আপনি ভিডিওর ফ্রেম জুড়ে বস্তু সনাক্ত এবং ট্র্যাক করতে ML কিট ব্যবহার করতে পারেন।
আপনি যখন ML কিট ছবি পাস করেন, ML কিট ফিরে আসে, প্রতিটি ছবির জন্য, পাঁচটি পর্যন্ত শনাক্ত করা বস্তুর তালিকা এবং ছবিতে তাদের অবস্থান। ভিডিও স্ট্রীমে অবজেক্ট সনাক্ত করার সময়, প্রতিটি বস্তুর একটি আইডি থাকে যা আপনি ইমেজ জুড়ে বস্তুটিকে ট্র্যাক করতে ব্যবহার করতে পারেন। আপনি ঐচ্ছিকভাবে মোটা বস্তুর শ্রেণীবিভাগও সক্ষম করতে পারেন, যা বিস্তৃত বিভাগের বিবরণ সহ অবজেক্টকে লেবেল করে।
তুমি শুরু করার আগে
- যদি আপনি ইতিমধ্যেই না করে থাকেন তাহলে আপনার Android প্রকল্পে Firebase যোগ করুন ।
- আপনার মডিউল (অ্যাপ-লেভেল) গ্রেডল ফাইলে (সাধারণত
app/build.gradle):apply plugin: 'com.android.application' apply plugin: 'com.google.gms.google-services' dependencies { // ... implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.3' implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision-object-detection-model:19.0.6' }ML কিট অ্যান্ড্রয়েড লাইব্রেরির জন্য নির্ভরতা যোগ করুন
1. অবজেক্ট ডিটেক্টর কনফিগার করুন
বস্তু সনাক্তকরণ এবং ট্র্যাকিং শুরু করতে, প্রথমে FirebaseVisionObjectDetector এর একটি উদাহরণ তৈরি করুন, ঐচ্ছিকভাবে আপনি ডিফল্ট থেকে পরিবর্তন করতে চান এমন কোনো ডিটেক্টর সেটিংস নির্দিষ্ট করুন।
একটি
FirebaseVisionObjectDetectorOptionsঅবজেক্টের সাথে আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে অবজেক্ট ডিটেক্টর কনফিগার করুন। আপনি নিম্নলিখিত সেটিংস পরিবর্তন করতে পারেন:অবজেক্ট ডিটেক্টর সেটিংস সনাক্তকরণ মোড STREAM_MODE(ডিফল্ট) |SINGLE_IMAGE_MODESTREAM_MODEএ (ডিফল্ট), অবজেক্ট ডিটেক্টর কম লেটেন্সি সহ চলে, কিন্তু ডিটেক্টরের প্রথম কয়েকটি আহ্বানে অসম্পূর্ণ ফলাফল (যেমন অনির্দিষ্ট বাউন্ডিং বাক্স বা বিভাগ লেবেল) তৈরি করতে পারে। এছাড়াও,STREAM_MODEএ, ডিটেক্টর অবজেক্টে ট্র্যাকিং আইডি বরাদ্দ করে, যা আপনি ফ্রেম জুড়ে অবজেক্ট ট্র্যাক করতে ব্যবহার করতে পারেন। আপনি যখন অবজেক্ট ট্র্যাক করতে চান, বা যখন কম লেটেন্সি গুরুত্বপূর্ণ, যেমন রিয়েল টাইমে ভিডিও স্ট্রীমগুলি প্রক্রিয়া করার সময় এই মোডটি ব্যবহার করুন৷SINGLE_IMAGE_MODEএ, অবজেক্ট ডিটেক্টর অপেক্ষা করে যতক্ষণ না কোনও শনাক্ত করা বস্তুর বাউন্ডিং বক্স এবং (যদি আপনি শ্রেণীবিভাগ সক্রিয় করেন) ফলাফল ফেরত দেওয়ার আগে ক্যাটাগরি লেবেল পাওয়া যায়। ফলস্বরূপ, সনাক্তকরণের বিলম্ব সম্ভাবনা বেশি। এছাড়াও,SINGLE_IMAGE_MODEএ, ট্র্যাকিং আইডি বরাদ্দ করা হয় না৷ যদি লেটেন্সি জটিল না হয় এবং আপনি আংশিক ফলাফলের সাথে মোকাবিলা করতে না চান তাহলে এই মোডটি ব্যবহার করুন৷একাধিক বস্তু সনাক্ত করুন এবং ট্র্যাক করুন false(ডিফল্ট) |trueপাঁচটি অবজেক্ট বা শুধুমাত্র সবচেয়ে বিশিষ্ট বস্তু (ডিফল্ট) পর্যন্ত সনাক্ত ও ট্র্যাক করতে হবে কিনা।
বস্তুর শ্রেণীবিভাগ করুন false(ডিফল্ট) |trueসনাক্ত করা বস্তুগুলিকে মোটা শ্রেণীতে শ্রেণীবদ্ধ করা যায় কিনা। যখন সক্রিয় করা থাকে, অবজেক্ট ডিটেক্টর বস্তুগুলিকে নিম্নলিখিত শ্রেণীতে শ্রেণীবদ্ধ করে: ফ্যাশন সামগ্রী, খাদ্য, বাড়ির পণ্য, স্থান, গাছপালা এবং অজানা৷
বস্তু সনাক্তকরণ এবং ট্র্যাকিং API এই দুটি মূল ব্যবহারের ক্ষেত্রে অপ্টিমাইজ করা হয়েছে:
- ক্যামেরা ভিউফাইন্ডারে সবচেয়ে বিশিষ্ট বস্তুর লাইভ সনাক্তকরণ এবং ট্র্যাকিং
- একটি স্ট্যাটিক ইমেজ থেকে একাধিক বস্তুর সনাক্তকরণ
এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে API কনফিগার করতে:
Java
// Live detection and tracking FirebaseVisionObjectDetectorOptions options = new FirebaseVisionObjectDetectorOptions.Builder() .setDetectorMode(FirebaseVisionObjectDetectorOptions.STREAM_MODE) .enableClassification() // Optional .build(); // Multiple object detection in static images FirebaseVisionObjectDetectorOptions options = new FirebaseVisionObjectDetectorOptions.Builder() .setDetectorMode(FirebaseVisionObjectDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE) .enableMultipleObjects() .enableClassification() // Optional .build();Kotlin+KTX
// Live detection and tracking val options = FirebaseVisionObjectDetectorOptions.Builder() .setDetectorMode(FirebaseVisionObjectDetectorOptions.STREAM_MODE) .enableClassification() // Optional .build() // Multiple object detection in static images val options = FirebaseVisionObjectDetectorOptions.Builder() .setDetectorMode(FirebaseVisionObjectDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE) .enableMultipleObjects() .enableClassification() // Optional .build()FirebaseVisionObjectDetectorএর একটি উদাহরণ পান:Java
FirebaseVisionObjectDetector objectDetector = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceObjectDetector(); // Or, to change the default settings: FirebaseVisionObjectDetector objectDetector = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceObjectDetector(options);Kotlin+KTX
val objectDetector = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceObjectDetector() // Or, to change the default settings: val objectDetector = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceObjectDetector(options)
2. অবজেক্ট ডিটেক্টর চালান
বস্তু সনাক্ত করতে এবং ট্র্যাক করতে, FirebaseVisionObjectDetector উদাহরণের processImage() পদ্ধতিতে ছবিগুলি পাস করুন।
একটি ক্রমানুসারে ভিডিও বা ছবির প্রতিটি ফ্রেমের জন্য, নিম্নলিখিতগুলি করুন:
আপনার ছবি থেকে একটি
FirebaseVisionImageঅবজেক্ট তৈরি করুন।একটি
media.Imageথেকে একটিFirebaseVisionImageঅবজেক্ট তৈরি করতে। ইমেজ অবজেক্ট, যেমন একটি ডিভাইসের ক্যামেরা থেকে একটি ইমেজ ক্যাপচার করার সময়,media.Imageপাস করুন। ইমেজ অবজেক্ট এবং ছবির রোটেশনFirebaseVisionImage.fromMediaImage()এ।আপনি যদি CameraX লাইব্রেরি ব্যবহার করেন,
OnImageCapturedListenerএবংImageAnalysis.Analyzerক্লাসগুলি আপনার জন্য ঘূর্ণন মান গণনা করে, তাই আপনাকেFirebaseVisionImage.fromMediaImage()কল করার আগে ML কিটেরROTATION_ধ্রুবকগুলির একটিতে ঘূর্ণন রূপান্তর করতে হবেJava
private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer { private int degreesToFirebaseRotation(int degrees) { switch (degrees) { case 0: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0; case 90: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90; case 180: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180; case 270: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270; default: throw new IllegalArgumentException( "Rotation must be 0, 90, 180, or 270."); } } @Override public void analyze(ImageProxy imageProxy, int degrees) { if (imageProxy == null || imageProxy.getImage() == null) { return; } Image mediaImage = imageProxy.getImage(); int rotation = degreesToFirebaseRotation(degrees); FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation); // Pass image to an ML Kit Vision API // ... } }Kotlin+KTX
private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer { private fun degreesToFirebaseRotation(degrees: Int): Int = when(degrees) { 0 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0 90 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90 180 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180 270 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270 else -> throw Exception("Rotation must be 0, 90, 180, or 270.") } override fun analyze(imageProxy: ImageProxy?, degrees: Int) { val mediaImage = imageProxy?.image val imageRotation = degreesToFirebaseRotation(degrees) if (mediaImage != null) { val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, imageRotation) // Pass image to an ML Kit Vision API // ... } } }আপনি যদি এমন একটি ক্যামেরা লাইব্রেরি ব্যবহার না করেন যা আপনাকে চিত্রের ঘূর্ণন দেয়, আপনি ডিভাইসের ঘূর্ণন এবং ডিভাইসে ক্যামেরা সেন্সরের অভিযোজন থেকে এটি গণনা করতে পারেন:
Java
private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray(); static { ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180); } /** * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current * orientation. */ @RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP) private int getRotationCompensation(String cameraId, Activity activity, Context context) throws CameraAccessException { // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation. // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be // rotated to compensate for the device's rotation. int deviceRotation = activity.getWindowManager().getDefaultDisplay().getRotation(); int rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation); // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees. CameraManager cameraManager = (CameraManager) context.getSystemService(CAMERA_SERVICE); int sensorOrientation = cameraManager .getCameraCharacteristics(cameraId) .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION); rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360; // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value. int result; switch (rotationCompensation) { case 0: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0; break; case 90: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90; break; case 180: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180; break; case 270: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270; break; default: result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0; Log.e(TAG, "Bad rotation value: " + rotationCompensation); } return result; }Kotlin+KTX
private val ORIENTATIONS = SparseIntArray() init { ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 90) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 0) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 270) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 180) } /** * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current * orientation. */ @RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP) @Throws(CameraAccessException::class) private fun getRotationCompensation(cameraId: String, activity: Activity, context: Context): Int { // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation. // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be // rotated to compensate for the device's rotation. val deviceRotation = activity.windowManager.defaultDisplay.rotation var rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation) // On most devices, the sensor orientation is 90 degrees, but for some // devices it is 270 degrees. For devices with a sensor orientation of // 270, rotate the image an additional 180 ((270 + 270) % 360) degrees. val cameraManager = context.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager val sensorOrientation = cameraManager .getCameraCharacteristics(cameraId) .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!! rotationCompensation = (rotationCompensation + sensorOrientation + 270) % 360 // Return the corresponding FirebaseVisionImageMetadata rotation value. val result: Int when (rotationCompensation) { 0 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0 90 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90 180 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180 270 -> result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270 else -> { result = FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0 Log.e(TAG, "Bad rotation value: $rotationCompensation") } } return result }তারপর,
media.Imageঅবজেক্ট এবং ঘূর্ণন মানFirebaseVisionImage.fromMediaImage()এ পাস করুন :Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
- একটি ফাইল URI থেকে একটি
FirebaseVisionImageঅবজেক্ট তৈরি করতে, অ্যাপ প্রসঙ্গ এবং ফাইল URIFirebaseVisionImage.fromFilePath()-এ পাস করুন। এটি উপযোগী যখন আপনি একটিACTION_GET_CONTENTউদ্দেশ্য ব্যবহার করে ব্যবহারকারীকে তাদের গ্যালারি অ্যাপ থেকে একটি ছবি নির্বাচন করতে অনুরোধ করেন৷Java
FirebaseVisionImage image; try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }Kotlin+KTX
val image: FirebaseVisionImage try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() } - একটি
ByteBufferবা একটি বাইট অ্যারে থেকে একটিFirebaseVisionImageঅবজেক্ট তৈরি করতে, প্রথমেmedia.Imageইনপুটের জন্য উপরে বর্ণিত চিত্রের ঘূর্ণন গণনা করুন৷তারপরে, একটি
FirebaseVisionImageMetadataঅবজেক্ট তৈরি করুন যাতে ছবির উচ্চতা, প্রস্থ, রঙ এনকোডিং বিন্যাস এবং ঘূর্ণন থাকে:Java
FirebaseVisionImageMetadata metadata = new FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build();Kotlin+KTX
val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build()একটি
FirebaseVisionImageঅবজেক্ট তৈরি করতে বাফার বা অ্যারে এবং মেটাডেটা অবজেক্ট ব্যবহার করুন:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata); // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata) // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
- একটি
Bitmapবস্তু থেকে একটিFirebaseVisionImageঅবজেক্ট তৈরি করতে:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Bitmapঅবজেক্ট দ্বারা উপস্থাপিত চিত্রটি অবশ্যই খাড়া হতে হবে, কোন অতিরিক্ত ঘূর্ণনের প্রয়োজন নেই।
processImage()পদ্ধতিতে ছবিটি পাস করুন:Java
objectDetector.processImage(image) .addOnSuccessListener( new OnSuccessListener<List<FirebaseVisionObject>>() { @Override public void onSuccess(List<FirebaseVisionObject> detectedObjects) { // Task completed successfully // ... } }) .addOnFailureListener( new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(@NonNull Exception e) { // Task failed with an exception // ... } });Kotlin+KTX
objectDetector.processImage(image) .addOnSuccessListener { detectedObjects -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }যদি
processImage()এর কল সফল হয়, তাহলেFirebaseVisionObjects-এর একটি তালিকা সফল শ্রোতার কাছে পাঠানো হয়।প্রতিটি
FirebaseVisionObjectনিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্য ধারণ করে:সীমান্ত বক্স একটি Rectচিত্রে বস্তুর অবস্থান নির্দেশ করে।ট্র্যাকিং আইডি একটি পূর্ণসংখ্যা যা ইমেজ জুড়ে বস্তুকে সনাক্ত করে। SINGLE_IMAGE_MODE-এ শূন্য৷ শ্রেণী বস্তুর মোটা বিভাগ। যদি অবজেক্ট ডিটেক্টরের শ্রেণীবিভাগ সক্রিয় না থাকে, এটি সর্বদা FirebaseVisionObject.CATEGORY_UNKNOWN।আত্মবিশ্বাস বস্তুর শ্রেণীবিভাগের আস্থার মান। যদি অবজেক্ট ডিটেক্টরের শ্রেণীবিভাগ সক্রিয় না থাকে, বা বস্তুটিকে অজানা হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়, তাহলে এটি null।Java
// The list of detected objects contains one item if multiple object detection wasn't enabled. for (FirebaseVisionObject obj : detectedObjects) { Integer id = obj.getTrackingId(); Rect bounds = obj.getBoundingBox(); // If classification was enabled: int category = obj.getClassificationCategory(); Float confidence = obj.getClassificationConfidence(); }Kotlin+KTX
// The list of detected objects contains one item if multiple object detection wasn't enabled. for (obj in detectedObjects) { val id = obj.trackingId // A number that identifies the object across images val bounds = obj.boundingBox // The object's position in the image // If classification was enabled: val category = obj.classificationCategory val confidence = obj.classificationConfidence }
ব্যবহারযোগ্যতা এবং কর্মক্ষমতা উন্নত
সেরা ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার জন্য, আপনার অ্যাপে এই নির্দেশিকাগুলি অনুসরণ করুন:
- সফল বস্তু সনাক্তকরণ বস্তুর চাক্ষুষ জটিলতার উপর নির্ভর করে। অল্প সংখ্যক চাক্ষুষ বৈশিষ্ট্য সহ বস্তুগুলি সনাক্ত করার জন্য চিত্রের একটি বড় অংশ নিতে হতে পারে। আপনার ব্যবহারকারীদের ইনপুট ক্যাপচার করার নির্দেশিকা প্রদান করা উচিত যা আপনি যে ধরনের বস্তু সনাক্ত করতে চান তার সাথে ভাল কাজ করে।
- শ্রেণীবিভাগ ব্যবহার করার সময়, আপনি যদি এমন বস্তুগুলি সনাক্ত করতে চান যা সমর্থিত বিভাগে পরিষ্কারভাবে পড়ে না, অজানা বস্তুর জন্য বিশেষ হ্যান্ডলিং প্রয়োগ করুন।
এছাড়াও, মেশিন লার্নিং-চালিত বৈশিষ্ট্য সংগ্রহের জন্য [ML Kit Material Design শোকেস অ্যাপ][শোকেস-লিঙ্ক]{: .external } এবং মেটেরিয়াল ডিজাইন প্যাটার্ন দেখুন।
একটি রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশনে স্ট্রিমিং মোড ব্যবহার করার সময়, সেরা ফ্রেমরেটগুলি অর্জন করতে এই নির্দেশিকাগুলি অনুসরণ করুন:
স্ট্রিমিং মোডে একাধিক অবজেক্ট সনাক্তকরণ ব্যবহার করবেন না, কারণ বেশিরভাগ ডিভাইস পর্যাপ্ত ফ্রেমরেট তৈরি করতে সক্ষম হবে না।
আপনার যদি এটির প্রয়োজন না হয় তবে শ্রেণীবিভাগ অক্ষম করুন।
- থ্রটল ডিটেক্টর কল. ডিটেক্টর চলাকালীন একটি নতুন ভিডিও ফ্রেম উপলব্ধ হলে, ফ্রেমটি ফেলে দিন।
- আপনি যদি ইনপুট ইমেজে গ্রাফিক্স ওভারলে করার জন্য ডিটেক্টরের আউটপুট ব্যবহার করেন, তাহলে প্রথমে ML Kit থেকে ফলাফল পান, তারপর একটি একক ধাপে চিত্র এবং ওভারলে রেন্ডার করুন। এটি করার মাধ্যমে, আপনি প্রতিটি ইনপুট ফ্রেমের জন্য শুধুমাত্র একবার প্রদর্শন পৃষ্ঠে রেন্ডার করবেন।
আপনি Camera2 API ব্যবহার করলে,
ImageFormat.YUV_420_888ফরম্যাটে ছবি ক্যাপচার করুন।আপনি পুরানো ক্যামেরা API ব্যবহার করলে,
ImageFormat.NV21ফর্ম্যাটে ছবিগুলি ক্যাপচার করুন৷