Oznaczanie obrazów etykietami za pomocą modelu wytrenowanego przez AutoML na Androidzie

Po wytrenowaniu własnego modelu za pomocą AutoML Vision Edge możesz go używać w aplikacji do oznaczania obrazów.

Istnieją 2 sposoby integracji modeli wytrenowanych w AutoML Vision Edge: skompiluj model, umieszczając go w folderze zasobów aplikacji. pobierać dynamicznie je z Firebase.

Opcje grupowania modeli
Pakiet w aplikacji
  • Model jest częścią pakietu APK aplikacji
  • Model jest dostępny od razu, nawet gdy urządzenie z Androidem jest offline
  • Nie musisz tworzyć projektu Firebase
Hostowane w Firebase

Zanim zaczniesz

  1. Dodaj zależności do bibliotek ML Kit na Androida do pliku Gradle modułu na poziomie aplikacji. Jest to zwykle app/build.gradle:

    Aby połączyć model z aplikacją:

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

    Aby dynamicznie pobierać model z Firebase, dodaj linkFirebase zależność:

    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. Jeśli chcesz pobrać model, dodaj Firebase do swojego projektu na Androida, jeśli jeszcze nie zostało to zrobione. Nie jest to wymagane, gdy łączysz model w pakiet.

1. Wczytaj model

Skonfiguruj źródło modelu lokalnego

Aby połączyć model z aplikacją:

  1. Wyodrębnij model i jego metadane z archiwum ZIP pobranego z konsoli Firebase. Zalecamy korzystanie z pobranych plików bez modyfikacji (łącznie z nazwami plików).

  2. Umieść model i jego pliki metadanych w pakiecie aplikacji:

    1. Jeśli w projekcie nie masz folderu zasobów, utwórz go kliknij prawym przyciskiem folder app/, a potem kliknij Nowe > Folder > Folder Zasoby.
    2. W folderze zasobów utwórz podfolder, w którym umieścisz model. .
    3. Skopiuj pliki model.tflite, dict.txt i manifest.json do podfolderu (wszystkie 3 pliki muszą się znajdować w folderze ten sam folder).

  3. Dodaj te fragmenty do pliku build.gradle z informacjami o aplikacji, aby mieć pewność, że: Gradle nie kompresuje pliku modelu podczas tworzenia aplikacji:

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

    Plik z modelem zostanie dołączony do pakietu aplikacji i będzie dostępny dla ML Kit jako nieprzetworzony zasób.

  4. Utwórz obiekt LocalModel, podając ścieżkę do pliku manifestu modelu:

    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()

Skonfiguruj źródło modelu hostowanego w Firebase

Aby używać modelu hostowanego zdalnie, utwórz obiekt CustomRemoteModel, określając nazwę przypisaną do modelu podczas jego publikowania:

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()

Następnie uruchom zadanie pobierania modelu, określając warunki, na jakich chcesz zezwolić na pobieranie. Jeśli nie ma modelu na urządzeniu lub jest on nowszy gdy dostępna będzie wersja modelu, zadanie asynchronicznie pobierze model z Firebase:

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.
    }

Wiele aplikacji rozpoczyna zadanie pobierania w kodzie inicjowania, możesz to zrobić w dowolnym momencie, zanim trzeba będzie skorzystać z modelu.

Tworzenie osoby oznaczającej obrazy na podstawie modelu

Po skonfigurowaniu źródeł modelu utwórz obiekt ImageLabeler na podstawie jednego z nich.

Jeśli masz tylko model scalony lokalnie, po prostu utwórz osobę oznaczającą etykietami na podstawie CustomImageLabelerOptions obiekt i skonfiguruj wskaźnik ufności wymagany próg (patrz Ocena modelu):

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)

Jeśli masz model hostowany zdalnie, musisz sprawdzić, czy został pobrane przed uruchomieniem. Stan pobierania modelu możesz sprawdzić za pomocą metody isModelDownloaded() menedżera modeli.

Chociaż trzeba to potwierdzić tylko przed uruchomieniem osoby oznaczającej etykietami, korzystają zarówno z modelu hostowanego zdalnie, jak i z pakietu lokalnego, może to sprawić, warto przeprowadzić tę kontrolę przy tworzeniu wystąpienia narzędzia do etykietowania obrazów: utwórz z modelu zdalnego, jeśli został on pobrany, oraz z modelu lokalnego w inny sposób.

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)
}

Jeśli masz tylko model hostowany zdalnie, wyłącz powiązany z nim model funkcji – np. wyszarzenia lub ukrycia części interfejsu – potwierdzasz, że model został pobrany. Aby to zrobić, dołącz detektor do metody download() menedżera modeli:

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. Przygotowywanie obrazu wejściowego

Następnie dla każdego obrazu, który chcesz oznaczyć etykietą, utwórz InputImage. z obrazu. Twórca etykiet obrazów działa najszybciej, gdy używasz: Bitmap lub, jeśli używasz interfejsu API Camera2 – YUV_420_888 media.Image, które są zalecane, gdy tylko jest to możliwe.

InputImage możesz tworzyć na podstawie różnych źródeł. Opisaliśmy je poniżej.

Korzystanie z: media.Image

Aby utworzyć obiekt InputImage na podstawie media.Image, np. w przypadku przechwytywania obrazu z z aparatu urządzenia, przekazać obiekt media.Image oraz w kierunku InputImage.fromMediaImage().

Jeśli używasz tagu CameraX, OnImageCapturedListener oraz ImageAnalysis.Analyzer klasy obliczają wartość rotacji dla Ciebie.

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
        // ...
    }
}

Jeśli nie korzystasz z biblioteki aparatu, która określa kąt obrotu obrazu, może go obliczyć na podstawie stopnia obrotu urządzenia i orientacji aparatu czujnik w urządzeniu:

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

Następnie prześlij obiekt media.Image i wartość stopnia obrotu do InputImage.fromMediaImage():

Kotlin+KTX

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

Za pomocą identyfikatora URI pliku

Aby utworzyć obiekt InputImage na podstawie identyfikatora URI pliku, przekaż kontekst aplikacji i identyfikator URI pliku InputImage.fromFilePath() Jest to przydatne, gdy użyj intencji ACTION_GET_CONTENT, aby zachęcić użytkownika do wyboru obraz z aplikacji Galeria.

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();
}

Przy użyciu: ByteBuffer lub ByteArray

Aby utworzyć obiekt InputImage na podstawie ByteBuffer lub ByteArray, najpierw oblicz obraz stopień obrotu zgodnie z opisem wcześniej dla danych wejściowych media.Image. Następnie utwórz obiekt InputImage z buforem lub tablicą, a także wysokość, szerokość, format kodowania kolorów i stopień obrotu obrazu:

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
);

Korzystanie z: Bitmap

Aby utworzyć obiekt InputImage z obiektu Bitmap, zastosuj tę deklarację:

Kotlin+KTX

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

Obraz jest reprezentowany przez obiekt Bitmap wraz z informacją o obróceniu w stopniach.

3. Uruchamianie narzędzia do etykietowania obrazów

Aby oznaczyć etykietami obiekty na obrazie, przekaż obiekt image do funkcji ImageLabeler Metoda process().

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. Uzyskiwanie informacji o obiektach oznaczonych etykietami

Jeśli dodanie etykiet do obrazów się powiedzie, zobaczysz listę ImageLabel są przekazywane do detektora sukcesu. Każdy obiekt ImageLabel reprezentuje co jest oznaczone etykietą na zdjęciu. Możesz uzyskać opis tekstowy każdej etykiety, wskaźnik ufności dopasowania oraz indeks dopasowania. Przykład:

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
}

Wskazówki dotyczące poprawy skuteczności w czasie rzeczywistym

Jeśli chcesz oznaczać obrazy w aplikacji działającej w czasie rzeczywistym, postępuj zgodnie z tymi instrukcjami wytycznych dotyczących uzyskiwania najlepszej liczby klatek na sekundę:

  • Ogranicz wywołania do osoby oznaczającej obrazy. Jeśli podczas działania etykietowania obrazu pojawi się nowa klatka wideo, odrzuć ją. Zobacz VisionProcessorBase w przykładowej aplikacji z krótkim wprowadzeniem.
  • Jeśli używasz danych wyjściowych osoby oznaczającej obrazy do nakładania grafiki na obraz wejściowy, najpierw uzyskaj wynik, a następnie wyrenderuj obraz i nakładanie nakładek w jednym kroku. W ten sposób renderowanie na powierzchni tylko raz na każdą ramkę wejściową. Zobacz CameraSourcePreview i GraphicOverlay w przykładowej aplikacji z krótkim wprowadzeniem dla przykład.

  • Jeśli korzystasz z interfejsu API Camera2, rób zdjęcia w Format: ImageFormat.YUV_420_888.

    Jeśli używasz starszej wersji interfejsu Camera API, rób zdjęcia w Format: ImageFormat.NV21.