توفّر حزمة تطوير البرامج (SDK) في ML Kit أداة محسَّنة لتقسيم الصور الذاتية.
يتم ربط مواد عرض Selfie Segmenter بشكل ثابت بتطبيقك في مدّة التصميم. سيؤدي ذلك إلى زيادة حجم تنزيل تطبيقك بمقدار 4.5 ميغابايت تقريبًا، وقد يختلف وقت استجابة واجهة برمجة التطبيقات من 25 إلى 65 ملي ثانية حسب حجم الصورة المدخلة، وذلك وفقًا لما تم قياسه على هاتف Pixel 4.
للتجربة:
- يمكنك تجربة التطبيق النموذجي للاطّلاع على مثال على كيفية استخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه.
قبل البدء
- في ملف
build.gradleعلى مستوى المشروع، احرص على تضمين مستودع Maven من Google في كل من القسمَينbuildscriptوallprojects. - أضِف الاعتماديات الخاصة بمكتبات حزمة تعلّم الآلة لنظام التشغيل Android إلى ملف Gradle على مستوى التطبيق في الوحدة، والذي يكون عادةً
app/build.gradle:
dependencies {
implementation 'com.google.mlkit:segmentation-selfie:16.0.0-beta6'
}
1. إنشاء مثيل من Segmenter
خيارات أداة التقسيم
لتقسيم صورة، عليك أولاً إنشاء مثيل من Segmenter من خلال تحديد الخيارات التالية.
وضع أداة الرصد
تعمل Segmenter بوضعَين. لذلك احرص على اختيار الإعدادات التي تناسب حالة الاستخدام.
STREAM_MODE (default)
تم تصميم هذا الوضع لبث اللقطات من الفيديو أو الكاميرا. في هذا الوضع، سيستفيد أداة التقسيم من نتائج اللقطات السابقة لعرض نتائج تقسيم أكثر سلاسة.
SINGLE_IMAGE_MODE
تم تصميم هذا الوضع للصور الفردية غير المرتبطة. في هذا الوضع، ستعالج أداة تقسيم الصور كل صورة بشكل مستقل، بدون تنعيم بين اللقطات.
تفعيل قناع الحجم الأولي
يطلب من أداة التقسيم عرض قناع الحجم الأولي الذي يتطابق مع حجم مخرجات النموذج.
يكون حجم القناع الأولي (مثل 256x256) عادةً أصغر من حجم الصورة المُدخَلة. يُرجى الاتصال بالرقمين SegmentationMask#getWidth() وSegmentationMask#getHeight() للحصول على حجم القناع عند تفعيل هذا الخيار.
في حال عدم تحديد هذا الخيار، سيعيد أداة تقسيم الصور تغيير حجم القناع الأولي ليتطابق مع حجم الصورة المُدخَلة. ننصحك باستخدام هذا الخيار إذا كنت تريد تطبيق منطق إعادة قياس مخصّص أو إذا لم تكن إعادة القياس ضرورية لحالة الاستخدام.
حدِّد خيارات التقسيم:
Kotlin
val options = SelfieSegmenterOptions.Builder() .setDetectorMode(SelfieSegmenterOptions.STREAM_MODE) .enableRawSizeMask() .build()
جافا
SelfieSegmenterOptions options = new SelfieSegmenterOptions.Builder() .setDetectorMode(SelfieSegmenterOptions.STREAM_MODE) .enableRawSizeMask() .build();
أنشئ مثيلاً من Segmenter. مرِّر الخيارات التي حدّدتها:
Kotlin
val segmenter = Segmentation.getClient(options)
جافا
Segmenter segmenter = Segmentation.getClient(options);
2. إعداد الصورة المصدر
لإجراء تقسيم على صورة، أنشئ عنصر InputImage
من Bitmap أو media.Image أو ByteBuffer أو مصفوفة بايت أو ملف على
الجهاز.
يمكنك إنشاء عنصر InputImage
من مصادر مختلفة، ويتم توضيح كل منها أدناه.
استخدام media.Image
لإنشاء عنصر InputImage من عنصر media.Image، مثلاً عند التقاط صورة من كاميرا جهاز، مرِّر العنصر media.Image وزاوية دوران الصورة إلى InputImage.fromMediaImage().
إذا كنت تستخدم مكتبة
CameraX، سيحسب لك الفئتان OnImageCapturedListener وImageAnalysis.Analyzer قيمة التدوير.
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 // ... } } }
جافا
private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer { @Override public void analyze(ImageProxy imageProxy) { Image mediaImage = imageProxy.getImage(); if (mediaImage != null) { InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.getImageInfo().getRotationDegrees()); // Pass image to an ML Kit Vision API // ... } } }
إذا لم تستخدم مكتبة كاميرا تمنحك درجة دوران الصورة، يمكنك احتسابها من درجة دوران الجهاز واتجاه مستشعر الكاميرا في الجهاز:
Kotlin
private val ORIENTATIONS = SparseIntArray() init { ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180) ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270) } /** * 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, isFrontFacing: Boolean): 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) // Get the device's sensor orientation. val cameraManager = activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager val sensorOrientation = cameraManager .getCameraCharacteristics(cameraId) .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!! if (isFrontFacing) { rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360 } else { // back-facing rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360 } return rotationCompensation }
جافا
private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray(); static { ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180); ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270); } /** * 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, boolean isFrontFacing) 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); // Get the device's sensor orientation. CameraManager cameraManager = (CameraManager) activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE); int sensorOrientation = cameraManager .getCameraCharacteristics(cameraId) .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION); if (isFrontFacing) { rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360; } else { // back-facing rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360; } return rotationCompensation; }
بعد ذلك، مرِّر العنصر media.Image وقيمة درجة الدوران إلى InputImage.fromMediaImage():
Kotlin
val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
Java
InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
استخدام معرّف موارد منتظم (URI) للملف
لإنشاء عنصر InputImage من معرّف موارد منتظم (URI) لملف، مرِّر سياق التطبيق ومعرّف الموارد المنتظم (URI) للملف إلى InputImage.fromFilePath(). ويكون ذلك مفيدًا عند استخدام ACTION_GET_CONTENT intent لحث المستخدم على اختيار صورة من تطبيق معرض الصور.
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(); }
استخدام ByteBuffer أو ByteArray
لإنشاء عنصر InputImage من ByteBuffer أو ByteArray، عليك أولاً حساب درجة دوران الصورة كما هو موضّح سابقًا بالنسبة إلى إدخال media.Image.
بعد ذلك، أنشئ عنصر InputImage باستخدام المخزن المؤقت أو المصفوفة، بالإضافة إلى ارتفاع الصورة وعرضها وتنسيق ترميز الألوان ودرجة الدوران:
Kotlin
val image = InputImage.fromByteBuffer( byteBuffer, /* image width */ 480, /* image height */ 360, rotationDegrees, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 ) // Or: val image = InputImage.fromByteArray( byteArray, /* image width */ 480, /* image height */ 360, rotationDegrees, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 )
جافا
InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer, /* image width */ 480, /* image height */ 360, rotationDegrees, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 ); // Or: InputImage image = InputImage.fromByteArray( byteArray, /* image width */480, /* image height */360, rotation, InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12 );
استخدام Bitmap
لإنشاء عنصر InputImage
من عنصر Bitmap، عليك إجراء التصريح التالي:
Kotlin
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)
Java
InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);
يتم تمثيل الصورة باستخدام عنصر Bitmap مع درجات التدوير.
3- معالجة الصورة
مرِّر عنصر InputImage المُعدّ إلى طريقة process في Segmenter.
Kotlin
Task<SegmentationMask> result = segmenter.process(image)
.addOnSuccessListener { results ->
// Task completed successfully
// ...
}
.addOnFailureListener { e ->
// Task failed with an exception
// ...
}جافا
Task<SegmentationMask> result = segmenter.process(image) .addOnSuccessListener( new OnSuccessListener<SegmentationMask>() { @Override public void onSuccess(SegmentationMask mask) { // Task completed successfully // ... } }) .addOnFailureListener( new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(@NonNull Exception e) { // Task failed with an exception // ... } });
4. الحصول على نتيجة التقسيم
يمكنك الحصول على نتيجة التقسيم على النحو التالي:
Kotlin
val mask = segmentationMask.getBuffer() val maskWidth = segmentationMask.getWidth() val maskHeight = segmentationMask.getHeight() for (val y = 0; y < maskHeight; y++) { for (val x = 0; x < maskWidth; x++) { // Gets the confidence of the (x,y) pixel in the mask being in the foreground. val foregroundConfidence = mask.getFloat() } }
جافا
ByteBuffer mask = segmentationMask.getBuffer(); int maskWidth = segmentationMask.getWidth(); int maskHeight = segmentationMask.getHeight(); for (int y = 0; y < maskHeight; y++) { for (int x = 0; x < maskWidth; x++) { // Gets the confidence of the (x,y) pixel in the mask being in the foreground. float foregroundConfidence = mask.getFloat(); } }
للاطّلاع على مثال كامل حول كيفية استخدام نتائج التقسيم، يُرجى الاطّلاع على نموذج التشغيل السريع في حزمة تعلّم الآلة.
نصائح لتحسين الأداء
تعتمد جودة النتائج على جودة الصورة المُدخَلة:
- لكي تحصل حزمة تعلّم الآلة على نتيجة تقسيم دقيقة، يجب أن يكون حجم الصورة 256x256 بكسل على الأقل.
- يمكن أن يؤثر عدم وضوح الصورة أيضًا في الدقة. إذا لم تحصل على نتائج مقبولة، اطلب من المستخدم إعادة التقاط الصورة.
إذا أردت استخدام التقسيم في تطبيق يعمل في الوقت الفعلي، اتّبِع الإرشادات التالية للحصول على أفضل معدّلات عرض اللقطات:
- استخدم
STREAM_MODE. - ننصحك بالتقاط الصور بدقة أقل. ومع ذلك، ضَع في اعتبارك أيضًا متطلبات أبعاد الصورة في واجهة برمجة التطبيقات هذه.
- ننصحك بتفعيل خيار قناع الحجم الأولي ودمج جميع منطق إعادة التحجيم معًا. على سبيل المثال، بدلاً من السماح لواجهة برمجة التطبيقات بإعادة ضبط حجم القناع ليتطابق مع حجم الصورة المُدخَلة أولاً، ثم إعادة ضبط حجمه مرة أخرى ليتطابق مع حجم "طريقة العرض"، ما عليك سوى طلب قناع الحجم الأولي، ودمج هاتين الخطوتين في خطوة واحدة.
- إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات
Cameraأوcamera2، عليك تقليل عدد طلبات البيانات من أداة الرصد. إذا توفّر إطار فيديو جديد أثناء تشغيل أداة الرصد، يجب تجاهل الإطار. يمكنك الاطّلاع على فئةVisionProcessorBaseفي نموذج تطبيق البدء السريع للحصول على مثال. - إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات
CameraX، تأكَّد من ضبط استراتيجية الضغط الخلفي على القيمة التلقائيةImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. يضمن ذلك تسليم صورة واحدة فقط لتحليلها في كل مرة. إذا تم إنتاج المزيد من الصور عندما يكون المحلّل مشغولاً، سيتم إسقاطها تلقائيًا ولن يتم وضعها في قائمة انتظار التسليم. بعد إغلاق الصورة التي يتم تحليلها من خلال استدعاء ImageProxy.close()، سيتم عرض أحدث صورة تالية. - إذا كنت تستخدم ناتج أداة رصد لتراكب الرسومات على صورة الإدخال، احصل أولاً على النتيجة من حزمة تعلّم الآلة، ثم اعرض الصورة وتراكبها في خطوة واحدة. ويتم عرضها على سطح الشاشة مرة واحدة فقط لكل إطار إدخال. يمكنك الاطّلاع على الفئتين
CameraSourcePreviewوGraphicOverlayفي نموذج تطبيق البدء السريع للحصول على مثال. - إذا كنت تستخدم Camera2 API، التقط الصور بتنسيق
ImageFormat.YUV_420_888. إذا كنت تستخدم واجهة برمجة التطبيقات القديمة للكاميرا، التقط الصور بتنسيقImageFormat.NV21.