Android पर, AutoML की ट्रेनिंग वाले मॉडल की मदद से इमेज को लेबल करें

AutoML Vision Edge का इस्तेमाल करके अपने मॉडल को ट्रेन करने के बाद, इमेज को लेबल करने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन में इसका इस्तेमाल किया जा सकता है.

Firebase ML की AutoML Vision Edge सुविधाएं बंद कर दी गई हैं. एमएल मॉडल को अपने-आप ट्रेन करने के लिए, Vertex AI का इस्तेमाल करें. इन मॉडल को डिवाइस पर इस्तेमाल करने के लिए, TensorFlow Lite मॉडल के तौर पर एक्सपोर्ट किया जा सकता है. इसके अलावा, क्लाउड-आधारित अनुमान लगाने के लिए डिप्लॉय भी किया जा सकता है.

AutoML Vision Edge से ट्रेन किए गए मॉडल को इंटिग्रेट करने के दो तरीके हैं: आप मॉडल को अपने ऐप्लिकेशन के एसेट फ़ोल्डर में रखकर बंडल कर सकते हैं या उसे Firebase से डाइनैमिक तरीके से डाउनलोड कर सकते हैं.

मॉडल बंडलिंग के विकल्प
आपके ऐप्लिकेशन में शामिल	मॉडल आपके ऐप्लिकेशन के APK का हिस्सा है मॉडल तुरंत उपलब्ध हो जाता है. भले ही, Android डिवाइस ऑफ़लाइन हो Firebase प्रोजेक्ट की ज़रूरत नहीं होती है
Firebase के साथ होस्ट किया गया	Firebase मशीन लर्निंग पर अपलोड करके मॉडल को होस्ट करें APK का साइज़ कम करता है मॉडल को मांग पर डाउनलोड किया जाता है अपने ऐप्लिकेशन को फिर से पब्लिश किए बिना, मॉडल के अपडेट को पुश करना Firebase रिमोट कॉन्फ़िगरेशन की मदद से, आसानी से A/B टेस्टिंग करना इसके लिए, Firebase प्रोजेक्ट की ज़रूरत होती है

शुरू करने से पहले

1. अपने मॉड्यूल की ऐप्लिकेशन-लेवल Gradle फ़ाइल में, ML Kit की Android लाइब्रेरी की डिपेंडेंसी जोड़ें. आम तौर पर, यह फ़ाइल app/build.gradle होती है:

   अपने ऐप्लिकेशन के साथ किसी मॉडल को बंडल करने के लिए:

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

   Firebase से मॉडल को डाइनैमिक तौर पर डाउनलोड करने के लिए, linkFirebase डिपेंडेंसी जोड़ें:

   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. अगर आपको कोई मॉडल डाउनलोड करना है, तो पक्का करें कि आपने पहले से ऐसा न किया हो. अगर ऐसा नहीं है, तो अपने Android प्रोजेक्ट में Firebase जोड़ें. मॉडल को बंडल करने पर, ऐसा करना ज़रूरी नहीं है.

1. मॉडल लोड करें

लोकल मॉडल सोर्स कॉन्फ़िगर करना

अपने ऐप्लिकेशन के साथ मॉडल को बंडल करने के लिए:

1. Firebase कंसोल से डाउनलोड किए गए ZIP संग्रह से, मॉडल और उसके मेटाडेटा को निकालें. हमारा सुझाव है कि आप फ़ाइलों को डाउनलोड करते समय उनका इस्तेमाल बिना बदलाव किए करें (इसमें फ़ाइल के नाम भी शामिल हैं).

2. अपने ऐप्लिकेशन पैकेज में अपना मॉडल और उसकी मेटाडेटा फ़ाइलें शामिल करें:

   1. अगर आपके प्रोजेक्ट में कोई ऐसेट फ़ोल्डर नहीं है, तो app/ फ़ोल्डर पर राइट क्लिक करने के बाद, नया > फ़ोल्डर > ऐसेट फ़ोल्डर पर क्लिक करके एक ऐसेट फ़ोल्डर बनाएं.
   2. मॉडल फ़ाइलें शामिल करने के लिए, एसेट फ़ोल्डर में एक सब-फ़ोल्डर बनाएं.
   3. फ़ाइलों model.tflite, dict.txt, और manifest.json को सब-फ़ोल्डर में कॉपी करें. यह ज़रूरी है कि तीनों फ़ाइलें एक ही फ़ोल्डर में हों.

3. अपने ऐप्लिकेशन की build.gradle फ़ाइल में ये चीज़ें जोड़ें, ताकि ऐप्लिकेशन बनाते समय Gradle, मॉडल फ़ाइल को कंप्रेस न करे:

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

   मॉडल फ़ाइल, ऐप्लिकेशन के पैकेज में शामिल की जाएगी और एमएल किट के लिए रॉ ऐसेट के तौर पर उपलब्ध होगी.

   ध्यान दें: Android Gradle प्लग इन के 4.1 वर्शन से, .tflite को डिफ़ॉल्ट रूप से noCompress सूची में जोड़ दिया जाएगा. साथ ही, ऊपर बताए गए तरीके का इस्तेमाल करने की ज़रूरत नहीं होगी.

4. मॉडल मेनिफ़ेस्ट फ़ाइल का पाथ बताकर, LocalModel ऑब्जेक्ट बनाएं:

   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()
   

Firebase पर होस्ट किए गए मॉडल सोर्स को कॉन्फ़िगर करना

रिमोट तौर पर होस्ट किए गए मॉडल का इस्तेमाल करने के लिए, CustomRemoteModel ऑब्जेक्ट बनाएं. इसमें वह नाम डालें जो आपने मॉडल को पब्लिश करते समय असाइन किया था:

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()

इसके बाद, उन शर्तों को तय करते हुए मॉडल डाउनलोड टास्क शुरू करें जिनमें आपको डाउनलोड करने की अनुमति देनी है. अगर मॉडल, डिवाइस पर मौजूद नहीं है या मॉडल का नया वर्शन उपलब्ध है, तो टास्क, Firebase से मॉडल को एसिंक्रोनस रूप से डाउनलोड करेगा:

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.
    }

कई ऐप्लिकेशन, अपने शुरुआती कोड में डाउनलोड करने का टास्क शुरू करते हैं. हालांकि, मॉडल का इस्तेमाल करने से पहले, किसी भी समय ऐसा किया जा सकता है.

अपने मॉडल से इमेज लेबलर बनाना

अपने मॉडल सोर्स कॉन्फ़िगर करने के बाद, उनमें से किसी एक से ImageLabeler ऑब्जेक्ट बनाएं.

अगर आपके पास सिर्फ़ स्थानीय तौर पर बंडल किया गया मॉडल है, तो अपने CustomImageLabelerOptions ऑब्जेक्ट से लेबलर बनाएं और उस कॉन्फ़िडेंस स्कोर थ्रेशोल्ड को कॉन्फ़िगर करें जिसकी आपको ज़रूरत है (अपने मॉडल का आकलन करें देखें):

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)

अगर आपके पास किसी दूसरे डिवाइस पर होस्ट किया गया मॉडल है, तो उसे चलाने से पहले आपको यह देखना होगा कि वह डाउनलोड हो गया है या नहीं. मॉडल मैनेजर के isModelDownloaded() तरीके का इस्तेमाल करके, मॉडल डाउनलोड करने के टास्क की स्थिति देखी जा सकती है.

लेबलर को चलाने से पहले ही इसकी पुष्टि कर लें. हालांकि, अगर आपके पास रिमोट से होस्ट किया गया मॉडल और स्थानीय तौर पर बंडल किया गया मॉडल, दोनों हैं, तो इमेज लेबलर को इंस्टैंशिएट करते समय यह जांच करना सही रहेगा: अगर रिमोट मॉडल डाउनलोड किया गया है, तो उससे लेबलर बनाएं. अगर नहीं, तो स्थानीय मॉडल से बनाएं.

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)
}

अगर आपके पास सिर्फ़ रिमोटली होस्ट किया गया मॉडल है, तो आपको मॉडल से जुड़ी सुविधाओं को बंद कर देना चाहिए. उदाहरण के लिए, अपने यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) के कुछ हिस्से को धूसर कर दें या छिपा दें. ऐसा तब तक करें, जब तक मॉडल के डाउनलोड होने की पुष्टि न हो जाए. ऐसा करने के लिए, मॉडल मैनेजर के download() तरीके में एक लिसनर अटैच करें:

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. इनपुट इमेज तैयार करें

इसके बाद, आपको जिस इमेज को लेबल करना है उसके लिए, अपनी इमेज से InputImage ऑब्जेक्ट बनाएं. जब Bitmap का इस्तेमाल किया जाता है, तो इमेज लेबल करने वाला टूल तेज़ी से काम करता है. अगर Camera2 API का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो YUV_420_888 media.Image का इस्तेमाल करने पर, इमेज को लेबल करने की सुविधा तेज़ी से काम करती है. हालांकि, संभव होने पर इसका सुझाव दिया जाता है.

अलग-अलग सोर्स से InputImage बनाया जा सकता है. इनमें से हर सोर्स के बारे में यहां बताया गया है.

media.Image का इस्तेमाल करना

media.Image ऑब्जेक्ट से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, media.Image ऑब्जेक्ट और इमेज के रोटेशन को InputImage.fromMediaImage() में पास करें. जैसे, किसी डिवाइस के कैमरे से इमेज कैप्चर करने पर.

अगर CameraX लाइब्रेरी का इस्तेमाल किया जाता है, तो OnImageCapturedListener और ImageAnalysis.Analyzer क्लास आपके लिए रोटेशन वैल्यू का हिसाब लगाती हैं.

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
        // ...
    }
}

अगर आपने ऐसी कैमरा लाइब्रेरी का इस्तेमाल नहीं किया है जो इमेज के घूमने की डिग्री बताती है, तो डिवाइस के घूमने की डिग्री और डिवाइस में कैमरे के सेंसर के ओरिएंटेशन से इसका हिसाब लगाया जा सकता है:

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

इसके बाद, media.Image ऑब्जेक्ट और रोटेशन डिग्री की वैल्यू को InputImage.fromMediaImage() पर पास करें:

Kotlin+KTX

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

फ़ाइल के यूआरआई का इस्तेमाल करना

किसी फ़ाइल यूआरआई से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, ऐप्लिकेशन का कॉन्टेक्स्ट और फ़ाइल यूआरआई को InputImage.fromFilePath() पर पास करें. यह तब काम आता है, जब आप उपयोगकर्ता को उसके गैलरी ऐप्लिकेशन से कोई इमेज चुनने का अनुरोध करने के लिए ACTION_GET_CONTENT इंटेंट का इस्तेमाल करते हैं.

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();
}

ByteBuffer या ByteArray का इस्तेमाल करना

किसी ByteBuffer या ByteArray से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, सबसे पहले media.Image इनपुट के लिए पहले बताए गए तरीके के मुताबिक इमेज रोटेशन डिग्री का हिसाब लगाएं. इसके बाद, बफ़र या ऐरे के साथ InputImage ऑब्जेक्ट बनाएं. साथ ही, इमेज की ऊंचाई, चौड़ाई, कलर कोडिंग फ़ॉर्मैट, और घुमाव की डिग्री भी डालें:

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
);

Bitmap का इस्तेमाल करना

किसी Bitmap ऑब्जेक्ट से InputImage ऑब्जेक्ट बनाने के लिए, यह एलान करें:

Kotlin+KTX

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

इमेज को Bitmap ऑब्जेक्ट से, रोटेशन डिग्री के साथ दिखाया गया है.

3. इमेज लेबलर को चलाना

किसी इमेज में ऑब्जेक्ट लेबल करने के लिए, image ऑब्जेक्ट को ImageLabeler के process() तरीके में पास करें.

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. लेबल किए गए ऑब्जेक्ट के बारे में जानकारी पाना

अगर इमेज लेबल करने की प्रोसेस पूरी हो जाती है, तो ImageLabel ऑब्जेक्ट की सूची, सफलता के बारे में बताने वाले फ़ंक्शन को भेजी जाती है. हर ImageLabel ऑब्जेक्ट, इमेज में लेबल किए गए किसी ऑब्जेक्ट को दिखाता है. आपको हर लेबल का टेक्स्ट ब्यौरा, मैच के कॉन्फ़िडेंस स्कोर, और मैच का इंडेक्स दिख सकता है. उदाहरण के लिए:

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
}

रीयल-टाइम परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए सलाह

अगर आपको इमेज को रीयल-टाइम में लेबल करना है, तो सबसे सही फ़्रेम रेट पाने के लिए, इन दिशा-निर्देशों का पालन करें:

• इमेज लेबलर को कॉल को कम करें. अगर इमेज लेबलर की सुविधा चालू होने के दौरान, वीडियो का कोई नया फ़्रेम उपलब्ध हो जाता है, तो फ़्रेम को छोड़ दें. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन में VisionProcessorBase क्लास देखें.
• अगर इनपुट इमेज पर ग्राफ़िक ओवरले करने के लिए, इमेज लेबलर के आउटपुट का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो पहले नतीजा पाएं. इसके बाद, एक ही चरण में इमेज और ओवरले को रेंडर करें. ऐसा करने पर, हर इनपुट फ़्रेम के लिए डिसप्ले प्लैटफ़ॉर्म पर सिर्फ़ एक बार रेंडर किया जाता है. उदाहरण के लिए, क्विकस्टार्ट सैंपल ऐप्लिकेशन में CameraSourcePreview और GraphicOverlay क्लास देखें.

• अगर Camera2 API का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो इमेज को ImageFormat.YUV_420_888 फ़ॉर्मैट में कैप्चर करें.

  अगर पुराने Camera API का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो इमेज को ImageFormat.NV21 फ़ॉर्मैट में कैप्चर करें.