Gắn nhãn hình ảnh bằng mô hình được huấn luyện bằng AutoML trên Android

Sau khi huấn luyện mô hình của riêng mình bằng AutoML Vision Edge, bạn có thể sử dụng mô hình đó trong ứng dụng để gắn nhãn hình ảnh.

Có hai cách để tích hợp các mô hình được huấn luyện từ AutoML Vision Edge: Bạn có thể gói mô hình bằng cách đặt mô hình đó vào thư mục tài sản của ứng dụng hoặc bạn có thể tải mô hình đó xuống một cách linh hoạt từ Firebase.

Các lựa chọn về việc kết hợp mô hình
Được gói trong ứng dụng của bạn
  • Mô hình này là một phần trong APK của ứng dụng
  • Mô hình này có sẵn ngay lập tức, ngay cả khi thiết bị Android không kết nối mạng
  • Không cần dự án Firebase
Được lưu trữ bằng Firebase
  • Lưu trữ mô hình bằng cách tải mô hình đó lên Firebase Machine Learning
  • Giảm kích thước APK
  • Mô hình được tải xuống theo yêu cầu
  • Đẩy các bản cập nhật mô hình mà không cần xuất bản lại ứng dụng
  • Dễ dàng tiến hành thử nghiệm A/B bằng Cấu hình từ xa Firebase
  • Cần có một dự án Firebase

Trước khi bắt đầu

  1. Thêm các phần phụ thuộc cho thư viện ML Kit Android vào tệp gradle cấp ứng dụng của mô-đun, thường là app/build.gradle:

    Để gói một mô hình với ứng dụng của bạn:

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

    Để tải mô hình xuống từ Firebase một cách linh động, hãy thêm phần phụ thuộc linkFirebase:

    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. Nếu muốn tải một mô hình xuống, hãy nhớ thêm Firebase vào dự án Android (nếu bạn chưa làm). Bạn không bắt buộc phải làm việc này khi gói mô hình.

1. Tải mô hình

Định cấu hình nguồn mô hình cục bộ

Cách đóng gói mô hình với ứng dụng của bạn:

  1. Trích xuất mô hình và siêu dữ liệu của mô hình đó từ tệp lưu trữ zip mà bạn đã tải xuống từ bảng điều khiển Firebase. Bạn nên sử dụng các tệp như khi tải xuống mà không sửa đổi (kể cả tên tệp).

  2. Thêm mô hình và các tệp siêu dữ liệu của mô hình vào gói ứng dụng:

    1. Nếu không có thư mục thành phần trong dự án, hãy tạo một thư mục bằng cách nhấp chuột phải vào thư mục app/, sau đó nhấp vào New > Folder > Assets Folder (Mới > Thư mục > Thư mục thành phần).
    2. Tạo một thư mục con trong thư mục thành phần để chứa các tệp mô hình.
    3. Sao chép các tệp model.tflite, dict.txt và manifest.json vào thư mục con (cả 3 tệp phải nằm trong cùng một thư mục).

  3. Thêm nội dung sau vào tệp build.gradle của ứng dụng để đảm bảo Gradle không nén tệp mô hình khi tạo ứng dụng:

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

    Tệp mô hình sẽ được đưa vào gói ứng dụng và có sẵn cho ML Kit dưới dạng một tài sản thô.

  4. Tạo đối tượng LocalModel, chỉ định đường dẫn đến tệp kê khai mô hình:

    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()

Định cấu hình nguồn mô hình do Firebase lưu trữ

Để sử dụng mô hình được lưu trữ từ xa, hãy tạo một đối tượng CustomRemoteModel, chỉ định tên mà bạn đã chỉ định cho mô hình khi xuất bản:

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()

Sau đó, hãy bắt đầu tác vụ tải mô hình xuống, chỉ định các điều kiện mà bạn muốn cho phép tải xuống. Nếu mô hình không có trên thiết bị hoặc nếu có phiên bản mới hơn của mô hình, thì tác vụ sẽ tải mô hình xuống không đồng bộ từ 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.
    }

Nhiều ứng dụng bắt đầu tác vụ tải xuống trong mã khởi tạo, nhưng bạn có thể thực hiện việc này bất cứ lúc nào trước khi cần sử dụng mô hình.

Tạo một trình gắn nhãn hình ảnh từ mô hình của bạn

Sau khi bạn định cấu hình các nguồn mô hình, hãy tạo một đối tượng ImageLabeler từ một trong các nguồn đó.

Nếu bạn chỉ có một mô hình được gói cục bộ, hãy tạo một trình gắn nhãn từ đối tượng CustomImageLabelerOptions và định cấu hình ngưỡng điểm tin cậy mà bạn muốn yêu cầu (xem phần Đánh giá mô hình):

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)

Nếu có một mô hình được lưu trữ từ xa, bạn sẽ phải kiểm tra xem mô hình đó đã được tải xuống hay chưa trước khi chạy. Bạn có thể kiểm tra trạng thái của tác vụ tải mô hình xuống bằng phương thức isModelDownloaded() của trình quản lý mô hình.

Mặc dù bạn chỉ phải xác nhận điều này trước khi chạy trình gắn nhãn, nhưng nếu có cả mô hình được lưu trữ từ xa và mô hình được gói cục bộ, thì bạn nên thực hiện bước kiểm tra này khi khởi tạo trình gắn nhãn hình ảnh: tạo trình gắn nhãn từ mô hình từ xa nếu mô hình đó đã được tải xuống và từ mô hình cục bộ nếu không.

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)
}

Nếu chỉ có một mô hình được lưu trữ từ xa, bạn nên tắt chức năng liên quan đến mô hình (ví dụ: làm mờ hoặc ẩn một phần giao diện người dùng) cho đến khi xác nhận rằng mô hình đã được tải xuống. Bạn có thể làm như vậy bằng cách đính kèm một trình nghe vào phương thức download() của trình quản lý mô hình:

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. Chuẩn bị hình ảnh đầu vào

Sau đó, đối với mỗi hình ảnh mà bạn muốn gắn nhãn, hãy tạo một đối tượng InputImage từ hình ảnh đó. Trình gắn nhãn hình ảnh chạy nhanh nhất khi bạn sử dụng Bitmap hoặc, nếu bạn sử dụng camera2 API, thì media.Image YUV_420_888. Bạn nên sử dụng các API này khi có thể.

Bạn có thể tạo InputImage từ nhiều nguồn, mỗi nguồn được giải thích bên dưới.

Sử dụng media.Image

Để tạo một đối tượng InputImage từ một đối tượng media.Image, chẳng hạn như khi bạn chụp ảnh bằng camera của thiết bị, hãy truyền đối tượng media.Image và hướng xoay của hình ảnh đến InputImage.fromMediaImage().

Nếu bạn sử dụng thư viện CameraX, các lớp OnImageCapturedListener và ImageAnalysis.Analyzer sẽ tính toán giá trị xoay cho bạn.

Kotlin

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
        // ...
    }
}

Nếu không dùng thư viện máy ảnh cho bạn biết độ xoay của hình ảnh, bạn có thể tính độ xoay đó từ độ xoay của thiết bị và hướng của cảm biến camera trong thiết bị:

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

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

Sau đó, hãy truyền đối tượng media.Image và giá trị độ xoay đến InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)

Java

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

Sử dụng URI tệp

Để tạo một đối tượng InputImage từ một URI tệp, hãy truyền ngữ cảnh ứng dụng và URI tệp đến InputImage.fromFilePath(). Điều này hữu ích khi bạn dùng ý định ACTION_GET_CONTENT để nhắc người dùng chọn một hình ảnh trong ứng dụng thư viện của họ.

Kotlin

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();
}

Sử dụng ByteBuffer hoặc ByteArray

Để tạo một đối tượng InputImage từ ByteBuffer hoặc ByteArray, trước tiên, hãy tính độ xoay của hình ảnh như đã mô tả trước đó cho dữ liệu đầu vào media.Image. Sau đó, hãy tạo đối tượng InputImage bằng vùng đệm hoặc mảng, cùng với chiều cao, chiều rộng, định dạng mã hoá màu và độ xoay của hình ảnh:

Kotlin

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
);

Sử dụng Bitmap

Để tạo đối tượng InputImage từ đối tượng Bitmap, hãy khai báo như sau:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)

Java

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

Hình ảnh được biểu thị bằng một đối tượng Bitmap cùng với độ xoay.

3. Chạy trình gắn nhãn hình ảnh

Để gắn nhãn các đối tượng trong hình ảnh, hãy truyền đối tượng image vào phương thức process() của 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. Xem thông tin về các đối tượng được gắn nhãn

Nếu thao tác gắn nhãn hình ảnh thành công, một danh sách các đối tượng ImageLabel sẽ được truyền đến trình nghe thành công. Mỗi đối tượng ImageLabel đại diện cho một đối tượng được gắn nhãn trong hình ảnh. Bạn có thể nhận được nội dung mô tả văn bản của từng nhãn, điểm tin cậy của kết quả khớp và chỉ mục của kết quả khớp. Ví dụ:

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
}

Mẹo cải thiện hiệu suất theo thời gian thực

Nếu bạn muốn gắn nhãn hình ảnh trong một ứng dụng theo thời gian thực, hãy làm theo các nguyên tắc sau để đạt được tốc độ khung hình tốt nhất:

  • Điều chỉnh tốc độ gọi đến trình gắn nhãn hình ảnh. Nếu có một khung hình video mới trong khi trình gắn nhãn hình ảnh đang chạy, hãy thả khung hình đó. Hãy xem lớp VisionProcessorBase trong ứng dụng mẫu bắt đầu nhanh để biết ví dụ.
  • Nếu bạn đang sử dụng đầu ra của trình gắn nhãn hình ảnh để phủ đồ hoạ lên hình ảnh đầu vào, trước tiên hãy lấy kết quả, sau đó hiển thị hình ảnh và phủ trong một bước. Bằng cách này, bạn chỉ cần kết xuất vào bề mặt hiển thị một lần cho mỗi khung hình đầu vào. Hãy xem các lớp CameraSourcePreview và GraphicOverlay trong ứng dụng mẫu bắt đầu nhanh để biết ví dụ.

  • Nếu bạn sử dụng API Camera2, hãy chụp ảnh ở định dạng ImageFormat.YUV_420_888.

    Nếu bạn sử dụng Camera API cũ, hãy chụp ảnh ở định dạng ImageFormat.NV21.