Android에서 ML Kit를 사용하여 이미지 라벨 지정

ML Kit를 통해 기기별 모델 또는 클라우드 모델을 사용하여 이미지에서 인식된 객체에 라벨을 지정할 수 있습니다. 각 방법의 이점에 대해 알아보려면 개요를 참조하세요.

이 API의 사용 예시는 GitHub의 ML Kit 빠른 시작 샘플을 참조하세요.

시작하기 전에

  1. 아직 추가하지 않았다면 Android 프로젝트에 Firebase를 추가합니다.
  2. 프로젝트 수준 build.gradle 파일의 buildscriptallprojects 섹션에 Google의 Maven 저장소가 포함되어야 합니다.
  3. 모듈(앱 수준) Gradle 파일(일반적으로 app/build.gradle)에 ML Kit Android 라이브러리의 종속 항목을 추가합니다.
    dependencies {
      // ...
    
      implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.0'
      implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision-image-label-model:19.0.0'
    }
    apply plugin: 'com.google.gms.google-services'
    
  4. 선택사항이지만 권장함: 기기별 API를 사용하는 경우 Play 스토어에서 앱 설치 후 기기에 머신러닝 모델을 자동으로 다운로드하도록 앱을 설정합니다.

    이를 위해 다음 선언을 앱의 AndroidManifest.xml 파일에 추가합니다.

    <application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="label" />
      <!-- To use multiple models: android:value="label,model2,model3" -->
    </application>
    
    설치 시간 모델 다운로드를 사용 설정하지 않으면 기기별 감지를 처음 실행할 때 모델이 다운로드됩니다. 다운로드가 완료되기 전에 요청하면 결과가 산출되지 않습니다.
  5. Cloud 기반 모델을 사용하려는 경우 프로젝트에 대해 Cloud 기반 API를 아직 사용 설정하지 않았으면 다음 안내에 따라 지금 수행하세요.

    1. Firebase Console의 ML Kit API 페이지를 엽니다.
    2. 프로젝트를 Blaze 요금제로 아직 업그레이드하지 않은 경우 업그레이드를 클릭하여 업그레이드하세요. 프로젝트가 Blaze 요금제가 아닌 경우에만 업그레이드하라는 메시지가 표시됩니다.

      Blaze 수준 프로젝트만 Cloud 기반 API를 사용할 수 있습니다.

    3. Cloud 기반 API가 아직 사용 설정되지 않은 경우 Cloud 기반 API 사용 설정을 클릭합니다.

    기기별 모델만 사용하려는 경우 이 단계를 건너뛸 수 있습니다.

이제 기기별 모델 또는 클라우드 기반 모델을 사용하여 이미지에 라벨을 지정할 수 있습니다.

1. 입력 이미지 준비

이미지에서 FirebaseVisionImage 객체를 만듭니다. 이미지 레이블러는 Bitmap을 사용할 때 또는 camera2 API를 사용하는 경우에는 JPEG 형식의 media.Image를 사용할 때 가장 빠르게 실행됩니다. 가능하면 권장되는 형식을 사용하시기 바랍니다.

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

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

    자바

    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
                // ...
            }
        }
    }
    

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

    자바

    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
    }

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

    자바

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

    Kotlin

    val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
  • 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.

    자바

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

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

    자바

    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()

    버퍼나 배열, 메타데이터 객체를 사용하여 FirebaseVisionImage 객체를 만듭니다.

    자바

    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)
  • Bitmap 객체에서 FirebaseVisionImage 객체를 만들려면 다음 안내를 따르세요.

    자바

    FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);

    Kotlin

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

2. 이미지 레이블러 구성 및 실행

이미지의 객체에 라벨을 지정하려면 FirebaseVisionImage 객체를 FirebaseVisionImageLabelerprocessImage 메소드에 전달합니다.

  1. 먼저 FirebaseVisionImageLabeler의 인스턴스를 가져옵니다.

    기기별 이미지 레이블러를 사용하려면 다음 안내를 따르세요.

    자바

    FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance()
        .getOnDeviceImageLabeler();
    
    // Or, to set the minimum confidence required:
    // FirebaseVisionOnDeviceImageLabelerOptions options =
    //     new FirebaseVisionOnDeviceImageLabelerOptions.Builder()
    //         .setConfidenceThreshold(0.7f)
    //         .build();
    // FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance()
    //     .getOnDeviceImageLabeler(options);
    

    Kotlin

    val labeler = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceImageLabeler()
    
    // Or, to set the minimum confidence required:
    // val options = FirebaseVisionOnDeviceImageLabelerOptions.Builder()
    //     .setConfidenceThreshold(0.7f)
    //     .build()
    // val labeler = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceImageLabeler(options)
    

    클라우드 이미지 레이블러를 사용하려면 다음 안내를 따르세요.

    자바

    FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance()
        .getCloudImageLabeler();
    
    // Or, to set the minimum confidence required:
    // FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions options =
    //     new FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions.Builder()
    //         .setConfidenceThreshold(0.7f)
    //         .build();
    // FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance()
    //     .getCloudImageLabeler(options);
    

    Kotlin

    val labeler = FirebaseVision.getInstance().getCloudImageLabeler()
    
    // Or, to set the minimum confidence required:
    // val options = FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions.Builder()
    //     .setConfidenceThreshold(0.7f)
    //     .build()
    // val labeler = FirebaseVision.getInstance().getCloudImageLabeler(options)
    

  2. 이제 이미지를 processImage() 메소드에 전달합니다.

    자바

    labeler.processImage(image)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<FirebaseVisionImageLabel>>() {
          @Override
          public void onSuccess(List<FirebaseVisionImageLabel> labels) {
            // Task completed successfully
            // ...
          }
        })
        .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
          @Override
          public void onFailure(@NonNull Exception e) {
            // Task failed with an exception
            // ...
          }
        });
    

    Kotlin

    labeler.processImage(image)
        .addOnSuccessListener { labels ->
          // Task completed successfully
          // ...
        }
        .addOnFailureListener { e ->
          // Task failed with an exception
          // ...
        }
    

3. 라벨이 지정된 객체 정보 가져오기

이미지 라벨 지정 작업이 성공하면 FirebaseVisionImageLabel 객체의 목록이 성공 리스너에 전달됩니다. 각 FirebaseVisionImageLabel 객체는 이미지에서 라벨이 지정된 항목을 나타냅니다. 라벨별로 라벨의 텍스트 설명, 라벨의 지식 정보 항목 ID(가능한 경우), 일치 신뢰도 점수를 가져올 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

자바

for (FirebaseVisionImageLabel label: labels) {
  String text = label.getText();
  String entityId = label.getEntityId();
  float confidence = label.getConfidence();
}

Kotlin

for (label in labels) {
  val text = label.text
  val entityId = label.entityId
  val confidence = label.confidence
}

실시간 성능 향상을 위한 팁

실시간 애플리케이션에서 이미지 라벨을 지정하려는 경우 최상의 프레임 속도를 얻으려면 다음 안내를 따르세요.

  • 이미지 레이블러 호출을 제한합니다. 이미지 레이블러가 실행 중일 때 새 동영상 프레임을 사용할 수 있게 되면 프레임을 낮춥니다. 관련 예시는 빠른 시작 샘플 앱에서 VisionProcessorBase 클래스를 참조하세요.
  • 이미지 레이블러 출력을 사용해 입력 이미지에서 그래픽을 오버레이하는 경우 먼저 ML Kit에서 인식 결과를 가져온 후 이미지를 렌더링하고 단일 단계로 오버레이합니다. 이렇게 하면 입력 프레임별로 한 번만 디스플레이 표면에 렌더링됩니다. 관련 예시는 빠른 시작 샘플 앱에서 CameraSourcePreviewGraphicOverlay 클래스를 참조하세요.
  • Camera2 API를 사용할 경우 ImageFormat.YUV_420_888 형식으로 이미지를 캡처합니다.

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

다음 단계