ติดป้ายกำกับรูปภาพด้วยโมเดลที่ฝึกด้วย AutoML ใน Android

หลังจากฝึกโมเดลของคุณเองโดยใช้ AutoML Vision Edge แล้ว คุณจะใช้โมเดลดังกล่าวในแอปเพื่อติดป้ายกำกับรูปภาพได้

การผสานรวมโมเดลที่ฝึกจาก AutoML Vision Edge ทำได้ 2 วิธีคือ คุณสามารถรวมโมเดลโดยใส่ไว้ในโฟลเดอร์เนื้อหาของแอป หรือจะดาวน์โหลดโมเดลแบบไดนามิกจาก Firebase ก็ได้

ตัวเลือกการรวมกลุ่มโมเดล
รวมกลุ่มในแอปของคุณ
  • โมเดลนี้เป็นส่วนหนึ่งของ APK ของแอป
  • โมเดลดังกล่าวจะพร้อมใช้งานทันที แม้ว่าอุปกรณ์ Android จะออฟไลน์อยู่
  • ไม่จำเป็นต้องมีโปรเจ็กต์ Firebase
โฮสต์กับ Firebase
  • โฮสต์โมเดลโดยอัปโหลดไปยัง Firebase Machine Learning
  • ลดขนาด APK
  • โมเดลจะดาวน์โหลดแบบออนดีมานด์
  • พุชการอัปเดตโมเดลโดยไม่เผยแพร่แอปซ้ำ
  • การทดสอบ A/B ที่ง่ายดายด้วยการกำหนดค่าระยะไกลของ Firebase
  • ต้องมีโปรเจ็กต์ Firebase

ก่อนเริ่มต้น

  1. เพิ่มทรัพยากร Dependency สำหรับไลบรารี ML Kit Android ลงในไฟล์ Gradle ระดับแอปของโมดูล ซึ่งปกติจะเป็น app/build.gradle ดังนี้

    สำหรับการรวมโมเดลกับแอป ให้ทำดังนี้

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

    ในการดาวน์โหลดโมเดลแบบไดนามิกจาก Firebase ให้เพิ่มการอ้างอิง linkFirebase ดังนี้

    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. หากต้องการดาวน์โหลดโมเดล ให้ตรวจสอบว่า เพิ่ม Firebase ลงในโปรเจ็กต์ Android หากยังไม่ได้ดาวน์โหลด ซึ่งไม่จำเป็นต้องดำเนินการเมื่อรวมโมเดล

1. โหลดโมเดล

กำหนดค่าต้นทางของโมเดลในเครื่อง

วิธีการรวมโมเดลกับแอปมีดังนี้

  1. แยกโมเดลและข้อมูลเมตาของโมเดลจากชุดไฟล์ Zip ที่คุณดาวน์โหลดจากคอนโซล Firebase เราขอแนะนำให้คุณใช้ไฟล์ขณะที่ดาวน์โหลด โดยไม่ต้องแก้ไข (รวมถึงชื่อไฟล์)

  2. รวมโมเดลและไฟล์ข้อมูลเมตาของโมเดลไว้ในแพ็กเกจแอป ดังนี้

    1. หากไม่มีโฟลเดอร์ชิ้นงานในโปรเจ็กต์ ให้สร้างโฟลเดอร์โดยคลิกขวาที่โฟลเดอร์ app/ แล้วคลิกใหม่ > โฟลเดอร์ > โฟลเดอร์ชิ้นงาน
    2. ให้สร้างโฟลเดอร์ย่อยภายในโฟลเดอร์เนื้อหาเพื่อเก็บไฟล์โมเดล
    3. คัดลอกไฟล์ model.tflite, dict.txt และ manifest.json ไปยังโฟลเดอร์ย่อย (ทั้ง 3 ไฟล์ต้องอยู่ในโฟลเดอร์เดียวกัน)

  3. เพิ่มข้อมูลต่อไปนี้ลงในไฟล์ build.gradle ของแอปเพื่อให้แน่ใจว่า Gradle ไม่บีบอัดไฟล์โมเดลเมื่อสร้างแอป

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

    ไฟล์โมเดลจะรวมอยู่ในแพ็กเกจแอปและพร้อมให้ ML Kit เป็นเนื้อหาดิบ

  4. สร้างออบเจ็กต์ LocalModel โดยระบุเส้นทางไปยังไฟล์ Manifest ของโมเดล

    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()

กำหนดค่าแหล่งที่มาของโมเดลที่โฮสต์กับ Firebase

หากต้องการใช้โมเดลที่โฮสต์จากระยะไกล ให้สร้างออบเจ็กต์ CustomRemoteModel โดยระบุชื่อที่คุณกำหนดให้กับโมเดลเมื่อเผยแพร่

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()

จากนั้นเริ่มงานดาวน์โหลดโมเดล โดยระบุเงื่อนไขที่ต้องการอนุญาตให้ดาวน์โหลด หากโมเดลไม่ได้อยู่ในอุปกรณ์ หรือหากมีโมเดลเวอร์ชันใหม่กว่า งานจะดาวน์โหลดโมเดลแบบไม่พร้อมกันจาก Firebase ดังนี้

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.
    }

แอปจำนวนมากเริ่มงานดาวน์โหลดในโค้ดเริ่มต้น แต่คุณทำได้ทุกเมื่อก่อนที่จะต้องใช้โมเดลดังกล่าว

สร้างเครื่องมือติดป้ายกำกับรูปภาพจากโมเดล

หลังจากที่กำหนดค่าแหล่งที่มาของโมเดลแล้ว ให้สร้างออบเจ็กต์ ImageLabeler จากหนึ่งในแหล่งที่มาของโมเดล

หากคุณมีเฉพาะโมเดลที่รวมไว้ในเครื่องเดียวกัน ก็เพียงแค่สร้างผู้ติดป้ายกำกับจากออบเจ็กต์ CustomImageLabelerOptions แล้วกำหนดค่าเกณฑ์คะแนนความเชื่อมั่นที่ต้องการ (ดูประเมินโมเดลของคุณ)

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)

หากมีโมเดลที่โฮสต์จากระยะไกล คุณจะต้องตรวจสอบว่ามีการดาวน์โหลดโมเดลแล้วก่อนที่จะเรียกใช้ คุณตรวจสอบสถานะของงานดาวน์โหลดโมเดลได้โดยใช้เมธอด isModelDownloaded() ของตัวจัดการโมเดล

แม้คุณจะต้องยืนยันเรื่องนี้ก่อนเรียกใช้ผู้ติดป้ายกำกับเท่านั้น แต่หากคุณมีทั้งโมเดลที่โฮสต์จากระยะไกลและโมเดลที่รวมภายในเครื่อง ก็อาจทำให้ดำเนินการตรวจสอบนี้เมื่อเริ่มต้นเครื่องมือติดป้ายกำกับรูปภาพได้ โดยสร้างเครื่องมือติดป้ายกำกับจากโมเดลระยะไกลหากมีการดาวน์โหลดไว้แล้ว หรือจากโมเดลในเครื่องหากไม่เป็นเช่นนั้น

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)
}

หากคุณมีเฉพาะโมเดลที่โฮสต์จากระยะไกล คุณควรปิดใช้ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องกับโมเดล เช่น เป็นสีเทาหรือซ่อนบางส่วนของ UI จนกว่าจะยืนยันว่าดาวน์โหลดโมเดลแล้ว ซึ่งทำได้โดยการแนบ Listener ลงในเมธอด download() ของตัวจัดการโมเดล ดังนี้

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. เตรียมรูปภาพอินพุต

จากนั้นสร้างออบเจ็กต์ InputImage จากรูปภาพแต่ละรูปภาพที่ต้องการติดป้ายกำกับ เครื่องมือติดป้ายกำกับรูปภาพจะทำงานเร็วที่สุดเมื่อคุณใช้ Bitmap หรือหากคุณใช้ Camera2 API จะมีการใช้ media.Image ของ YUV_420_888 ซึ่ง หากทำได้

คุณสามารถสร้าง InputImage จากแหล่งที่มาต่างๆ ได้ โดยแต่ละประเภทจะอธิบายไว้ด้านล่าง

กำลังใช้media.Image

หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage จากออบเจ็กต์ media.Image เช่น เมื่อคุณจับภาพจากกล้องของอุปกรณ์ ให้ส่งวัตถุ media.Image และการหมุนของรูปภาพไปยัง InputImage.fromMediaImage()

หากคุณใช้ไลบรารี CameraX คลาส OnImageCapturedListener และ ImageAnalysis.Analyzer จะคำนวณค่าการหมุนเวียนให้คุณ

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
        // ...
    }
}

หากคุณไม่ได้ใช้ไลบรารีของกล้องที่ให้ระดับการหมุนของภาพ คุณสามารถคำนวณได้จากระดับการหมุนของอุปกรณ์และการวางแนวของเซ็นเซอร์กล้องในอุปกรณ์

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

จากนั้นส่งออบเจ็กต์ media.Image และค่าระดับการหมุนไปยัง InputImage.fromMediaImage() ดังนี้

Kotlin+KTX

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

การใช้ URI ของไฟล์

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

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();
}

กำลังใช้ByteBufferหรือByteArray

หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage จาก ByteBuffer หรือ ByteArray ให้คำนวณระดับการหมุนรูปภาพตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้สำหรับอินพุต media.Image ก่อน จากนั้นสร้างออบเจ็กต์ InputImage ด้วยบัฟเฟอร์หรืออาร์เรย์ ร่วมกับความสูง ความกว้าง รูปแบบการเข้ารหัสสี และระดับการหมุนของรูปภาพ

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
);

กำลังใช้Bitmap

หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage จากออบเจ็กต์ Bitmap ให้ประกาศดังต่อไปนี้

Kotlin+KTX

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

รูปภาพจะแสดงเป็นวัตถุ Bitmap ร่วมกับองศาการหมุน

3. เรียกใช้เครื่องมือติดป้ายกำกับรูปภาพ

หากต้องการติดป้ายกำกับวัตถุในรูปภาพ ให้ส่งออบเจ็กต์ image ไปยังเมธอด ImageLabeler ของ 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. รับข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุที่ติดป้ายกำกับ

หากการดำเนินการติดป้ายกำกับรูปภาพสำเร็จ ระบบจะส่งรายการออบเจ็กต์ ImageLabel ไปยัง Listener ที่สำเร็จ ออบเจ็กต์ ImageLabel แต่ละรายการแสดงถึงสิ่งที่ติดป้ายกำกับไว้ในรูปภาพ คุณจะได้รับข้อความคำอธิบายของแต่ละป้ายกำกับ คะแนนความเชื่อมั่นของการจับคู่ และดัชนีของการจับคู่ ตัวอย่างเช่น

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
}

เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์

หากต้องการติดป้ายกำกับรูปภาพในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้ทำตามหลักเกณฑ์ต่อไปนี้เพื่อให้ได้อัตราเฟรมที่ดีที่สุด

  • ควบคุมการเรียกไปยังผู้ติดป้ายกำกับรูปภาพ หากเฟรมวิดีโอใหม่พร้อมใช้งานขณะที่ผู้ติดป้ายกำกับรูปภาพทำงานอยู่ ให้วางเฟรมนั้น โปรดดูคลาส VisionProcessorBase ในแอปตัวอย่างการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วสำหรับตัวอย่าง
  • หากคุณกำลังใช้เอาต์พุตของเครื่องมือติดป้ายกำกับรูปภาพเพื่อวางซ้อนกราฟิกบนรูปภาพอินพุต ก่อนอื่นให้รับผลลัพธ์ จากนั้นแสดงผลรูปภาพและการวางซ้อนในขั้นตอนเดียว การทำเช่นนี้จะทําให้คุณแสดงผลบนพื้นผิวจอแสดงผลเพียงครั้งเดียวสําหรับเฟรมอินพุตแต่ละเฟรม โปรดดูชั้นเรียน CameraSourcePreview และ GraphicOverlay ในแอปตัวอย่างการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วสำหรับ ตัวอย่าง

  • หากคุณใช้ Camera2 API ให้จับภาพในรูปแบบ ImageFormat.YUV_420_888

    หากคุณใช้ Camera API เวอร์ชันเก่า ให้จับภาพในรูปแบบ ImageFormat.NV21