Gắn nhãn hình ảnh bằng mô hình đã đào tạo AutoML trên Android

Sau khi bạn đào tạo mô hình của riêng mình bằng AutoML Vision Edge , bạn có thể sử dụng nó trong ứng dụng của mình để gắn nhãn hình ảnh.

Có hai cách để tích hợp các mô hình được đào tạo từ AutoML Vision Edge: Bạn có thể gói mô hình bằng cách đặt mô hình đó vào trong thư mục nội dung của ứng dụng hoặc bạn có thể tự động tải xuống mô hình từ Firebase.

Tùy chọn gói mô hình
Gói trong ứng dụng của bạn
  • Mô hình là một phần của APK ứng dụng của bạn
  • Mô hình có sẵn ngay lập tức, ngay cả khi thiết bị Android ngoại tuyến
  • Không cần dự án Firebase
Được lưu trữ với Firebase
  • Lưu trữ mô hình bằng cách tải nó lên Firebase Machine Learning
  • Giảm kích thước APK
  • Mô hình được tải xuống theo yêu cầu
  • Đẩy các bản cập nhật mô hình mà không xuất bản lại ứng dụng của bạn
  • Thử nghiệm A/B dễ dàng với Firebase Remote Config
  • Yêu cầu một dự án Firebase

Trước khi bắt đầu

  1. Thêm phần phụ thuộc cho thư viện ML Kit Android vào tệp cấp độ ứng dụng của mô-đun, tệp này thường là app/build.gradle :

    Để gói một mô hình với ứng dụng của bạn:

    dependencies {
  // ...
  // Image labeling feature with bundled automl model
  implementation 'com.google.mlkit:image-labeling-custom:16.3.1'
}

    Để tự động tải xuống một mô hình từ Firebase, hãy thêm phần phụ thuộc linkFirebase :

    dependencies {
  // ...
  // Image labeling feature with automl model downloaded
  // from firebase
  implementation 'com.google.mlkit:image-labeling-custom:16.3.1'
  implementation 'com.google.mlkit:linkfirebase:16.1.0'
}

  2. Nếu bạn muốn tải xuống một mô hình , hãy đảm bảo rằng bạn đã thêm Firebase vào dự án Android của mình nếu bạn chưa làm như vậy. Điều này là không cần thiết khi bạn đóng gói mô hình.

1. Tải mô hình

Định cấu hình nguồn mô hình cục bộ

Để gói mô hình với ứng dụng của bạn:

  1. Trích xuất mô hình và siêu dữ liệu của nó từ kho lưu trữ zip mà bạn đã tải xuống từ bảng điều khiển Firebase. Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng các tệp khi bạn đã tải chúng xuống mà không sửa đổi (bao gồm cả tên tệp).

  2. Bao gồm mô hình của bạn và các tệp siêu dữ liệu của nó trong gói ứng dụng của bạn:

    1. Nếu bạn không có thư mục nội dung trong dự án của mình, hãy tạo một thư mục bằng cách nhấp chuột phải vào app/ thư mục, sau đó nhấp vào Mới > Thư mục > Thư mục nội dung .
    2. Tạo một thư mục con trong thư mục tài sản để chứa các tệp mô hình.
    3. Sao chép các tệp model.tflite , dict.txt và manifest.json vào thư mục con (cả ba tệp phải nằm trong cùng một thư mục).

  3. Thêm phần sau vào tệp build.gradle của ứng dụng để đảm bảo Gradle không nén tệp mô hình khi xây dựng ứng dụng:

    android {
    // ...
    aaptOptions {
        noCompress "tflite"
    }
}

    Tệp mô hình sẽ được bao gồm trong gói ứng dụng và có sẵn cho ML Kit dưới dạng tài sản thô.

  4. Tạo đối tượng LocalModel , chỉ định đường dẫn đến tệp kê khai mô hình:

    Java

    AutoMLImageLabelerLocalModel localModel =
    new AutoMLImageLabelerLocalModel.Builder()
        .setAssetFilePath("manifest.json")
        // or .setAbsoluteFilePath(absolute file path to manifest file)
        .build();

    Kotlin

    val localModel = LocalModel.Builder()
    .setAssetManifestFilePath("manifest.json")
    // or .setAbsoluteManifestFilePath(absolute file path to manifest file)
    .build()

Định cấu hình nguồn mô hình được lưu trữ trên Firebase

Để sử dụng mô hình được lưu trữ từ xa, hãy tạo một đối tượng CustomRemoteModel , chỉ định tên mà bạn đã gán cho mô hình khi xuất bản:

Java

// Specify the name you assigned in the Firebase console.
FirebaseModelSource firebaseModelSource =
    new FirebaseModelSource.Builder("your_model_name").build();
CustomRemoteModel remoteModel =
    new CustomRemoteModel.Builder(firebaseModelSource).build();

Kotlin

// Specify the name you assigned in the Firebase console.
val firebaseModelSource = FirebaseModelSource.Builder("your_model_name")
    .build()
val remoteModel = CustomRemoteModel.Builder(firebaseModelSource).build()

Sau đó, bắt đầu tác vụ tải xuống mô hình, chỉ định các điều kiện mà bạn muốn cho phép tải xuống. Nếu mô hình không có trên thiết bị hoặc nếu có sẵn phiên bản mới hơn của mô hình, thì tác vụ sẽ tải xuống mô hình từ Firebase một cách không đồng bộ:

Java

DownloadConditions downloadConditions = new DownloadConditions.Builder()
        .requireWifi()
        .build();
RemoteModelManager.getInstance().download(remoteModel, downloadConditions)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<Void>() {
            @Override
            public void onSuccess(@NonNull Task<Void> task) {
                // Success.
            }
        });

Kotlin

val downloadConditions = DownloadConditions.Builder()
    .requireWifi()
    .build()
RemoteModelManager.getInstance().download(remoteModel, downloadConditions)
    .addOnSuccessListener {
        // Success.
    }

Nhiều ứng dụng bắt đầu tác vụ tải xuống trong mã khởi tạo của chúng nhưng bạn có thể thực hiện việc này bất kỳ lúc nào trước khi cần sử dụng mô hình.

Tạo nhãn hình ảnh từ mô hình của bạn

Sau khi bạn định cấu hình các nguồn mô hình của mình, hãy tạo một đối tượng ImageLabeler từ một trong số chúng.

Nếu bạn chỉ có một mô hình được gói cục bộ, chỉ cần tạo một nhãn từ đối tượng CustomImageLabelerOptions của bạn và định cấu hình ngưỡng điểm tin cậy mà bạn muốn yêu cầu (xem Đánh giá mô hình của bạn ):

Java

CustomImageLabelerOptions customImageLabelerOptions = new CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel)
    .setConfidenceThreshold(0.0f)  // Evaluate your model in the Cloud console
                                   // to determine an appropriate value.
    .build();
ImageLabeler labeler = ImageLabeling.getClient(customImageLabelerOptions);

Kotlin

val customImageLabelerOptions = CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel)
    .setConfidenceThreshold(0.0f)  // Evaluate your model in the Cloud console
                                   // to determine an appropriate value.
    .build()
val labeler = ImageLabeling.getClient(customImageLabelerOptions)

Nếu bạn có một mô hình được lưu trữ từ xa, bạn sẽ phải kiểm tra xem nó đã được tải xuống chưa trước khi chạy. Bạn có thể kiểm tra trạng thái của tác vụ tải xuống mô hình bằng phương thức isModelDownloaded() của trình quản lý mô hình.

Mặc dù bạn chỉ phải xác nhận điều này trước khi chạy trình gắn nhãn, nhưng nếu bạn có cả mô hình được lưu trữ từ xa và mô hình được đóng gói cục bộ, bạn nên thực hiện bước kiểm tra này khi khởi tạo trình gắn nhãn hình ảnh: tạo một trình gắn nhãn từ mô hình từ xa nếu nó đã được tải xuống và từ mô hình cục bộ.

Java

RemoteModelManager.getInstance().isModelDownloaded(remoteModel)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<Boolean>() {
            @Override
            public void onSuccess(Boolean isDownloaded) {
                CustomImageLabelerOptions.Builder optionsBuilder;
                if (isDownloaded) {
                    optionsBuilder = new CustomImageLabelerOptions.Builder(remoteModel);
                } else {
                    optionsBuilder = new CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel);
                }
                CustomImageLabelerOptions options = optionsBuilder
                        .setConfidenceThreshold(0.0f)  // Evaluate your model in the Cloud console
                                                       // to determine an appropriate threshold.
                        .build();

                ImageLabeler labeler = ImageLabeling.getClient(options);
            }
        });

Kotlin

RemoteModelManager.getInstance().isModelDownloaded(remoteModel)
    .addOnSuccessListener { isDownloaded ->
        val optionsBuilder =
            if (isDownloaded) {
                CustomImageLabelerOptions.Builder(remoteModel)
            } else {
                CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel)
            }
        // Evaluate your model in the Cloud console to determine an appropriate threshold.
        val options = optionsBuilder.setConfidenceThreshold(0.0f).build()
        val labeler = ImageLabeling.getClient(options)
}

Nếu bạn chỉ có một mô hình được lưu trữ từ xa, thì bạn nên tắt chức năng liên quan đến mô hình—ví dụ: tô xám hoặc ẩn một phần giao diện người dùng của bạn—cho đến khi bạn xác nhận mô hình đã được tải xuống. Bạn có thể làm như vậy bằng cách đính kèm một trình nghe vào phương thức download() của trình quản lý mô hình:

Java

RemoteModelManager.getInstance().download(remoteModel, conditions)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<Void>() {
            @Override
            public void onSuccess(Void v) {
              // Download complete. Depending on your app, you could enable
              // the ML feature, or switch from the local model to the remote
              // model, etc.
            }
        });

Kotlin

RemoteModelManager.getInstance().download(remoteModel, conditions)
    .addOnSuccessListener {
        // Download complete. Depending on your app, you could enable the ML
        // feature, or switch from the local model to the remote model, etc.
    }

2. Chuẩn bị ảnh đầu vào

Sau đó, đối với mỗi hình ảnh bạn muốn gắn nhãn, hãy tạo một đối tượng InputImage từ hình ảnh của bạn. Trình gắn nhãn hình ảnh chạy nhanh nhất khi bạn sử dụng Bitmap hoặc, nếu bạn sử dụng API camera2, YUV_420_888 media.Image , được khuyến nghị khi có thể.

Bạn có thể tạo một InputImage từ các nguồn khác nhau, mỗi nguồn được giải thích bên dưới.

Sử dụng một media.Image

Để tạo một đối tượng InputImage từ một đối tượng media.Image , chẳng hạn như khi bạn chụp ảnh từ máy ảnh của thiết bị, hãy chuyển đối tượng media.Image và chuyển động xoay của hình ảnh sang InputImage.fromMediaImage() .

Nếu bạn sử dụng thư viện CameraX , các lớp OnImageCapturedListener và ImageAnalysis.Analyzer sẽ tính giá trị xoay cho bạn.

Kotlin+KTX

private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer {
    override fun analyze(imageProxy: ImageProxy?) {
        val mediaImage = imageProxy?.image
        if (mediaImage != null) {
            val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.imageInfo.rotationDegrees)
            // Pass image to an ML Kit Vision API
            // ...
        }
    }
}

Java

private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer {

    @Override
    public void analyze(ImageProxy imageProxy) {
        if (imageProxy == null || imageProxy.getImage() == null) {
            return;
        }
        Image mediaImage = imageProxy.getImage();
        InputImage image =
                InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.imageInfo.rotationDegrees);
        // Pass image to an ML Kit Vision API
        // ...
    }
}

Nếu bạn không sử dụng thư viện máy ảnh cung cấp cho bạn mức độ xoay của hình ảnh, bạn có thể tính toán nó từ mức độ xoay của thiết bị và hướng của cảm biến máy ảnh trong thiết bị:

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

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

Sau đó, chuyển đối tượng media.Image và giá trị độ xoay cho InputImage.fromMediaImage() :

Kotlin+KTX

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

Sử dụng URI tệp

Để tạo một đối tượng InputImage từ một URI tệp, hãy chuyển bối cảnh ứng dụng và URI tệp tới InputImage.fromFilePath() . Điều này hữu ích khi bạn sử dụng mục đích ACTION_GET_CONTENT để nhắc người dùng chọn hình ảnh từ ứng dụng thư viện của họ.

Kotlin+KTX

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

Java

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

Sử dụng ByteBuffer hoặc ByteArray

Để tạo một đối tượng InputImage từ ByteBuffer hoặc ByteArray , trước tiên hãy tính độ xoay của hình ảnh như đã mô tả trước đây cho đầu vào media.Image . Sau đó, tạo đối tượng InputImage với bộ đệm hoặc mảng, cùng với chiều cao, chiều rộng, định dạng mã hóa màu và độ xoay của hình ảnh:

Kotlin+KTX

val image = InputImage.fromByteBuffer(
        byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)

Java

InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);

Sử dụng Bitmap

Để tạo một đối tượng InputImage từ một đối tượng Bitmap , hãy khai báo như sau:

Kotlin+KTX

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);

Hình ảnh được đại diện bởi một đối tượng Bitmap cùng với độ xoay.

3. Chạy trình dán nhãn hình ảnh

Để gắn nhãn các đối tượng trong một hình ảnh, hãy chuyển đối tượng image đó tới phương thức ImageLabeler 's process() .

Java

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

Kotlin

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

4. Nhận thông tin về các đối tượng được dán nhãn

Nếu thao tác ghi nhãn hình ảnh thành công, một danh sách các đối tượng ImageLabel sẽ được chuyển đến trình nghe thành công. Mỗi đối tượng ImageLabel đại diện cho một cái gì đó đã được gắn nhãn trong hình ảnh. Bạn có thể nhận được mô tả văn bản của từng nhãn, điểm tin cậy của trận đấu và chỉ số của trận đấu. Ví dụ:

Java

for (ImageLabel label : labels) {
    String text = label.getText();
    float confidence = label.getConfidence();
    int index = label.getIndex();
}

Kotlin

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

Mẹo để cải thiện hiệu suất thời gian thực

Nếu bạn muốn gắn nhãn hình ảnh trong ứng dụng thời gian thực, hãy làm theo các hướng dẫn sau để đạt được tốc độ khung hình tốt nhất:

  • Van tiết lưu gọi đến trình dán nhãn hình ảnh. Nếu khung hình video mới khả dụng trong khi trình dán nhãn hình ảnh đang chạy, hãy bỏ khung hình đó. Xem lớp VisionProcessorBase trong ứng dụng mẫu khởi động nhanh để biết ví dụ.
  • Nếu bạn đang sử dụng đầu ra của trình dán nhãn hình ảnh để phủ đồ họa lên hình ảnh đầu vào, trước tiên hãy lấy kết quả, sau đó hiển thị hình ảnh và lớp phủ trong một bước duy nhất. Bằng cách đó, bạn chỉ hiển thị lên bề mặt hiển thị một lần cho mỗi khung hình đầu vào. Xem các lớp CameraSourcePreview và GraphicOverlay trong ứng dụng mẫu khởi động nhanh để biết ví dụ.

  • Nếu bạn sử dụng API Camera2, hãy chụp ảnh ở định dạng ImageFormat.YUV_420_888 .

    Nếu bạn sử dụng API Máy ảnh cũ hơn, hãy chụp ảnh ở định dạng ImageFormat.NV21 .