Wykrywanie i śledzenie obiektów za pomocą ML Kit na Androidzie

Za pomocą ML Kit możesz wykrywać i śledzić obiekty w klatkach wideo.

Gdy prześlesz obrazy ML Kit, ML Kit zwróci dla każdego obrazu listę maksymalnie 5 wykrytych obiektów i ich położenie na zdjęciu. Podczas wykrywania obiektów w strumieniach wideo, każdy z nich ma identyfikator, który pozwala śledzić obiekt na obrazach. Możesz też opcjonalnie włączyć obiekt przybliżony klasyfikację, która oznacza etykietami obiekty o szerokim opisie kategorii.

Zanim zaczniesz

1. Jeśli jeszcze nie masz tego za sobą, dodaj Firebase do swojego projektu na Androida.
2. Dodaj do modułu zależności między bibliotekami ML Kit na Androida Plik Gradle (na poziomie aplikacji) (zwykle 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'
   }
   

1. Konfigurowanie detektora obiektów

Aby rozpocząć wykrywanie i śledzenie obiektów, najpierw utwórz instancję FirebaseVisionObjectDetector, opcjonalnie określając wszelkie ustawienia detektora, chcesz zmienić domyślny motyw.

1. Skonfiguruj detektor obiektów na potrzeby swojego przypadku użycia za pomocą FirebaseVisionObjectDetectorOptions obiekt. Możesz zmienić te ustawienia: ustawienia:

   Ustawienia wykrywania obiektów
   Tryb wykrywania	STREAM_MODE (domyślna) | SINGLE_IMAGE_MODE W STREAM_MODE (domyślnie) działa wykrywacz obiektów. z małym czasem oczekiwania, ale mogą one dawać niepełne wyniki (np. nieokreślone ramki ograniczające lub etykiety kategorii) na pierwszych kilku na wywołania detektora. Poza tym za STREAM_MODE przypisuje do obiektów identyfikatory śledzenia, których można używać śledzić obiekty w ramkach. Użyj tego trybu, jeśli chcesz śledzić lub gdy ważne jest małe opóźnienie, np. podczas przetwarzania strumieniowania wideo w czasie rzeczywistym. W trybie SINGLE_IMAGE_MODE detektor obiektów czeka. do ramki ograniczającej wykrytego obiektu, a jeśli etykieta kategorii jest dostępna przed zwróceniem wartości wynik. W efekcie czas oczekiwania na wykrywanie może być dłuższy. W SINGLE_IMAGE_MODE identyfikatory śledzenia nie są też przypisano. Użyj tego trybu, jeśli czas oczekiwania nie ma krytycznego znaczenia. zależy od rezultatów częściowych.
   Wykrywanie i śledzenie wielu obiektów	false (domyślna) | true Określa, czy można wykryć i śledzić do pięciu obiektów, czy tylko najbardziej. widoczny obiekt (domyślnie).
   Klasyfikowanie obiektów	false (domyślna) | true Określa, czy należy sklasyfikować wykryte obiekty w przybliżonych kategoriach. Gdy ta opcja jest włączona, detektor obiektów klasyfikuje obiekty w następujące kategorie: artykuły modowe, żywność, artykuły wyposażenia domu, miejsc, roślin i nieznanych miejsc.

   Interfejs API wykrywania i śledzenia obiektów jest zoptymalizowany pod kątem tych dwóch podstawowych zastosowań przypadki:

   • Wykrywanie na żywo i śledzenie najbardziej widocznego obiektu w kamerze Wizjer
   • Wykrywanie wielu obiektów na obrazie statycznym

   Aby skonfigurować interfejs API pod kątem tych przypadków użycia:

   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()
   

2. Pobierz instancję FirebaseVisionObjectDetector:

   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. Uruchom detektor obiektów

Aby wykrywać i śledzić obiekty, przekazuj obrazy do FirebaseVisionObjectDetector processImage() instancji.

Dla każdej klatki filmu lub obrazu w sekwencji wykonaj te czynności:

1. Utwórz obiekt FirebaseVisionImage ze swojego obrazu.

   • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage na podstawie media.Image, np. podczas przechwytywania obrazu z z aparatu urządzenia, przekazać obiekt media.Image oraz w kierunku FirebaseVisionImage.fromMediaImage().

     Jeśli używasz tagu CameraX, OnImageCapturedListener oraz ImageAnalysis.Analyzer klasy obliczają wartość rotacji więc wystarczy zmienić rotację na jeden z zestawów ML Kit Stały ROTATION_ przed nawiązaniem połączenia FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

     Java

     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
                 // ...
             }
         }
     }
     

     Jeśli nie korzystasz z biblioteki aparatu zapewniającej obrót obrazu, może go obliczyć na podstawie obrotu urządzenia i orientacji aparatu czujnik w urządzeniu:

     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;
     }
     VisionImage.java

     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
     }
     VisionImage.kt

     Następnie przekaż obiekt media.Image oraz wartość rotacji do FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

     Java

     FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
     VisionImage.java

     Kotlin+KTX

     val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
     VisionImage.kt

   • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage na podstawie identyfikatora URI pliku, przekaż kontekst aplikacji i identyfikator URI pliku FirebaseVisionImage.fromFilePath() Jest to przydatne, gdy użyj intencji ACTION_GET_CONTENT, aby zachęcić użytkownika do wyboru obraz z aplikacji Galeria.

     Java

     FirebaseVisionImage image;
     try {
         image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
     } catch (IOException e) {
         e.printStackTrace();
     }
     VisionImage.java

     Kotlin+KTX

     val image: FirebaseVisionImage
     try {
         image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
     } catch (e: IOException) {
         e.printStackTrace()
     }
     VisionImage.kt

   • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage na podstawie ByteBuffer lub tablicy bajtów, najpierw oblicz wartość obrazu w sposób opisany powyżej dla danych wejściowych media.Image.

     Następnie utwórz obiekt FirebaseVisionImageMetadata określającą wysokość, szerokość i format kodowania kolorów obrazu i rotacja:

     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();
     VisionImage.java

     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()
     VisionImage.kt

     Za pomocą bufora lub tablicy oraz obiektu metadanych utwórz FirebaseVisionImage obiekt:

     Java

     FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
     // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
     VisionImage.java

     Kotlin+KTX

     val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
     // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
     VisionImage.kt

   • Aby utworzyć obiekt FirebaseVisionImage na podstawie Obiekt Bitmap:

     Java

     FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
     VisionImage.java

     Kotlin+KTX

     val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
     VisionImage.kt

     Obraz reprezentowany przez obiekt Bitmap musi być pionowo bez konieczności dodatkowego obracania.

2. Przekaż obraz do metody processImage():

   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
               // ...
           }
   

3. Jeśli wywołanie metody processImage() powiedzie się, pojawi się lista wartości FirebaseVisionObject jest przekazywana do detektora sukcesu.

   Każdy element FirebaseVisionObject zawiera te właściwości:

   Ramka ograniczająca	Rect wskazujący położenie obiektu w .
   Identyfikator śledzenia	Liczba całkowita, która identyfikuje obiekt na obrazach. Wartość null SINGLE_IMAGE_MODE.
   Kategoria	Przybliżona kategoria obiektu. Jeśli detektor obiektów nie ma włączoną klasyfikację, jest to zawsze FirebaseVisionObject.CATEGORY_UNKNOWN
   Poziom ufności	Wartość ufności klasyfikacji obiektu. Jeśli obiekt detektor nie ma włączonej klasyfikacji lub obiekt jest sklasyfikowana jako nieznana, to 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
   }
   

Poprawa łatwości obsługi i wydajności

Aby zadbać o wygodę użytkowników, przestrzegaj tych wytycznych:

• Pomyślne wykrycie obiektu zależy od jego złożoności wizualnej. Obiekty z niewielką liczbą funkcji wizualnych mogą zajmować większą część który ma być wykrywany. Należy zapewnić użytkownikom wskazówki dotyczące rejestrowania takich jak dane wejściowe do wykrywania obiektów.
• Jeśli chcesz wykrywać obiekty, które nie wypadają podczas klasyfikacji, do obsługiwanych kategorii, zastosować specjalną obsługę nieznanych obiektów.

Zapoznaj się też z [ML Kit Material Design][showcase-link]{: .external } oraz Material Design Kolekcja Wzorce funkcji opartych na systemach uczących się.

Jeśli używasz trybu strumieniowania w aplikacji działającej w czasie rzeczywistym, postępuj zgodnie z tymi wskazówkami, aby: aby uzyskać najlepszą liczbę klatek:

• Nie używaj wykrywania wielu obiektów w trybie strumieniowania, ponieważ większość urządzeń którzy są w stanie wygenerować odpowiednią liczbę klatek na sekundę.

• Wyłącz klasyfikację, jeśli jej nie potrzebujesz.

• Ogranicz wywołania do detektora. Jeśli nowa klatka wideo dostępnych, gdy detektor jest uruchomiony, upuść ramkę.
• Jeśli używasz danych wyjściowych detektora do nakładania grafiki na obrazu wejściowego, najpierw pobierz wynik z ML Kit, a następnie wyrenderuj obraz i nakładanie nakładek w jednym kroku. W ten sposób renderowanie na powierzchni tylko raz na każdą ramkę wejściową.

• Jeśli korzystasz z interfejsu API Camera2, rób zdjęcia w Format: ImageFormat.YUV_420_888.

  Jeśli używasz starszej wersji interfejsu Camera API, rób zdjęcia w Format: ImageFormat.NV21.