Вы можете использовать ML Kit для обнаружения и отслеживания объектов в кадрах видео.
Когда вы передаете изображения ML Kit, ML Kit возвращает для каждого изображения список из пяти обнаруженных объектов и их положение на изображении. При обнаружении объектов в видеопотоках каждый объект имеет идентификатор, который можно использовать для отслеживания объекта по изображениям. Вы также можете дополнительно включить грубую классификацию объектов, которая помечает объекты широкими описаниями категорий.
Прежде чем начать
- Если вы еще этого не сделали, добавьте Firebase в свой проект Android .
- Добавьте зависимости для библиотек Android ML Kit в файл Gradle вашего модуля (на уровне приложения) (обычно
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. Настройте детектор объектов
Чтобы начать обнаруживать и отслеживать объекты, сначала создайте экземпляр FirebaseVisionObjectDetector
, при необходимости указав любые настройки детектора, которые вы хотите изменить по умолчанию.
Настройте детектор объектов для вашего варианта использования с помощью объекта
FirebaseVisionObjectDetectorOptions
. Вы можете изменить следующие настройки:Настройки детектора объектов Режим обнаружения STREAM_MODE
(по умолчанию) |SINGLE_IMAGE_MODE
В
STREAM_MODE
(по умолчанию) детектор объектов работает с низкой задержкой, но может давать неполные результаты (например, неуказанные ограничивающие рамки или метки категорий) при первых нескольких вызовах детектора. Кроме того, вSTREAM_MODE
детектор присваивает объектам идентификаторы отслеживания, которые можно использовать для отслеживания объектов между кадрами. Используйте этот режим, если вы хотите отслеживать объекты или когда важна низкая задержка, например, при обработке видеопотоков в реальном времени.В
SINGLE_IMAGE_MODE
детектор объектов ждет, пока не станут доступны ограничивающая рамка обнаруженного объекта и (если вы включили классификацию) метка категории, прежде чем возвращать результат. Как следствие, задержка обнаружения потенциально выше. Кроме того, вSINGLE_IMAGE_MODE
не назначаются идентификаторы отслеживания. Используйте этот режим, если задержка не критична и вы не хотите иметь дело с частичными результатами.Обнаружение и отслеживание нескольких объектов false
(по умолчанию) |true
Обнаруживать и отслеживать до пяти объектов или только самый заметный объект (по умолчанию).
Классифицировать объекты false
(по умолчанию) |true
Классифицировать обнаруженные объекты по грубым категориям или нет. При включении детектор объектов классифицирует объекты по следующим категориям: модные товары, продукты питания, товары для дома, места, растения и неизвестное.
API обнаружения и отслеживания объектов оптимизирован для этих двух основных случаев использования:
- Обнаружение и отслеживание самого заметного объекта в видоискателе камеры в реальном времени
- Обнаружение нескольких объектов на статическом изображении
Чтобы настроить API для этих случаев использования:
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
// 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()
Получите экземпляр
FirebaseVisionObjectDetector
:Java
FirebaseVisionObjectDetector objectDetector = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceObjectDetector(); // Or, to change the default settings: FirebaseVisionObjectDetector objectDetector = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceObjectDetector(options);
Kotlin
val objectDetector = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceObjectDetector() // Or, to change the default settings: val objectDetector = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceObjectDetector(options)
2. Запустите детектор объектов
Чтобы обнаруживать и отслеживать объекты, передавайте изображения в метод processImage()
экземпляра FirebaseVisionObjectDetector
.
Для каждого кадра видео или изображения в последовательности выполните следующие действия:
Создайте объект
FirebaseVisionImage
из вашего изображения.Чтобы создать объект
FirebaseVisionImage
из объектаmedia.Image
, например, при захвате изображения с камеры устройства, передайте объектmedia.Image
и поворот изображения вFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
.Если вы используете библиотеку CameraX , классы
OnImageCapturedListener
иImageAnalysis.Analyzer
вычисляют значение поворота за вас, поэтому вам просто нужно преобразовать поворот в одну из константROTATION_
ML Kit перед вызовомFirebaseVisionImage.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
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 // ... } } }
Если вы не используете библиотеку камер, которая дает вам поворот изображения, вы можете рассчитать его на основе поворота устройства и ориентации датчика камеры на устройстве:
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
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 }
Затем передайте объект
media.Image
и значение поворота вFirebaseVisionImage.fromMediaImage()
:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Kotlin
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
- Чтобы создать объект
FirebaseVisionImage
из URI файла, передайте контекст приложения и URI файла вFirebaseVisionImage.fromFilePath()
. Это полезно, когда вы используете намерениеACTION_GET_CONTENT
, чтобы предложить пользователю выбрать изображение из приложения галереи.Java
FirebaseVisionImage image; try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
Kotlin
val image: FirebaseVisionImage try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() }
- Чтобы создать объект
FirebaseVisionImage
изByteBuffer
или массива байтов, сначала рассчитайте поворот изображения, как описано выше для вводаmedia.Image
.Затем создайте объект
FirebaseVisionImageMetadata
, который содержит высоту, ширину изображения, формат цветовой кодировки и поворот: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
val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build()
Используйте буфер или массив и объект метаданных для создания объекта
FirebaseVisionImage
:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata); // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
Kotlin
val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata) // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
- Чтобы создать объект
FirebaseVisionImage
из объектаBitmap
:Изображение, представленное объектомJava
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Kotlin
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Bitmap
, должно быть вертикальным, без необходимости дополнительного поворота.
Передайте изображение в
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
objectDetector.processImage(image) .addOnSuccessListener { detectedObjects -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
Если вызов
processImage()
успешен, списокFirebaseVisionObject
передается прослушивателю успеха.Каждый
FirebaseVisionObject
содержит следующие свойства:Ограничительная рамка Rect
указывающий положение объекта на изображении.Идентификатор отслеживания Целое число, которое идентифицирует объект на изображениях. Значение NULL в SINGLE_IMAGE_MODE. Категория Грубая категория объекта. Если в детекторе объектов не включена классификация, это всегда FirebaseVisionObject.CATEGORY_UNKNOWN
.Уверенность Доверительная ценность классификации объектов. Если в детекторе объектов не включена классификация или объект классифицируется как неизвестный, это значение равно 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
// 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 }
Улучшение удобства использования и производительности
Для обеспечения наилучшего пользовательского опыта следуйте этим рекомендациям в своем приложении:
- Успешное обнаружение объекта зависит от визуальной сложности объекта. Для обнаружения объектам с небольшим количеством визуальных особенностей может потребоваться большая часть изображения. Вы должны предоставить пользователям руководство по захвату входных данных, которое хорошо работает с объектами того типа, которые вы хотите обнаружить.
- Если при использовании классификации вы хотите обнаружить объекты, которые не попадают в поддерживаемые категории, реализуйте специальную обработку неизвестных объектов.
Также ознакомьтесь с [демонстрационным приложением ML Kit Material Design][showcase-link]{: .external } и коллекцией шаблонов Material Design для функций машинного обучения .
При использовании режима потоковой передачи в приложении реального времени следуйте этим рекомендациям для достижения наилучшей частоты кадров:
Не используйте обнаружение нескольких объектов в режиме потоковой передачи, так как большинство устройств не смогут обеспечить достаточную частоту кадров.
Отключите классификацию, если она вам не нужна.
- Дроссель вызывает детектор. Если новый видеокадр становится доступным во время работы детектора, удалите этот кадр.
- Если вы используете выходные данные детектора для наложения графики на входное изображение, сначала получите результат из ML Kit, затем визуализируйте изображение и наложите его за один шаг. При этом вы выполняете рендеринг на поверхность дисплея только один раз для каждого входного кадра.
Если вы используете API Camera2, захватывайте изображения в формате
ImageFormat.YUV_420_888
.Если вы используете более старый API камеры, захватывайте изображения в формате
ImageFormat.NV21
.