ติดป้ายกํากับรูปภาพด้วยโมเดลที่ฝึกด้วย WebRTC ใน Android

หลังจากฝึกโมเดลของคุณเองโดยใช้ AutoML Vision Edge แล้ว คุณจะใช้โมเดลดังกล่าวในแอปเพื่อติดป้ายกำกับรูปภาพได้

การผสานรวมโมเดลที่ฝึกจาก AutoML Vision Edge มี 2 วิธีด้วยกัน ได้แก่ คุณสามารถรวมโมเดลโดยใส่ไว้ในโฟลเดอร์เนื้อหาของแอป หรือจะดาวน์โหลดแบบไดนามิกจาก Firebase ก็ได้

ตัวเลือกการจัดแพ็กเกจโมเดล
รวมกลุ่มไว้ในแอป
  • โมเดลนี้เป็นส่วนหนึ่งของ APK ของแอป
  • โมเดลนี้จะพร้อมใช้งานทันทีแม้อุปกรณ์ Android จะออฟไลน์
  • ไม่จำเป็นต้องมีโปรเจ็กต์ Firebase
โฮสต์ด้วย Firebase
  • โฮสต์โมเดลโดยอัปโหลดไปยัง Firebase Machine Learning
  • ลดขนาด APK
  • โมเดลนี้ดาวน์โหลดแบบออนดีมานด์
  • พุชการอัปเดตโมเดลโดยไม่ต้องเผยแพร่แอปอีกครั้ง
  • การทดสอบ A/B ง่ายๆ ด้วยการกำหนดค่าระยะไกลของ Firebase
  • ต้องมีโปรเจ็กต์ Firebase

ก่อนเริ่มต้น

  1. เพิ่มทรัพยากร Dependency สำหรับไลบรารี Android ของ ML Kit ไปยังไฟล์ Gradle ระดับแอปของโมดูล ซึ่งปกติแล้วจะอยู่ที่ app/build.gradle

    สำหรับการรวมโมเดลกับแอป ให้ทำดังนี้

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

    สำหรับการดาวน์โหลดโมเดลแบบไดนามิกจาก Firebase ให้เพิ่มการขึ้นต่อกันของ 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 ให้เพิ่ม Firebase ลงในโปรเจ็กต์ Android หากยังไม่ได้ทำ เนื่องจากจะได้รวมโมเดลมาด้วย คุณไม่จำเป็นต้องดำเนินการดังกล่าว

1. โหลดโมเดล

กำหนดค่าแหล่งที่มาของโมเดลในเครื่อง

วิธีรวมโมเดลเข้ากับแอป

  1. ดึงโมเดลและข้อมูลเมตาจากไฟล์ ZIP ที่คุณดาวน์โหลดจากคอนโซล Firebase เราขอแนะนำให้คุณใช้ไฟล์ขณะที่คุณดาวน์โหลดมา โดยไม่มีการแก้ไข (รวมถึงชื่อไฟล์)

  2. รวมโมเดลและไฟล์ข้อมูลเมตาของโมเดลในแพ็กเกจแอป

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

  3. เพิ่มข้อมูลต่อไปนี้ลงในไฟล์ build.gradle ของแอปเพื่อให้ Gradle ไม่บีบอัดไฟล์โมเดลเมื่อสร้างแอป

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

    ไฟล์โมเดลจะรวมอยู่ในแพ็กเกจแอปและพร้อมให้เล่นใน 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()

กำหนดค่าแหล่งที่มาของรูปแบบที่โฮสต์ใน Firebase

หากต้องการใช้โมเดลที่โฮสต์จากระยะไกล ให้สร้างออบเจ็กต์ CustomRemoteModel โดยระบุชื่อที่คุณกำหนดโมเดลเมื่อเผยแพร่

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()

จากนั้น เริ่มงานดาวน์โหลดโมเดล โดยระบุเงื่อนไขที่คุณต้องการอนุญาตให้ดาวน์โหลด 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.
    }

แอปจำนวนมากเริ่มงานดาวน์โหลดในโค้ดการเริ่มต้น แต่ก่อนจะใช้โมเดลได้ทุกเมื่อ

สร้างผู้ติดป้ายกำกับรูปภาพจากโมเดล

หลังจากกำหนดค่าแหล่งที่มาของโมเดลแล้ว ให้สร้างออบเจ็กต์ ImageLabeler จากแหล่งที่มาเหล่านั้น

หากคุณมีเฉพาะโมเดลที่จัดกลุ่มในเครื่อง เพียงสร้างผู้ติดป้ายกำกับจากออบเจ็กต์ CustomImageLabelerOptions และกำหนดค่าเกณฑ์คะแนนความเชื่อมั่นที่ต้องการ (ดูประเมินโมเดล)

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 คุณจะต้องตรวจสอบว่าได้ดาวน์โหลดโมเดลแล้วก่อนที่จะเรียกใช้ คุณจะตรวจสอบสถานะของงานดาวน์โหลดโมเดลได้โดยใช้เมธอด isModelDownloaded() ของผู้จัดการโมเดล

แม้ว่าคุณจะต้องยืนยันเรื่องนี้ก่อนที่จะเรียกใช้ผู้ติดป้ายกำกับเท่านั้น หากคุณมีทั้งโมเดลที่โฮสต์จากระยะไกลและโมเดลที่รวมในเครื่อง คุณอาจต้องดำเนินการตรวจสอบนี้เมื่อเริ่มต้นผู้ติดป้ายกำกับรูปภาพ โดยสร้างผู้ติดป้ายกำกับจากโมเดลระยะไกลหากดาวน์โหลดไว้แล้ว และจากโมเดลในเครื่อง

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)
}

หากมีเฉพาะโมเดลที่โฮสต์จากระยะไกล คุณควรปิดใช้ฟังก์ชันการทำงานที่เกี่ยวข้องกับโมเดล เช่น ทำให้ UI เป็นสีเทาหรือซ่อนบางส่วน จนกว่าคุณจะยืนยันว่าได้ดาวน์โหลดโมเดลแล้ว ซึ่งทำได้โดยแนบ Listener เข้ากับเมธอด 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 จากรูปภาพแต่ละรูปที่ต้องการติดป้ายกำกับ ผู้ติดป้ายกำกับรูปภาพจะทำงานได้เร็วที่สุดเมื่อคุณใช้ Bitmap หรือหากคุณใช้ Camera2 API ระบบจะใช้ YUV_420_888 media.Image ซึ่งจะแนะนำเมื่อเป็นไปได้

คุณสร้าง InputImage ได้จากแหล่งที่มาที่แตกต่างกัน โดยแต่ละรายการจะอธิบายไว้ด้านล่าง

กำลังใช้ media.Image

หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage จากออบเจ็กต์ media.Image เช่น เมื่อคุณจับภาพจากกล้องของอุปกรณ์ ให้ส่งออบเจ็กต์ 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
        // ...
    }
}

หากคุณไม่ได้ใช้คลังภาพกล้องที่ให้องศาการหมุนของรูปภาพ คุณจะคํานวณจากองศาการหมุนของอุปกรณ์และการวางแนวของเซ็นเซอร์กล้องในอุปกรณ์ได้ ดังนี้

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 และค่าองศาการหมุนไปยัง InputImage.fromMediaImage()

Kotlin+KTX

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

การใช้ URI ของไฟล์

หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage จาก URI ไฟล์ 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();
}

การใช้ ByteBuffer หรือ ByteArray

หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage จาก ByteBuffer หรือ ByteArray ให้คำนวณระดับการหมุน รูปภาพตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้สำหรับอินพุต media.Image จากนั้นสร้างออบเจ็กต์ InputImage ที่มีบัฟเฟอร์หรืออาร์เรย์ พร้อมกับความสูง ความกว้าง รูปแบบการเข้ารหัสสี และระดับการหมุนของรูปภาพ ดังนี้

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
);

กำลังใช้ Bitmap

หากต้องการสร้างออบเจ็กต์ InputImage จากออบเจ็กต์ Bitmap โปรดทำการประกาศต่อไปนี้

Kotlin+KTX

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

รูปภาพจะแสดงด้วยวัตถุ Bitmap พร้อมกับองศาการหมุน

3. เรียกใช้เครื่องมือติดป้ายกำกับรูปภาพ

หากต้องการติดป้ายกำกับวัตถุในรูปภาพ ให้ส่งออบเจ็กต์ image ไปยังเมธอด process() ของ ImageLabeler

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. รับข้อมูลเกี่ยวกับออบเจ็กต์ที่ติดป้ายกำกับ

หากดำเนินการติดป้ายกำกับรูปภาพสำเร็จ ระบบจะส่งรายการออบเจ็กต์ ImageLabel ไปยัง Listener ที่สำเร็จ ออบเจ็กต์ ImageLabel แต่ละรายการแสดงถึงสิ่งที่ติดป้ายกำกับไว้ในรูปภาพ คุณจะได้รับคำอธิบายข้อความ ของป้ายกำกับแต่ละป้าย คะแนนความเชื่อมั่นของการจับคู่ และดัชนีของรายการที่ตรงกัน เช่น

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 หากเฟรมวิดีโอใหม่พร้อมใช้งานขณะที่ผู้ติดป้ายกำกับรูปภาพกำลังทำงาน ให้วางเฟรมนั้นลง ดูตัวอย่างคลาส VisionProcessorBase ในแอปตัวอย่าง Quickstart
  • หากคุณใช้เอาต์พุตของผู้ติดป้ายกำกับรูปภาพเพื่อวางซ้อนกราฟิกในรูปภาพอินพุต ให้ได้ผลลัพธ์ก่อน จากนั้นแสดงผลรูปภาพและการวางซ้อนในขั้นตอนเดียว การทำเช่นนี้จะทำให้คุณแสดงผลบนพื้นผิวแสดงผลเพียงครั้งเดียวต่อเฟรมอินพุตแต่ละเฟรม ดูตัวอย่างคลาส CameraSourcePreview และ GraphicOverlay ในแอปตัวอย่างสำหรับการเริ่มต้นใช้งานอย่างรวดเร็ว

  • หากคุณใช้ Camera2 API ให้จับภาพในรูปแบบ ImageFormat.YUV_420_888

    หากคุณใช้ Camera API เวอร์ชันเก่า ให้จับภาพในรูปแบบ ImageFormat.NV21