คุณสามารถใช้ ML Kit เพื่อตรวจจับใบหน้าในรูปภาพและวิดีโอ
ก่อนที่คุณจะเริ่ม
- หากคุณยังไม่ได้ เพิ่ม Firebase ในโครงการ Android ของคุณ
- เพิ่มการพึ่งพาสำหรับไลบรารี ML Kit Android ให้กับไฟล์ Gradle ของโมดูล (ระดับแอป) (โดยปกติคือ
app/build.gradle
):apply plugin: 'com.android.application' apply plugin: 'com.google.gms.google-services' dependencies { // ... implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.3' // If you want to detect face contours (landmark detection and classification // don't require this additional model): implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision-face-model:20.0.1' }
- ไม่บังคับแต่แนะนำ : กำหนดค่าแอปของคุณให้ดาวน์โหลดโมเดล ML ลงในอุปกรณ์โดยอัตโนมัติหลังจากติดตั้งแอปจาก Play Store
โดยเพิ่มการประกาศต่อไปนี้ลงในไฟล์
AndroidManifest.xml
ของแอปของคุณ:<application ...> ... <meta-data android:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES" android:value="face" /> <!-- To use multiple models: android:value="face,model2,model3" --> </application>
หากคุณไม่เปิดใช้งานการดาวน์โหลดโมเดลเวลาติดตั้ง โมเดลจะถูกดาวน์โหลดในครั้งแรกที่คุณเรียกใช้ตัวตรวจจับ คำขอที่คุณทำก่อนที่การดาวน์โหลดจะเสร็จสิ้นจะไม่ได้รับผลลัพธ์
แนวทางการป้อนรูปภาพ
เพื่อให้ ML Kit ตรวจจับใบหน้าได้อย่างแม่นยำ รูปภาพที่ป้อนจะต้องมีใบหน้าที่แสดงด้วยข้อมูลพิกเซลที่เพียงพอ โดยทั่วไป แต่ละใบหน้าที่คุณต้องการตรวจจับในรูปภาพควรมีขนาดอย่างน้อย 100x100 พิกเซล หากคุณต้องการตรวจจับรูปทรงของใบหน้า ML Kit ต้องใช้อินพุตที่มีความละเอียดสูงกว่า โดยแต่ละใบหน้าควรมีขนาดอย่างน้อย 200x200 พิกเซล
หากคุณกำลังตรวจจับใบหน้าในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ คุณอาจต้องการพิจารณาขนาดโดยรวมของภาพที่นำเข้าด้วย ภาพขนาดเล็กสามารถประมวลผลได้เร็วขึ้น ดังนั้นเพื่อลดความล่าช้า ให้ถ่ายภาพด้วยความละเอียดที่ต่ำกว่า (โดยคำนึงถึงข้อกำหนดด้านความแม่นยำข้างต้น) และให้แน่ใจว่าใบหน้าของวัตถุครอบครองภาพมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ดู เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ ด้วย
การโฟกัสภาพที่ไม่ดีอาจส่งผลเสียต่อความแม่นยำ หากคุณไม่ได้รับผลลัพธ์ที่ยอมรับได้ ให้ลองขอให้ผู้ใช้จับภาพใหม่
การวางแนวของใบหน้าที่สัมพันธ์กับกล้องอาจส่งผลต่อลักษณะใบหน้าที่ ML Kit ตรวจพบได้เช่นกัน ดู แนวคิดการตรวจจับใบหน้า
1. กำหนดค่าเครื่องตรวจจับใบหน้า
ก่อนที่คุณจะใช้การตรวจจับใบหน้ากับรูปภาพ หากคุณต้องการเปลี่ยนการตั้งค่าเริ่มต้นของเครื่องตรวจจับใบหน้า ให้ระบุการตั้งค่าเหล่านั้นด้วยออบเจ็กต์FirebaseVisionFaceDetectorOptions
คุณสามารถเปลี่ยนการตั้งค่าต่อไปนี้:การตั้งค่า | |
---|---|
โหมดประสิทธิภาพ | FAST (ค่าเริ่มต้น) | ACCURATE ชอบความเร็วหรือความแม่นยำเมื่อตรวจจับใบหน้า |
ตรวจจับจุดสังเกต | NO_LANDMARKS (ค่าเริ่มต้น) | ALL_LANDMARKS ไม่ว่าจะพยายามระบุ "จุดสังเกต" บนใบหน้า: ตา หู จมูก แก้ม ปาก และอื่นๆ |
ตรวจจับรูปทรง | NO_CONTOURS (ค่าเริ่มต้น) | ALL_CONTOURS ไม่ว่าจะตรวจจับรูปทรงของใบหน้า ตรวจพบรูปทรงเฉพาะใบหน้าที่โดดเด่นที่สุดในรูปภาพเท่านั้น |
จำแนกใบหน้า | NO_CLASSIFICATIONS (ค่าเริ่มต้น) | ALL_CLASSIFICATIONS ไม่ว่าจะจัดประเภทใบหน้าเป็นหมวดหมู่ เช่น "ยิ้ม" และ "ลืมตา" หรือไม่ |
ขนาดใบหน้าขั้นต่ำ | float (ค่าเริ่มต้น: 0.1f )ขนาดขั้นต่ำของใบหน้าที่จะตรวจจับซึ่งสัมพันธ์กับรูปภาพ |
เปิดใช้งานการติดตามใบหน้า | false (ค่าเริ่มต้น) | true ไม่ว่าจะกำหนด ID ใบหน้าหรือไม่ ซึ่งสามารถใช้เพื่อติดตามใบหน้าในรูปภาพต่างๆ โปรดทราบว่าเมื่อเปิดใช้งานการตรวจจับรูปร่าง ระบบจะตรวจจับใบหน้าเดียวเท่านั้น ดังนั้นการติดตามใบหน้าจึงไม่ให้ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ ด้วยเหตุผลนี้ และเพื่อปรับปรุงความเร็วในการตรวจจับ อย่าเปิดใช้งานทั้งการตรวจจับรูปร่างและการติดตามใบหน้า |
ตัวอย่างเช่น:
Java
// High-accuracy landmark detection and face classification FirebaseVisionFaceDetectorOptions highAccuracyOpts = new FirebaseVisionFaceDetectorOptions.Builder() .setPerformanceMode(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ACCURATE) .setLandmarkMode(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ALL_LANDMARKS) .setClassificationMode(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ALL_CLASSIFICATIONS) .build(); // Real-time contour detection of multiple faces FirebaseVisionFaceDetectorOptions realTimeOpts = new FirebaseVisionFaceDetectorOptions.Builder() .setContourMode(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ALL_CONTOURS) .build();
Kotlin+KTX
// High-accuracy landmark detection and face classification val highAccuracyOpts = FirebaseVisionFaceDetectorOptions.Builder() .setPerformanceMode(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ACCURATE) .setLandmarkMode(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ALL_LANDMARKS) .setClassificationMode(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ALL_CLASSIFICATIONS) .build() // Real-time contour detection of multiple faces val realTimeOpts = FirebaseVisionFaceDetectorOptions.Builder() .setContourMode(FirebaseVisionFaceDetectorOptions.ALL_CONTOURS) .build()
2. เรียกใช้เครื่องตรวจจับใบหน้า
หากต้องการตรวจจับใบหน้าในรูปภาพ ให้สร้างออบเจ็กต์FirebaseVisionImage
จาก Bitmap
, media.Image
, ByteBuffer
, อาร์เรย์ไบต์ หรือไฟล์บนอุปกรณ์ จากนั้น ส่งออบเจ็กต์ FirebaseVisionImage
ไปยังเมธอด detectInImage
ของ FirebaseVisionFaceDetector
สำหรับการจดจำใบหน้า คุณควรใช้รูปภาพที่มีขนาดอย่างน้อย 480x360 พิกเซล หากคุณกำลังจดจำใบหน้าแบบเรียลไทม์ การจับภาพเฟรมที่ความละเอียดขั้นต่ำนี้สามารถช่วยลดเวลาแฝงได้
สร้างวัตถุ
FirebaseVisionImage
จากรูปภาพของคุณหากต้องการสร้างออบเจ็กต์
FirebaseVisionImage
จากออบเจ็media.Image
เช่น เมื่อถ่ายภาพจากกล้องของอุปกรณ์ ให้ส่งอmedia.Image
และการหมุนของรูปภาพไปที่FirebaseVisionImage.fromMediaImage()
หากคุณใช้ไลบรารี CameraX คลาส
OnImageCapturedListener
และImageAnalysis.Analyzer
จะคำนวณค่าการหมุนให้กับคุณ ดังนั้น คุณเพียงแค่ต้องแปลงการหมุนให้เป็นค่าคงที่ROTATION_
ของ ML Kit ก่อนที่จะเรียกใช้FirebaseVisionImage.fromMediaImage()
:Java
private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer { private int degreesToFirebaseRotation(int degrees) { switch (degrees) { case 0: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0; case 90: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90; case 180: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180; case 270: return FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270; default: throw new IllegalArgumentException( "Rotation must be 0, 90, 180, or 270."); } } @Override public void analyze(ImageProxy imageProxy, int degrees) { if (imageProxy == null || imageProxy.getImage() == null) { return; } Image mediaImage = imageProxy.getImage(); int rotation = degreesToFirebaseRotation(degrees); FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation); // Pass image to an ML Kit Vision API // ... } }
Kotlin+KTX
private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer { private fun degreesToFirebaseRotation(degrees: Int): Int = when(degrees) { 0 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_0 90 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_90 180 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_180 270 -> FirebaseVisionImageMetadata.ROTATION_270 else -> throw Exception("Rotation must be 0, 90, 180, or 270.") } override fun analyze(imageProxy: ImageProxy?, degrees: Int) { val mediaImage = imageProxy?.image val imageRotation = degreesToFirebaseRotation(degrees) if (mediaImage != null) { val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, imageRotation) // Pass image to an ML Kit Vision API // ... } } }
หากคุณไม่ได้ใช้ไลบรารีกล้องที่ให้การหมุนภาพ คุณสามารถคำนวณได้จากการหมุนของอุปกรณ์และการวางแนวของเซ็นเซอร์กล้องในอุปกรณ์:
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; }
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 }
จากนั้นส่งผ่านวัตถุ
media.Image
และค่าการหมุนไปที่FirebaseVisionImage.fromMediaImage()
:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
- หากต้องการสร้างออบเจ็กต์
FirebaseVisionImage
จากไฟล์ URI ให้ส่งบริบทของแอปและ URI ไฟล์ไปที่FirebaseVisionImage.fromFilePath()
สิ่งนี้มีประโยชน์เมื่อคุณใช้เจตนาACTION_GET_CONTENT
เพื่อแจ้งให้ผู้ใช้เลือกรูปภาพจากแอปแกลเลอรีของตนJava
FirebaseVisionImage image; try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); }
Kotlin+KTX
val image: FirebaseVisionImage try { image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri) } catch (e: IOException) { e.printStackTrace() }
- หากต้องการสร้างออบเจ็กต์
FirebaseVisionImage
จากByteBuffer
หรืออาร์เรย์ไบต์ ขั้นแรกให้คำนวณการหมุนรูปภาพตามที่อธิบายไว้ข้างต้นสำหรับอินพุตmedia.Image
จากนั้น สร้างออบเจ็กต์
FirebaseVisionImageMetadata
ที่มีความสูง ความกว้าง รูปแบบการเข้ารหัสสี และการหมุนของรูปภาพ ดังนี้Java
FirebaseVisionImageMetadata metadata = new FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build();
Kotlin+KTX
val metadata = FirebaseVisionImageMetadata.Builder() .setWidth(480) // 480x360 is typically sufficient for .setHeight(360) // image recognition .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21) .setRotation(rotation) .build()
ใช้บัฟเฟอร์หรืออาร์เรย์ และวัตถุข้อมูลเมตา เพื่อสร้างวัตถุ
FirebaseVisionImage
:Java
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata); // Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata) // Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
- หากต้องการสร้างวัตถุ
FirebaseVisionImage
จากวัตถุBitmap
:รูปภาพที่แสดงโดยวัตถุJava
FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
Kotlin+KTX
val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
Bitmap
จะต้องตั้งตรง โดยไม่ต้องหมุนเพิ่มเติม
รับอินสแตนซ์ของ
FirebaseVisionFaceDetector
:Java
FirebaseVisionFaceDetector detector = FirebaseVision.getInstance() .getVisionFaceDetector(options);
Kotlin+KTX
val detector = FirebaseVision.getInstance() .getVisionFaceDetector(options)
สุดท้าย ส่งภาพไปยังเมธอด
detectInImage
:Java
Task<List<FirebaseVisionFace>> result = detector.detectInImage(image) .addOnSuccessListener( new OnSuccessListener<List<FirebaseVisionFace>>() { @Override public void onSuccess(List<FirebaseVisionFace> faces) { // Task completed successfully // ... } }) .addOnFailureListener( new OnFailureListener() { @Override public void onFailure(@NonNull Exception e) { // Task failed with an exception // ... } });
Kotlin+KTX
val result = detector.detectInImage(image) .addOnSuccessListener { faces -> // Task completed successfully // ... } .addOnFailureListener { e -> // Task failed with an exception // ... }
3. รับข้อมูลเกี่ยวกับใบหน้าที่ตรวจพบ
หากการดำเนินการจดจำใบหน้าสำเร็จ รายการวัตถุFirebaseVisionFace
จะถูกส่งไปยัง Listener ที่สำเร็จ ออบเจ็กต์ FirebaseVisionFace
แต่ละรายการแสดงถึงใบหน้าที่ตรวจพบในรูปภาพ สำหรับแต่ละใบหน้า คุณสามารถรับพิกัดขอบเขตในภาพที่ป้อน รวมถึงข้อมูลอื่น ๆ ที่คุณกำหนดค่าให้เครื่องตรวจจับใบหน้าค้นหา ตัวอย่างเช่น: Java
for (FirebaseVisionFace face : faces) { Rect bounds = face.getBoundingBox(); float rotY = face.getHeadEulerAngleY(); // Head is rotated to the right rotY degrees float rotZ = face.getHeadEulerAngleZ(); // Head is tilted sideways rotZ degrees // If landmark detection was enabled (mouth, ears, eyes, cheeks, and // nose available): FirebaseVisionFaceLandmark leftEar = face.getLandmark(FirebaseVisionFaceLandmark.LEFT_EAR); if (leftEar != null) { FirebaseVisionPoint leftEarPos = leftEar.getPosition(); } // If contour detection was enabled: List<FirebaseVisionPoint> leftEyeContour = face.getContour(FirebaseVisionFaceContour.LEFT_EYE).getPoints(); List<FirebaseVisionPoint> upperLipBottomContour = face.getContour(FirebaseVisionFaceContour.UPPER_LIP_BOTTOM).getPoints(); // If classification was enabled: if (face.getSmilingProbability() != FirebaseVisionFace.UNCOMPUTED_PROBABILITY) { float smileProb = face.getSmilingProbability(); } if (face.getRightEyeOpenProbability() != FirebaseVisionFace.UNCOMPUTED_PROBABILITY) { float rightEyeOpenProb = face.getRightEyeOpenProbability(); } // If face tracking was enabled: if (face.getTrackingId() != FirebaseVisionFace.INVALID_ID) { int id = face.getTrackingId(); } }
Kotlin+KTX
for (face in faces) { val bounds = face.boundingBox val rotY = face.headEulerAngleY // Head is rotated to the right rotY degrees val rotZ = face.headEulerAngleZ // Head is tilted sideways rotZ degrees // If landmark detection was enabled (mouth, ears, eyes, cheeks, and // nose available): val leftEar = face.getLandmark(FirebaseVisionFaceLandmark.LEFT_EAR) leftEar?.let { val leftEarPos = leftEar.position } // If contour detection was enabled: val leftEyeContour = face.getContour(FirebaseVisionFaceContour.LEFT_EYE).points val upperLipBottomContour = face.getContour(FirebaseVisionFaceContour.UPPER_LIP_BOTTOM).points // If classification was enabled: if (face.smilingProbability != FirebaseVisionFace.UNCOMPUTED_PROBABILITY) { val smileProb = face.smilingProbability } if (face.rightEyeOpenProbability != FirebaseVisionFace.UNCOMPUTED_PROBABILITY) { val rightEyeOpenProb = face.rightEyeOpenProbability } // If face tracking was enabled: if (face.trackingId != FirebaseVisionFace.INVALID_ID) { val id = face.trackingId } }
ตัวอย่างรูปทรงใบหน้า
เมื่อคุณเปิดใช้งานการตรวจจับรูปร่างใบหน้า คุณจะได้รับรายการจุดสำหรับลักษณะใบหน้าแต่ละส่วนที่ตรวจพบ จุดเหล่านี้แสดงถึงรูปร่างของจุดสนใจ ดู ภาพรวมแนวคิดการตรวจจับใบหน้า สำหรับรายละเอียดเกี่ยวกับวิธีการแสดงรูปทรง
รูปภาพต่อไปนี้แสดงให้เห็นว่าจุดเหล่านี้แมปกับใบหน้าอย่างไร (คลิกที่ภาพเพื่อขยาย):
การตรวจจับใบหน้าแบบเรียลไทม์
หากคุณต้องการใช้การตรวจจับใบหน้าในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้ปฏิบัติตามคำแนะนำเหล่านี้เพื่อให้ได้เฟรมเรตที่ดีที่สุด:
กำหนดค่าเครื่องตรวจจับใบหน้า เพื่อใช้การตรวจจับรูปร่างใบหน้าหรือการจำแนกประเภทและการตรวจจับจุดสังเกต แต่ไม่ใช่ทั้งสองอย่าง:
การตรวจจับรูปร่าง
การตรวจจับจุดสังเกต
การจัดหมวดหมู่
การตรวจจับและจำแนกจุดสังเกต
การตรวจจับรูปร่างและการตรวจจับจุดสังเกต
การตรวจจับและการจำแนกรูปร่าง
การตรวจจับรูปร่าง การตรวจจับจุดสังเกต และการจำแนกประเภทเปิดใช้งานโหมด
FAST
(เปิดใช้งานตามค่าเริ่มต้น)ลองถ่ายภาพด้วยความละเอียดที่ต่ำกว่า อย่างไรก็ตาม โปรดคำนึงถึงข้อกำหนดด้านมิติรูปภาพของ API นี้ด้วย
- คันเร่งเรียกไปที่เครื่องตรวจจับ หากมีเฟรมวิดีโอใหม่ในขณะที่ตัวตรวจจับกำลังทำงานอยู่ ให้ปล่อยเฟรมนั้น
- หากคุณใช้เอาต์พุตของตัวตรวจจับเพื่อวางซ้อนกราฟิกบนรูปภาพอินพุต อันดับแรกรับผลลัพธ์จาก ML Kit จากนั้นเรนเดอร์รูปภาพและโอเวอร์เลย์ในขั้นตอนเดียว การทำเช่นนี้ คุณจะเรนเดอร์ไปยังพื้นผิวจอแสดงผลเพียงครั้งเดียวสำหรับแต่ละเฟรมอินพุต
หากคุณใช้ Camera2 API ให้จับภาพในรูปแบบ
ImageFormat.YUV_420_888
หากคุณใช้ Camera API รุ่นเก่า ให้จับภาพในรูปแบบ
ImageFormat.NV21