رصد الكائنات وتتبُّعها باستخدام مجموعة أدوات تعلُّم الآلة على Android

يمكنك استخدام مجموعة أدوات تعلُّم الآلة لرصد العناصر وتتبُّعها على مستوى إطارات الفيديو.

عند تمرير صور ML Kit، يعرض التطبيق قائمة تضمّ ما يصل إلى خمسة عناصر تم رصدها وموضعها في الصورة لكل صورة. عند رصد عناصر في الفيديوهات المضمَّنة، يكون لكل عنصر رقم تعريف يمكنك استخدامه لتتبُّع الكائن في جميع الصور. يمكنك أيضًا اختياريًا تفعيل تصنيف الكائنات التقريبي، الذي يصنِّف العناصر بأوصاف فئات واسعة.

قبل البدء

  1. أضِف Firebase إلى مشروع Android إذا لم يسبق لك إجراء ذلك.
  2. أضِف العناصر الاعتمادية لمكتبات ML Kit على Android إلى ملف Gradle للوحدة النمطية (على مستوى التطبيق) (عادةً 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- ضبط أداة رصد الكائنات

لبدء رصد العناصر وتتبُّعها، أنشِئ أولاً مثيلاً لـ FirebaseVisionObjectDetector، مع تحديد أي إعدادات أداة رصد تريد تغييرها من الإعدادات التلقائية.

  1. اضبط أداة رصد الكائنات في حالة استخدامك من خلال كائن FirebaseVisionObjectDetectorOptions. يمكنك تغيير الإعدادات التالية:

    إعدادات ميزة "رصد الأجسام"
    وضع الكشف STREAM_MODE (الخيار التلقائي) | SINGLE_IMAGE_MODE

    في STREAM_MODE (الإعداد التلقائي)، يتم تشغيل أداة رصد الكائنات بوقت استجابة سريع، ولكن قد تؤدي إلى نتائج غير مكتملة (مثل مربّعات حدود غير محدّدة أو تصنيفات الفئات) عند الاستدعاءات القليلة الأولى لأداة الكشف. بالإضافة إلى ذلك، في STREAM_MODE، تخصِّص أداة الرصد أرقام تعريف تتبُّع للعناصر التي يمكنك استخدامها لتتبُّع العناصر على مستوى الإطارات. يمكنك استخدام هذا الوضع عندما تريد تتبّع العناصر أو عندما يكون وقت الاستجابة البطيء مهمًا، مثلاً عند معالجة فيديوهات بث مباشر في الوقت الفعلي.

    في SINGLE_IMAGE_MODE، تنتظر أداة رصد الكائنات حتى يظهر المربّع المحيط بالكائن الذي تم رصده وتصنيف الفئة (في حال تفعيل التصنيف) قبل عرض نتيجة. ونتيجة لذلك، من المحتمل أن يكون وقت استجابة الاكتشاف أعلى. بالإضافة إلى ذلك، في SINGLE_IMAGE_MODE، لا يتم تخصيص أرقام تعريف التتبّع. يمكنك استخدام هذا الوضع إذا لم يكن وقت الاستجابة مهمًا أو لا تريد التعامل مع نتائج جزئية.
    اكتشِف عناصر متعددة وتتبَّعها false (الخيار التلقائي) | true

    تحدِّد هذه الإعدادات ما إذا كان سيتم رصد ما يصل إلى خمسة عناصر أو العنصر الأكثر بروزًا فقط (الإعداد التلقائي).
    تصنيف العناصر false (الخيار التلقائي) | true

    تحديد ما إذا كان سيتم تصنيف العناصر المرصودة إلى فئات تقريبية أو لا. عند تفعيل هذه الميزة، تصنِّف أداة رصد الكائنات العناصر في الفئات التالية: سلع الأزياء والطعام والسلع المنزلية والأماكن والنباتات وغير المعروفة.

    تم تحسين واجهة برمجة التطبيقات لاكتشاف الكائنات وتتبعها لحالة الاستخدام الأساسية التالية:

    • الاكتشاف المباشر للجسم الأكثر بروزًا في عدسة الكاميرا وتتبعه
    • رصد عناصر متعددة من صورة ثابتة

    لضبط واجهة برمجة التطبيقات لحالات الاستخدام هذه:

    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()

  2. الحصول على نسخة افتراضية من FirebaseVisionObjectDetector:

    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- تشغيل أداة رصد الكائنات

لرصد العناصر وتتبُّعها، مرِّر الصور إلى طريقة processImage() في مثيل FirebaseVisionObjectDetector.

بالنسبة إلى كل إطار من لقطات الفيديو أو الصور في تسلسل، عليك اتّباع الخطوات التالية:

  1. أنشِئ عنصر FirebaseVisionImage من صورتك.

    • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من كائن media.Image، كما هو الحال عند التقاط صورة من كاميرا الجهاز، مرِّر الكائن media.Image وتدوير الصورة إلى FirebaseVisionImage.fromMediaImage().

      إذا كنت تستخدم مكتبة CameraX، ستحسب الفئتان OnImageCapturedListener وImageAnalysis.Analyzer قيمة التدوير نيابةً عنك، لذا ما عليك سوى تحويل درجة التدوير إلى أحد ثوابت ROTATION_ في ML Kit قبل طلب FirebaseVisionImage.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+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
            // ...
        }
    }
}

      إذا لم تكن تستخدم مكتبة كاميرات تتيح لك تدوير الصورة، يمكنك احتسابها من خلال دوران الجهاز واتجاه أداة استشعار الكاميرا في الجهاز:

      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

      بعد ذلك، مرِّر الكائن media.Image وقيمة التدوير إلى FirebaseVisionImage.fromMediaImage():

      Java

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

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
      VisionImage.kt
    • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من معرّف موارد منتظم (URI) لملف، مرِّر سياق التطبيق ومعرّف الموارد المنتظم (URI) للملف إلى FirebaseVisionImage.fromFilePath(). ويكون هذا الإجراء مفيدًا عند استخدام هدف ACTION_GET_CONTENT لتطلب من المستخدم اختيار صورة من تطبيق معرض الصور.

      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
    • لإنشاء عنصر FirebaseVisionImage من ByteBuffer أو مصفوفة بايت، يجب أولاً احتساب دوران الصورة على النحو الموضّح أعلاه في إدخال media.Image.

      بعد ذلك، أنشِئ عنصر FirebaseVisionImageMetadata يحتوي على ارتفاع الصورة وعرضها وتنسيق ترميز الألوان لها وتدويرها:

      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

      استخدِم المخزن المؤقت أو المصفوفة وكائن البيانات الوصفية لإنشاء كائن FirebaseVisionImage:

      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
    • لإنشاء كائن FirebaseVisionImage من كائن Bitmap:

      Java

      FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
      VisionImage.java

      Kotlin+KTX

      val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
      VisionImage.kt
      يجب أن تكون الصورة التي يمثّلها الكائن Bitmap في وضع عمودي، بدون الحاجة إلى تدوير إضافي.

  2. تمرير الصورة إلى طريقة 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
            // ...
        }

  3. إذا نجح الاتصال إلى processImage()، يتم تمرير قائمة FirebaseVisionObject إلى المستمِع الناجح.

    يحتوي كل FirebaseVisionObject على السمات التالية:

    مربّع ربط العناصر تمثّل هذه السمة Rect تشير إلى موضع العنصر في الصورة.
    رقم تعريف التتبّع عدد صحيح يعرّف العنصر عبر الصور. خالية في SINGLE_IMAGE_mode.
    الفئة الفئة التقريبية للعنصر. وفي حال عدم تفعيل التصنيف في أداة رصد العناصر، يتم ضبط القيمة دائمًا على FirebaseVisionObject.CATEGORY_UNKNOWN.
    الثقة قيمة الثقة لتصنيف العنصر. إذا لم يتم تفعيل التصنيف في أداة رصد العناصر أو إذا كان العنصر غير معروف، يتم استخدام 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
}

تحسين سهولة الاستخدام والأداء

لتقديم أفضل تجربة للمستخدم، يُرجى اتّباع الإرشادات التالية في تطبيقك:

  • يعتمد اكتشاف الكائن الناجح على التعقيد البصري للكائن. وتتطلب الكائنات التي تحتوي على عدد صغير من الميزات المرئية أن تشغل جزءًا أكبر من الصورة ليتم رصدها. يجب عليك تزويد المستخدمين بإرشادات حول التقاط الإدخال الذي يعمل بشكل جيد مع نوع الكائنات التي تريد اكتشافها.
  • عند استخدام التصنيف، إذا كنت تريد رصد الكائنات التي لا تندرج بشكلٍ سليم في الفئات المتوافقة، عليك تنفيذ معالجة خاصة للكائنات غير المعروفة.

يمكنك أيضًا الاطّلاع على مجموعة [تطبيق عرض التصميم المتعدد الأبعاد (ML Kit)][showcase-link]{: .external } ومجموعة أنماط الميزات المستندة إلى تعلُم الآلة ذات التصميم المتعدد الأبعاد.

عند استخدام وضع البث في تطبيق في الوقت الفعلي، يُرجى اتّباع الإرشادات التالية لتحقيق أفضل معدلات عرض إطارات:

  • لا تستخدم ميزة رصد عناصر متعددة في وضع البث، لأنّ معظم الأجهزة لن تتمكّن من إنتاج معدّلات عرض إطارات مناسبة.

  • يمكنك إيقاف التصنيف إذا لم تكن بحاجة إليه.

  • التحكُّم في المكالمات الواردة إلى أداة الرصد. إذا أصبح إطار فيديو جديد متاحًا أثناء تشغيل أداة الرصد، أفلِت الإطار.
  • إذا كنت تستخدم ناتج أداة الرصد لتركيب رسومات على الصورة التي تم إدخالها، يمكنك أولاً الحصول على النتيجة من ML Kit، ثم عرض الصورة والمحتوى الذي يظهر على سطح الصورة في خطوة واحدة. ومن خلال إجراء ذلك، ستظهر على سطح الشاشة مرة واحدة فقط لكل إطار إدخال.

  • في حال استخدام واجهة برمجة التطبيقات Camera2 API، يمكنك التقاط صور بتنسيق ImageFormat.YUV_420_888.

    في حال استخدام واجهة برمجة التطبيقات للكاميرا القديمة، يمكنك التقاط صور بتنسيق ImageFormat.NV21.