หน้านี้ได้รับการแปลโดย Cloud Translation API

ตรวจจับและติดตามวัตถุด้วย ML Kit บน Android

คุณใช้ ML Kit เพื่อตรวจหาและติดตามวัตถุในเฟรมของวิดีโอได้

เมื่อส่งรูปภาพ ML Kit แล้ว ML Kit จะแสดงรายการวัตถุที่ตรวจพบสูงสุด 5 รายการและตำแหน่งของวัตถุในรูปภาพแต่ละรูป เมื่อตรวจหาออบเจ็กต์ในสตรีมวิดีโอ ออบเจ็กต์ทุกรายการจะมีรหัสที่ใช้ติดตามออบเจ็กต์ในรูปภาพได้ คุณยังเปิดใช้การจัดประเภทออบเจ็กต์คร่าวๆ ได้ด้วย ซึ่งจะติดป้ายกำกับออบเจ็กต์ที่มีคำอธิบายหมวดหมู่แบบกว้างๆ

ก่อนเริ่มต้น

เพิ่ม Firebase ลงในโปรเจ็กต์ Android หากยังไม่ได้ทำ

เพิ่มทรัพยากร Dependency สำหรับไลบรารี ML Kit Android ลงในไฟล์ Gradle ของโมดูล (ระดับแอป) (โดยปกติจะเป็น 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. กำหนดค่าตัวตรวจจับออบเจ็กต์

หากต้องการเริ่มตรวจจับและติดตามออบเจ็กต์ ให้สร้างอินสแตนซ์ของ FirebaseVisionObjectDetector ก่อน โดยจะระบุการตั้งค่าตัวตรวจจับที่คุณต้องการเปลี่ยนจากค่าเริ่มต้นหรือไม่ก็ได้

กำหนดค่าตัวตรวจจับออบเจ็กต์สำหรับ Use Case ของคุณด้วยออบเจ็กต์ FirebaseVisionObjectDetectorOptions คุณสามารถเปลี่ยนการตั้งค่า ดังต่อไปนี้

การตั้งค่าตัวตรวจจับวัตถุ

โหมดการตรวจจับ

การตั้งค่าตัวตรวจจับวัตถุ
โหมดการตรวจจับ	`STREAM_MODE` (ค่าเริ่มต้น) \| `SINGLE_IMAGE_MODE` ใน `STREAM_MODE` (ค่าเริ่มต้น) ตัวตรวจจับออบเจ็กต์จะทำงานโดยมีเวลาในการตอบสนองต่ำ แต่อาจให้ผลลัพธ์ที่ไม่สมบูรณ์ (เช่น กรอบล้อมรอบหรือป้ายกำกับหมวดหมู่ที่ไม่ระบุ) ในการเรียกใช้ตัวตรวจจับ 2-3 ครั้งแรก นอกจากนี้ ใน `STREAM_MODE` ตัวตรวจจับจะกำหนดรหัสติดตามให้กับออบเจ็กต์ ซึ่งใช้ติดตามออบเจ็กต์ในเฟรมได้ ใช้โหมดนี้เมื่อคุณต้องการติดตามออบเจ็กต์ หรือเมื่อมีเวลาในการตอบสนองต่ำที่สำคัญ เช่น เมื่อประมวลผลสตรีมวิดีโอแบบเรียลไทม์ ใน `SINGLE_IMAGE_MODE` ตัวตรวจจับออบเจ็กต์จะรอจนกว่ากล่องขอบเขตของออบเจ็กต์ที่ตรวจพบและป้ายกำกับหมวดหมู่ (หากคุณเปิดใช้การแยกประเภทไว้) จะพร้อมใช้งานก่อนแสดงผลการค้นหา ด้วยเหตุนี้ เวลาในการตอบสนองของการตรวจจับจึงอาจสูงขึ้น นอกจากนี้ ใน `SINGLE_IMAGE_MODE` จะไม่มีการกำหนดรหัสติดตาม ใช้โหมดนี้หากเวลาในการตอบสนองนั้นไม่ใช่ปัญหาร้ายแรงและไม่ต้องการจัดการกับผลลัพธ์เพียงบางส่วน
ตรวจหาและติดตามวัตถุหลายรายการ	`false` (ค่าเริ่มต้น) \| `true` เลือกว่าจะตรวจหาและติดตามออบเจ็กต์สูงสุด 5 รายการหรือเฉพาะวัตถุที่โดดเด่นที่สุดเท่านั้น (ค่าเริ่มต้น)
จำแนกประเภทวัตถุ	`false` (ค่าเริ่มต้น) \| `true` ระบุว่าจะจัดประเภทออบเจ็กต์ที่ตรวจพบเป็นหมวดหมู่คร่าวๆ หรือไม่ เมื่อเปิดใช้ ตัวตรวจจับวัตถุจะจำแนกออบเจ็กต์เป็นหมวดหมู่ต่างๆ ได้แก่ สินค้าแฟชั่น อาหาร ของใช้ในบ้าน สถานที่ ต้นไม้ และสินค้าที่ไม่รู้จัก

STREAM_MODE (ค่าเริ่มต้น) | SINGLE_IMAGE_MODE

ใน STREAM_MODE (ค่าเริ่มต้น) ตัวตรวจจับออบเจ็กต์จะทำงานโดยมีเวลาในการตอบสนองต่ำ แต่อาจให้ผลลัพธ์ที่ไม่สมบูรณ์ (เช่น กรอบล้อมรอบหรือป้ายกำกับหมวดหมู่ที่ไม่ระบุ) ในการเรียกใช้ตัวตรวจจับ 2-3 ครั้งแรก นอกจากนี้ ใน STREAM_MODE ตัวตรวจจับจะกำหนดรหัสติดตามให้กับออบเจ็กต์ ซึ่งใช้ติดตามออบเจ็กต์ในเฟรมได้ ใช้โหมดนี้เมื่อคุณต้องการติดตามออบเจ็กต์ หรือเมื่อมีเวลาในการตอบสนองต่ำที่สำคัญ เช่น เมื่อประมวลผลสตรีมวิดีโอแบบเรียลไทม์

ใน SINGLE_IMAGE_MODE ตัวตรวจจับออบเจ็กต์จะรอจนกว่ากล่องขอบเขตของออบเจ็กต์ที่ตรวจพบและป้ายกำกับหมวดหมู่ (หากคุณเปิดใช้การแยกประเภทไว้) จะพร้อมใช้งานก่อนแสดงผลการค้นหา ด้วยเหตุนี้ เวลาในการตอบสนองของการตรวจจับจึงอาจสูงขึ้น นอกจากนี้ ใน SINGLE_IMAGE_MODE จะไม่มีการกำหนดรหัสติดตาม ใช้โหมดนี้หากเวลาในการตอบสนองนั้นไม่ใช่ปัญหาร้ายแรงและไม่ต้องการจัดการกับผลลัพธ์เพียงบางส่วน

ตรวจหาและติดตามวัตถุหลายรายการ

false (ค่าเริ่มต้น) | true

เลือกว่าจะตรวจหาและติดตามออบเจ็กต์สูงสุด 5 รายการหรือเฉพาะวัตถุที่โดดเด่นที่สุดเท่านั้น (ค่าเริ่มต้น)

จำแนกประเภทวัตถุ

false (ค่าเริ่มต้น) | true

ระบุว่าจะจัดประเภทออบเจ็กต์ที่ตรวจพบเป็นหมวดหมู่คร่าวๆ หรือไม่ เมื่อเปิดใช้ ตัวตรวจจับวัตถุจะจำแนกออบเจ็กต์เป็นหมวดหมู่ต่างๆ ได้แก่ สินค้าแฟชั่น อาหาร ของใช้ในบ้าน สถานที่ ต้นไม้ และสินค้าที่ไม่รู้จัก

การตรวจจับออบเจ็กต์และ API การติดตามได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับกรณีการใช้งานหลัก 2 กรณีต่อไปนี้

การตรวจจับแบบเรียลไทม์และการติดตามวัตถุที่โดดเด่นที่สุดในช่องมองภาพของกล้อง
การตรวจจับวัตถุหลายรายการจากภาพนิ่ง

วิธีกำหนดค่า API สำหรับกรณีการใช้งานเหล่านี้

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()

รับอินสแตนซ์ของ 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. เรียกใช้ตัวตรวจจับวัตถุ

หากต้องการตรวจหาและติดตามวัตถุ ให้ส่งรูปภาพไปยังเมธอด processImage() ของอินสแตนซ์ FirebaseVisionObjectDetector

ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้สำหรับวิดีโอแต่ละเฟรมหรือรูปภาพในลำดับ

สร้างวัตถุ FirebaseVisionImage จากรูปภาพ

หากต้องการสร้างวัตถุ FirebaseVisionImage จากวัตถุ media.Image เช่น เมื่อจับภาพจากกล้องของอุปกรณ์ ให้ส่งวัตถุ media.Image และการหมุนของรูปภาพไปยัง FirebaseVisionImage.fromMediaImage()

หากใช้ไลบรารี CameraX คลาส OnImageCapturedListener และ ImageAnalysis.Analyzer จะคํานวณค่าการหมุน ให้คุณ คุณเพียงต้องแปลงการหมุนเป็นค่าคงที่ ROTATION_ ของ ML Kit ก่อนที่จะเรียกใช้ FirebaseVisionImage.fromMediaImage() ดังนี้

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
            // ...
        }
    }
}

หากคุณไม่ได้ใช้ไลบรารีของกล้องที่ให้การหมุนของภาพ คุณจะคำนวณได้จากการหมุนของอุปกรณ์และการวางแนวของเซ็นเซอร์กล้องในอุปกรณ์ โดยทำดังนี้

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

จากนั้นส่งออบเจ็กต์ media.Image และค่าการหมุนไปยัง FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

Java

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

Kotlin+KTX

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

หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จาก URI ของไฟล์ ให้ส่งบริบทของแอปและ URI ของไฟล์ไปยัง FirebaseVisionImage.fromFilePath() ซึ่งจะเป็นประโยชน์เมื่อคุณใช้ Intent ACTION_GET_CONTENT เพื่อแจ้งให้ผู้ใช้เลือกรูปภาพจากแอปแกลเลอรี
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
```

หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จาก ByteBuffer หรืออาร์เรย์ไบต์ ให้คำนวณการหมุนรูปภาพตามที่อธิบายไว้ข้างต้นสำหรับอินพุต media.Image ก่อน

จากนั้นสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImageMetadata ที่มีความสูง ความกว้าง รูปแบบการเข้ารหัสสี และการหมุนของรูปภาพ

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

ใช้บัฟเฟอร์หรืออาร์เรย์ และออบเจ็กต์ข้อมูลเมตาเพื่อสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage ดังนี้

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

วิธีสร้างออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage จากออบเจ็กต์ Bitmap
Java
```
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);VisionImage.java
```
Kotlin+KTX
```
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)VisionImage.kt
```
รูปภาพที่แสดงโดยออบเจ็กต์ Bitmap ต้องตั้งตรงโดยไม่ต้องมีการหมุนเพิ่มเติม

ส่งรูปภาพไปยังเมธอด 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
            // ...
        }

หากการเรียก processImage() สำเร็จ ระบบจะส่งรายการ FirebaseVisionObject ไปยัง Listener ที่สำเร็จ

FirebaseVisionObject แต่ละรายการจะมีพร็อพเพอร์ตี้ต่อไปนี้

กรอบล้อมรอบ	`Rect` ระบุตำแหน่งของออบเจ็กต์ในรูปภาพ
รหัสติดตาม	จำนวนเต็มที่ระบุออบเจ็กต์ในรูปภาพ มีค่า Null ใน SINGLE_IMAGE_mode
หมวดหมู่	หมวดหมู่คร่าวๆ ของออบเจ็กต์ หากตัวตรวจจับออบเจ็กต์ไม่ได้เปิดใช้การแยกประเภทไว้ ค่านี้จะเป็น `FirebaseVisionObject.CATEGORY_UNKNOWN` เสมอ
ความเชื่อมั่น	ค่าความเชื่อมั่นของการจัดประเภทออบเจ็กต์ หากตัวตรวจจับออบเจ็กต์ไม่ได้เปิดใช้การแยกประเภทไว้ หรือออบเจ็กต์ได้รับการจัดประเภทเป็นไม่ทราบ นี่คือ `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
}

การปรับปรุงความสามารถในการใช้งานและประสิทธิภาพ

โปรดปฏิบัติตามหลักเกณฑ์ต่อไปนี้ในแอปเพื่อให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์ที่ดีที่สุด

การตรวจจับออบเจ็กต์ที่ประสบความสำเร็จขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของภาพของออบเจ็กต์ วัตถุที่มีคุณลักษณะด้านภาพจำนวนน้อยอาจต้องกินส่วนที่ใหญ่กว่าของรูปภาพ คุณควรให้คำแนะนำแก่ผู้ใช้เกี่ยวกับการบันทึกอินพุตที่ทำงานได้ดีกับวัตถุประเภทที่คุณต้องการตรวจจับ
เมื่อใช้การแยกประเภท หากต้องการตรวจหาออบเจ็กต์ที่ไม่จัดอยู่ในหมวดหมู่ที่รองรับอย่างชัดเจน ให้ใช้การจัดการพิเศษสำหรับออบเจ็กต์ที่ไม่รู้จัก

หรือดูคอลเล็กชัน [แอปแสดงดีไซน์ Material ของ ML Kit][showcase-link]{: .external } และ Material Design รูปแบบสำหรับฟีเจอร์ที่ขับเคลื่อนด้วยแมชชีนเลิร์นนิง

เมื่อใช้โหมดสตรีมมิงในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้ทำตามหลักเกณฑ์ต่อไปนี้เพื่อให้ได้อัตราเฟรมที่ดีที่สุด

อย่าใช้การตรวจจับวัตถุหลายรายการในโหมดสตรีมมิง เนื่องจากอุปกรณ์ส่วนใหญ่จะไม่สามารถสร้างอัตราเฟรมที่เพียงพอได้
ปิดใช้การแยกประเภทหากไม่ต้องการใช้
กดคันเร่งไปยังตัวตรวจจับ หากมีเฟรมวิดีโอใหม่ขณะที่ตัวตรวจจับทำงานอยู่ ให้วางเฟรมดังกล่าว
หากคุณกำลังใช้เอาต์พุตของเครื่องมือตรวจจับเพื่อวางซ้อนกราฟิกบนรูปภาพอินพุต ให้รับผลลัพธ์จาก ML Kit ก่อน จากนั้นจึงแสดงผลรูปภาพและการวางซ้อนในขั้นตอนเดียว การทำเช่นนี้จะทําให้คุณแสดงผลบนพื้นผิวจอแสดงผลเพียงครั้งเดียวสําหรับเฟรมอินพุตแต่ละเฟรม
หากคุณใช้ Camera2 API ให้จับภาพในรูปแบบ ImageFormat.YUV_420_888

หากคุณใช้ Camera API เวอร์ชันเก่า ให้จับภาพในรูปแบบ ImageFormat.NV21