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Erkennen und verfolgen Sie Objekte mit ML Kit auf Android

Sie können ML Kit verwenden, um Objekte über Videoframes hinweg zu erkennen und zu verfolgen.

Wenn Sie ML Kit-Bilder übergeben, gibt ML Kit für jedes Bild eine Liste mit bis zu fünf erkannten Objekten und deren Position im Bild zurück. Beim Erkennen von Objekten in Videostreams hat jedes Objekt eine ID, mit der Sie das Objekt über Bilder hinweg verfolgen können. Sie können optional auch die grobe Objektklassifizierung aktivieren, die Objekte mit breiten Kategoriebeschreibungen kennzeichnet.

Bevor Sie beginnen

Fügen Sie Ihrem Android-Projekt Firebase hinzu , falls Sie dies noch nicht getan haben .

Fügen Sie die Abhängigkeiten für die ML Kit-Android-Bibliotheken zu Ihrer Modul-Gradle-Datei (auf App-Ebene) hinzu (normalerweise 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. Konfigurieren Sie den Objektdetektor

Um mit dem Erkennen und Verfolgen von Objekten zu beginnen, erstellen Sie zunächst eine Instanz von FirebaseVisionObjectDetector und geben Sie optional alle Detektoreinstellungen an, die Sie von der Standardeinstellung ändern möchten.

Konfigurieren Sie den Objektdetektor für Ihren Anwendungsfall mit einem FirebaseVisionObjectDetectorOptions -Objekt. Sie können die folgenden Einstellungen ändern:

Objektdetektor-Einstellungen

Erkennungsmodus

Objektdetektor-Einstellungen
Erkennungsmodus	`STREAM_MODE` (Standard) \| `SINGLE_IMAGE_MODE` Im `STREAM_MODE` (Standard) wird der Objektdetektor mit geringer Latenz ausgeführt, kann jedoch bei den ersten Aufrufen des Detektors unvollständige Ergebnisse (z. B. nicht angegebene Begrenzungsrahmen oder Kategoriebezeichnungen) liefern. Außerdem weist der Detektor im `STREAM_MODE` Objekten Verfolgungs-IDs zu, die Sie verwenden können, um Objekte über Frames hinweg zu verfolgen. Verwenden Sie diesen Modus, wenn Sie Objekte verfolgen möchten oder wenn eine niedrige Latenz wichtig ist, z. B. bei der Verarbeitung von Videostreams in Echtzeit. Im `SINGLE_IMAGE_MODE` wartet der Objektdetektor, bis der Begrenzungsrahmen eines erkannten Objekts und (falls Sie die Klassifizierung aktiviert haben) die Kategoriebezeichnung verfügbar sind, bevor er ein Ergebnis zurückgibt. Folglich ist die Erkennungslatenz möglicherweise höher. Außerdem werden im `SINGLE_IMAGE_MODE` keine Tracking-IDs zugewiesen. Verwenden Sie diesen Modus, wenn die Latenz nicht kritisch ist und Sie nicht mit Teilergebnissen arbeiten möchten.
Erkennen und verfolgen Sie mehrere Objekte	`false` (Standard) \| `true` Ob bis zu fünf Objekte oder nur das auffälligste Objekt (Standard) erkannt und verfolgt werden sollen.
Objekte klassifizieren	`false` (Standard) \| `true` Ob erkannte Objekte in grobe Kategorien eingeteilt werden sollen oder nicht. Wenn aktiviert, klassifiziert der Objektdetektor Objekte in die folgenden Kategorien: Modewaren, Lebensmittel, Haushaltswaren, Orte, Pflanzen und Unbekannt.

STREAM_MODE (Standard) | SINGLE_IMAGE_MODE

Im STREAM_MODE (Standard) wird der Objektdetektor mit geringer Latenz ausgeführt, kann jedoch bei den ersten Aufrufen des Detektors unvollständige Ergebnisse (z. B. nicht angegebene Begrenzungsrahmen oder Kategoriebezeichnungen) liefern. Außerdem weist der Detektor im STREAM_MODE Objekten Verfolgungs-IDs zu, die Sie verwenden können, um Objekte über Frames hinweg zu verfolgen. Verwenden Sie diesen Modus, wenn Sie Objekte verfolgen möchten oder wenn eine niedrige Latenz wichtig ist, z. B. bei der Verarbeitung von Videostreams in Echtzeit.

Im SINGLE_IMAGE_MODE wartet der Objektdetektor, bis der Begrenzungsrahmen eines erkannten Objekts und (falls Sie die Klassifizierung aktiviert haben) die Kategoriebezeichnung verfügbar sind, bevor er ein Ergebnis zurückgibt. Folglich ist die Erkennungslatenz möglicherweise höher. Außerdem werden im SINGLE_IMAGE_MODE keine Tracking-IDs zugewiesen. Verwenden Sie diesen Modus, wenn die Latenz nicht kritisch ist und Sie nicht mit Teilergebnissen arbeiten möchten.

Erkennen und verfolgen Sie mehrere Objekte

false (Standard) | true

Ob bis zu fünf Objekte oder nur das auffälligste Objekt (Standard) erkannt und verfolgt werden sollen.

Objekte klassifizieren

false (Standard) | true

Ob erkannte Objekte in grobe Kategorien eingeteilt werden sollen oder nicht. Wenn aktiviert, klassifiziert der Objektdetektor Objekte in die folgenden Kategorien: Modewaren, Lebensmittel, Haushaltswaren, Orte, Pflanzen und Unbekannt.

Die Objekterkennungs- und Tracking-API ist für diese beiden Kernanwendungsfälle optimiert:

Live-Erkennung und Verfolgung des markantesten Objekts im Kamerasucher
Erkennung mehrerer Objekte aus einem statischen Bild

So konfigurieren Sie die API für diese Anwendungsfälle:

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()

Rufen Sie eine Instanz von FirebaseVisionObjectDetector ab:

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. Führen Sie den Objektdetektor aus

Um Objekte zu erkennen und zu verfolgen, übergeben Sie Bilder an die Methode processImage() der FirebaseVisionObjectDetector Instanz.

Gehen Sie für jeden Video- oder Bildframe in einer Sequenz wie folgt vor:

Erstellen Sie ein FirebaseVisionImage Objekt aus Ihrem Bild.

Um ein FirebaseVisionImage Objekt aus einem media.Image Objekt zu erstellen, beispielsweise beim Erfassen eines Bildes von der Kamera eines Geräts, übergeben Sie das media.Image Objekt und die Drehung des Bilds an FirebaseVisionImage.fromMediaImage() .

Wenn Sie die CameraX- Bibliothek verwenden, berechnen die Klassen OnImageCapturedListener und ImageAnalysis.Analyzer den Rotationswert für Sie, sodass Sie die Rotation nur in eine der ROTATION_ Konstanten von ML Kit konvertieren müssen, bevor Sie FirebaseVisionImage.fromMediaImage() aufrufen:

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
            // ...
        }
    }
}

Wenn Sie keine Kamerabibliothek verwenden, die Ihnen die Drehung des Bildes liefert, können Sie sie aus der Drehung des Geräts und der Ausrichtung des Kamerasensors im Gerät berechnen:

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

Übergeben Sie dann das media.Image Objekt und den Rotationswert an FirebaseVisionImage.fromMediaImage() :

Java

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

Kotlin+KTX

val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)VisionImage.kt

Um ein FirebaseVisionImage Objekt aus einem Datei-URI zu erstellen, übergeben Sie den App-Kontext und den Datei-URI an FirebaseVisionImage.fromFilePath() . Dies ist nützlich, wenn Sie einen ACTION_GET_CONTENT -Intent verwenden, um den Benutzer aufzufordern, ein Bild aus seiner Galerie-App auszuwählen.

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

Um ein FirebaseVisionImage Objekt aus einem ByteBuffer oder einem Byte-Array zu erstellen, berechnen Sie zunächst die Bilddrehung wie oben für media.Image Eingabe beschrieben.

Erstellen Sie dann ein FirebaseVisionImageMetadata -Objekt, das die Höhe, Breite, das Farbcodierungsformat und die Drehung des Bilds enthält:

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

Verwenden Sie den Puffer oder das Array und das Metadatenobjekt, um ein FirebaseVisionImage Objekt zu erstellen:

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

So erstellen Sie ein FirebaseVisionImage Objekt aus einem Bitmap Objekt:
Java
```
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);VisionImage.java
```
Kotlin+KTX
```
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)VisionImage.kt
```
Das vom Bitmap Objekt dargestellte Bild muss aufrecht stehen, ohne dass eine zusätzliche Drehung erforderlich ist.

Übergeben Sie das Bild an die Methode 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+KTX

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

Wenn der Aufruf von processImage() erfolgreich ist, wird eine Liste von FirebaseVisionObject s an den Erfolgs-Listener übergeben.

Jedes FirebaseVisionObject enthält die folgenden Eigenschaften:

Begrenzungsrahmen	Ein `Rect` , das die Position des Objekts im Bild angibt.
Tracking ID	Eine ganze Zahl, die das Objekt bildübergreifend identifiziert. Null im SINGLE_IMAGE_MODE.
Kategorie	Die grobe Kategorie des Objekts. Wenn für den Objektdetektor keine Klassifizierung aktiviert ist, ist dies immer `FirebaseVisionObject.CATEGORY_UNKNOWN` .
Vertrauen	Der Konfidenzwert der Objektklassifikation. Wenn für den Objektdetektor keine Klassifizierung aktiviert ist oder das Objekt als unbekannt klassifiziert ist, ist dies `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+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
}

Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit und Leistung

Befolgen Sie für die beste Benutzererfahrung diese Richtlinien in Ihrer App:

Eine erfolgreiche Objekterkennung hängt von der visuellen Komplexität des Objekts ab. Objekte mit wenigen visuellen Merkmalen müssen möglicherweise einen größeren Teil des zu erkennenden Bildes einnehmen. Sie sollten den Benutzern Anleitungen zum Erfassen von Eingaben geben, die gut mit der Art von Objekten funktionieren, die Sie erkennen möchten.
Wenn Sie bei Verwendung der Klassifizierung Objekte erkennen möchten, die nicht eindeutig in die unterstützten Kategorien fallen, implementieren Sie eine spezielle Behandlung für unbekannte Objekte.

Sehen Sie sich auch die [ML Kit Material Design Showcase App][showcase-link]{: .external } und die Material Design Patterns for Machine Learning-gestützte Funktionssammlung an.

Wenn Sie den Streaming-Modus in einer Echtzeitanwendung verwenden, befolgen Sie diese Richtlinien, um die besten Frameraten zu erzielen:

Verwenden Sie im Streaming-Modus keine Mehrfachobjekterkennung, da die meisten Geräte keine angemessenen Frameraten erzeugen können.
Deaktivieren Sie die Klassifizierung, wenn Sie sie nicht benötigen.
Drosselrufe an den Detektor. Wenn ein neuer Videoframe verfügbar wird, während der Detektor läuft, löschen Sie den Frame.
Wenn Sie die Ausgabe des Detektors verwenden, um Grafiken auf das Eingabebild zu legen, rufen Sie zuerst das Ergebnis von ML Kit ab, rendern Sie dann das Bild und überlagern Sie es in einem einzigen Schritt. Dadurch rendern Sie für jeden Eingabeframe nur einmal auf der Anzeigeoberfläche.
Wenn Sie die Camera2-API verwenden, erfassen Sie Bilder im Format ImageFormat.YUV_420_888 .
Wenn Sie die ältere Kamera-API verwenden, erfassen Sie Bilder im Format ImageFormat.NV21 .