Android에서 ML Kit를 사용하여 객체 감지 및 추적

ML Kit를 사용하여 여러 동영상 프레임에서 객체를 감지하고 추적할 수 있습니다.

ML Kit에 이미지를 전달하면 ML Kit는 각 이미지별로 최대 5개의 감지된 객체와 이미지 내 위치 목록을 반환합니다. 동영상 스트림에서 감지된 객체에 부여된 ID를 사용하면 여러 이미지 간에 객체를 추적할 수 있습니다. 대략적인 객체 분류를 사용 설정할 수도 있습니다. 이렇게 하면 객체에 대략적인 카테고리 설명이 라벨로 지정됩니다.

시작하기 전에

  1. 아직 추가하지 않았으면 Android 프로젝트에 Firebase를 추가합니다.
  2. 모듈(앱 수준) Gradle 파일(일반적으로 app/build.gradle)에 ML Kit Android 라이브러리의 종속 항목을 추가합니다. 
    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. 객체 감지기 구성

객체 감지 및 추적을 시작하려면 우선 FirebaseVisionObjectDetector의 인스턴스를 만들고, 기본값과 다른 값으로 지정할 감지기 설정을 선택적으로 지정합니다.

  1. 사용 사례에 대한 객체 감지기를 FirebaseVisionObjectDetectorOptions 객체를 사용하여 구성합니다. 다음과 같은 설정을 변경할 수 있습니다.

    객체 감지기 설정
    감지 모드 STREAM_MODE(기본값) | SINGLE_IMAGE_MODE

    STREAM_MODE(기본값)에서는 객체 감지기가 짧은 지연 시간으로 실행되지만, 감지기를 처음 몇 번 호출할 때 경계 상자 또는 카테고리 라벨이 지정되지 않는 등 불완전한 결과가 나올 수 있습니다. 또한 STREAM_MODE에서는 감지기가 객체에 추적 ID를 할당하며, 이 ID를 사용하여 여러 프레임 간에 객체를 추적할 수 있습니다. 객체를 추적하려는 경우나 실시간 동영상 스트림 처리와 같이 짧은 지연 시간이 중요한 경우에 이 모드를 사용하세요.

    SINGLE_IMAGE_MODE에서는 객체 감지기가 감지된 객체의 경계 상자 및 카테고리 라벨(분류를 사용 설정한 경우)이 확인될 때까지 기다린 후에 결과를 반환합니다. 따라서 감지 지연 시간이 길어질 가능성이 있습니다. 또한 SINGLE_IMAGE_MODE에서는 추적 ID가 할당되지 않습니다. 지연 시간이 중요하지 않으며 부분적인 결과를 처리하지 않으려는 경우에 이 모드를 사용하세요.
    여러 객체 감지 및 추적 false(기본값) | true

    감지 및 추적 대상을 최대 5개의 객체로 할지 아니면 가장 명백한 객체(기본값)로 할지 여부입니다.
    객체 분류 false(기본값) | true

    감지된 객체를 대략적인 카테고리로 분류할지 여부입니다. 이 기능을 사용 설정하면 객체 감지기가 객체를 의류, 식품, 가정용품, 장소, 식물, 알 수 없음 카테고리로 분류합니다.

    객체 감지 및 추적 API는 다음과 같은 2가지 주요 사용 사례에 최적화되어 있습니다.

    • 카메라 뷰파인더에서 가장 뚜렷한 객체의 실시간 감지 및 추적
    • 정적 이미지의 여러 객체 감지

    이러한 사용 사례에 대한 API를 구성하려면 다음을 실행합니다.

    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. FirebaseVisionObjectDetector의 인스턴스를 가져옵니다.

    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. 객체 감지기 실행

객체를 감지하고 추적하려면 FirebaseVisionObjectDetector 인스턴스의 processImage() 메서드에 이미지를 전달합니다.

동영상의 각 프레임이나 연속된 이미지에 대해 다음을 수행합니다.

  1. 이미지에서 FirebaseVisionImage 객체를 만듭니다.

    • 기기의 카메라에서 이미지를 캡처할 때와 같이 media.Image 객체에서 FirebaseVisionImage 객체를 만들려면 media.Image 객체 및 이미지 회전을 FirebaseVisionImage.fromMediaImage()에 전달합니다.

      CameraX 라이브러리를 사용하는 경우 OnImageCapturedListener 및 ImageAnalysis.Analyzer 클래스가 회전 값을 계산하므로 FirebaseVisionImage.fromMediaImage()를 호출하기 전에 ML Kit의 ROTATION_ 상수 중 하나로 회전을 변환하기만 하면 됩니다.

      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
            // ...
        }
    }
}

      이미지 회전을 제공하는 카메라 라이브러리를 사용하지 않는 경우 기기의 카메라 센서 방향 및 기기 회전에서 이미지 회전을 계산할 수 있습니다.

      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

      그런 다음 media.Image 객체 및 회전 값을 FirebaseVisionImage.fromMediaImage()에 전달합니다.

      Java

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

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
      VisionImage.kt
    • 파일 URI에서 FirebaseVisionImage 객체를 만들려면 앱 컨텍스트 및 파일 URI를 FirebaseVisionImage.fromFilePath()에 전달합니다. ACTION_GET_CONTENT 인텐트를 사용하여 사용자에게 갤러리 앱에서 이미지를 선택하라는 메시지를 표시할 때 유용한 방법입니다.

      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
    • ByteBuffer 또는 바이트 배열에서 FirebaseVisionImage 객체를 만들려면 먼저 위에서 설명한 대로 media.Image 입력의 이미지 회전을 계산합니다.

      그런 다음 이미지의 높이, 너비, 색상 인코딩 형식, 회전이 포함된 FirebaseVisionImageMetadata 객체를 만듭니다.

      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

      버퍼나 배열, 메타데이터 객체를 사용하여 FirebaseVisionImage 객체를 만듭니다.

      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
    • Bitmap 객체에서 FirebaseVisionImage 객체를 만들려면 다음 안내를 따르세요.

      Java

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

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      VisionImage.kt
      Bitmap 객체로 표현된 이미지가 추가 회전이 필요 없는 수직 상태여야 합니다.

  2. processImage() 메서드에 이미지를 전달합니다.

    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. processImage()에 대한 호출이 성공하면 FirebaseVisionObject 목록이 성공 리스너에 전달됩니다.

    각 FirebaseVisionObject는 다음 속성을 포함합니다.

    경계 상자 이미지에서 객체의 위치를 나타내는 Rect입니다.
    추적 ID 여러 이미지 간에 객체를 식별하는 정수입니다. SINGLE_IMAGE_MODE에서는 Null입니다.
    카테고리 객체의 대략적인 카테고리입니다. 객체 감지기에 분류가 사용 설정되지 않은 경우에는 FirebaseVisionObject.CATEGORY_UNKNOWN입니다.
    신뢰도 객체 분류의 신뢰값입니다. 객체 감지기에 분류가 사용 설정되지 않았거나 객체가 알 수 없음으로 분류된 경우에는 null입니다.

    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
}

사용성 및 성능 향상

최상의 사용자 환경을 위해 앱에서 다음 가이드라인을 따르세요.

  • 객체 감지 성공 여부는 객체의 시각적 복잡성에 따라 달라집니다. 객체의 시각적 특징 수가 적으면 감지할 이미지의 더 많은 부분을 사용해야 할 수도 있으므로 감지할 객체 종류에 효과적인 입력을 캡처할 수 있도록 돕는 안내를 사용자에게 제공해야 합니다.
  • 분류를 사용할 때 지원되는 카테고리로 확실하게 분류되지 않는 객체를 감지하려면 알 수 없는 객체에 대한 특별한 처리를 구현합니다.

또한 [ML Kit Material Design 쇼케이스 앱][showcase-link]{: .external } 및 Material Design의 머신러닝 기반 기능 패턴 모음도 참조하세요.

실시간 애플리케이션에서 스트리밍 모드를 사용하는 경우 최상의 프레임 속도를 얻기 위해 다음 가이드라인을 따르세요.

  • 스트리밍 모드에서 여러 객체 감지를 사용하지 마세요. 대부분의 기기에서 적절한 프레임 속도를 생성할 수 없습니다.

  • 분류가 필요하지 않으면 사용 중지합니다.

  • 감지기 호출을 제한합니다. 인식기가 실행 중일 때 새 동영상 프레임이 제공되는 경우 해당 프레임을 삭제합니다.
  • 인식기 출력을 사용해서 입력 이미지에서 그래픽을 오버레이하는 경우 먼저 ML Kit에서 결과를 가져온 후 이미지를 렌더링하고 단일 단계로 오버레이합니다. 이렇게 하면 입력 프레임별로 한 번만 디스플레이 표면에 렌더링됩니다.

  • Camera2 API를 사용할 경우 ImageFormat.YUV_420_888 형식으로 이미지를 캡처합니다.

    이전 Camera API를 사용하는 경우 ImageFormat.NV21 형식으로 이미지를 캡처합니다.