Android'de Makine Öğrenimi Kiti ile Resim Etiketleme

Bir cihaz üzerinde model veya bulut modeli kullanarak, resimde tanınan nesneleri etiketlemek için ML Kit'i kullanabilirsiniz. Her yaklaşımın avantajları hakkında bilgi edinmek için genel bakış bölümüne bakın.

Başlamadan önce

  1. Henüz yapmadıysanız Firebase'i Android projenize ekleyin.
  2. ML Kit Android kitaplıklarının bağımlılıkları modülünüzün (uygulama düzeyinde) Gradle dosyasına (genellikle app/build.gradle) eklenmelidir: 
    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-image-label-model:20.0.1'
}
  3. İsteğe bağlı ancak önerilir: Cihaz üzerinde API kullanıyorsanız uygulamanız Play Store'dan yüklendikten sonra uygulamanızı, ML modelini cihaza otomatik olarak indirecek şekilde yapılandırın.

    Bunun için uygulamanızın AndroidManifest.xml dosyasına aşağıdaki beyanı ekleyin:

    <application ...>
  ...
  <meta-data
      android:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES"
      android:value="label" />
  <!-- To use multiple models: android:value="label,model2,model3" -->
</application>
     Yükleme sırasında model indirmelerini etkinleştirmezseniz model, cihaz üzerinde algılayıcıyı ilk kez çalıştırdığınızda indirilir. İndirme işlemi tamamlanmadan gönderdiğiniz istekler sonuç vermez.

  4. Bulut tabanlı modeli kullanmak istiyorsanız ve projeniz için Cloud tabanlı API'leri henüz etkinleştirmediyseniz şimdi etkinleştirin:

    1. Firebase konsolunun ML Kit API'leri sayfasını açın.

    2. Projenizi henüz bir Blaze fiyatlandırma planına yükseltmediyseniz bunu yapmak için Yükselt'i tıklayın. (Yükseltme işlemini yalnızca projeniz Blaze planında değilse yapmanız istenir.)

      Cloud tabanlı API'ler yalnızca Blaze düzeyindeki projelerde kullanılabilir.

    3. Bulut tabanlı API'ler etkinleştirilmemişse Bulut tabanlı API'leri etkinleştir'i tıklayın.

    Yalnızca cihaz üzerinde modelini kullanmak istiyorsanız bu adımı atlayabilirsiniz.

Artık cihaz üzerinde bir model veya bulut tabanlı bir model kullanarak resimleri etiketlemeye hazırsınız.

1. Giriş resmini hazırlama

Resminizden bir FirebaseVisionImage nesnesi oluşturun. Resim etiketleyici, Bitmap kullandığınızda veya camera2 API'yi kullanıyorsanız JPEG biçiminde bir media.Image kullandığınızda en hızlı şekilde çalışır. Mümkün olduğunda bu yöntemi kullanmanızı öneririz.

  • Bir media.Image nesnesinden FirebaseVisionImage nesnesi oluşturmak için (ör. bir cihazın kamerasından resim çekerken) media.Image nesnesini ve resmin dönme açısını FirebaseVisionImage.fromMediaImage()'ye iletin.

    CameraX kitaplığını kullanıyorsanız OnImageCapturedListener ve ImageAnalysis.Analyzer sınıfları rotasyon değerini sizin için hesaplar. Bu nedenle, FirebaseVisionImage.fromMediaImage() işlevini çağırmadan önce rotasyonu ML Kit'in ROTATION_ sabitlerinden birine dönüştürmeniz yeterlidir:

    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

    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
            // ...
        }
    }
}

    Resmin dönme açısını gösteren bir kamera kitaplığı kullanmıyorsanız bunu cihazın dönme açısını ve cihazdaki kamera sensörünün yönünü kullanarak hesaplayabilirsiniz:

    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

    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

    Ardından, media.Image nesnesini ve dönüş değerini FirebaseVisionImage.fromMediaImage()'e gönderin:

    Java

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

    Kotlin

    val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
    VisionImage.kt
  • Dosya URI'sinden FirebaseVisionImage nesnesi oluşturmak için uygulama bağlamını ve dosya URI'sini FirebaseVisionImage.fromFilePath()'a iletin. Bu, kullanıcıdan galeri uygulamasından bir resim seçmesini istemek için ACTION_GET_CONTENT intent'i kullandığınızda kullanışlıdır.

    Java

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

    Kotlin

    val image: FirebaseVisionImage
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}
    VisionImage.kt
  • Bir ByteBuffer veya bayt dizisinden FirebaseVisionImage nesnesi oluşturmak için önce, media.Image girişi için yukarıda açıklandığı şekilde resim rotasyonunu hesaplayın.

    Ardından, resmin yüksekliğini, genişliğini, renk kodlama biçimini ve döndürülmüş durumunu içeren bir FirebaseVisionImageMetadata nesnesi oluşturun:

    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

    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

    FirebaseVisionImage nesnesi oluşturmak için arabellek veya diziyi ve meta veri nesnesini kullanın:

    Java

    FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
// Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
    VisionImage.java

    Kotlin

    val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
// Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
    VisionImage.kt
  • Bitmap nesnesinden FirebaseVisionImage nesnesi oluşturmak için:

    Java

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

    Kotlin

    val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
    VisionImage.kt
    Bitmap nesnesi tarafından temsil edilen resim dik olmalıdır ve ek döndürme işlemi gerekmemelidir.

2. Resim etiketleyiciyi yapılandırma ve çalıştırma

Bir resimdeki nesneleri etiketlemek için FirebaseVisionImage nesnesini FirebaseVisionImageLabeler'un processImage yöntemine iletin.

  1. Öncelikle FirebaseVisionImageLabeler örneği alın.

    Cihaz üzerinde resim etiketleyiciyi kullanmak istiyorsanız:

    Java 

    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)

    Bulut görüntü etiketleyiciyi kullanmak istiyorsanız:

    Java 

    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. Ardından, resmi processImage() yöntemine iletin:

    Java 

    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. Etiketlenmiş nesneler hakkında bilgi edinme

Görüntü etiketleme işlemi başarılı olursa başarı dinleyicisine FirebaseVisionImageLabel nesnelerinin listesi iletilir. Her FirebaseVisionImageLabel nesnesi, resimde etiketlenen bir nesneyi temsil eder. Her etiket için etiketin metin açıklamasını, Knowledge Graph varlık kimliğini (varsa) ve eşleşmenin güven puanını alabilirsiniz. Örneğin:

Java 

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
}

Gerçek zamanlı performansı iyileştirmeye yönelik ipuçları

Gerçek zamanlı bir uygulamada resimleri etiketlemek istiyorsanız en iyi kare hızlarına ulaşmak için aşağıdaki yönergeleri uygulayın:

  • Resim etiketleyiciye yapılan çağrıları azaltın. Resim etiketleyici çalışırken yeni bir video karesi kullanılabilir hale gelirse kareyi bırakın.
  • Giriş resmine grafik yerleştirmek için resim etiketleyicinin çıkışını kullanıyorsanız önce ML Kit'ten sonucu alın, ardından resmi ve yer paylaşımını tek bir adımda oluşturun. Böylece, her giriş çerçevesi için ekran yüzeyinde yalnızca bir kez oluşturma işlemi gerçekleştirirsiniz.

  • Camera2 API'yi kullanıyorsanız resimleri ImageFormat.YUV_420_888 biçiminde kaydedin.

    Eski Camera API'yi kullanıyorsanız resimleri ImageFormat.NV21 biçiminde çekin.

Sonraki adımlar