Gắn nhãn hình ảnh bằng Bộ công cụ học máy trên Android

Bạn có thể dùng Bộ công cụ học máy để gắn nhãn các đối tượng nhận dạng được trong một hình ảnh, bằng cách sử dụng mô hình trên thiết bị hoặc mô hình đám mây. Xem tổng quan để tìm hiểu về lợi ích của từng phương pháp.

Trước khi bắt đầu

  1. Thêm Firebase vào dự án Android của bạn nếu bạn chưa thực hiện.
  2. Thêm các phần phụ thuộc của thư viện Android Bộ công cụ học máy vào tệp Gradle của mô-đun (cấp ứng dụng) (thường là 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'
  implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision-image-label-model:20.0.1'
}
  3. Không bắt buộc nhưng nên dùng: Nếu bạn sử dụng API trên thiết bị, hãy định cấu hình ứng dụng để tự động tải mô hình ML xuống thiết bị sau khi cài đặt ứng dụng qua Cửa hàng Play.

    Để thực hiện việc này, hãy thêm nội dung khai báo sau vào tệp AndroidManifest.xml của ứng dụng:

    <application ...>
  ...
  <meta-data
      android:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES"
      android:value="label" />
  <!-- To use multiple models: android:value="label,model2,model3" -->
</application>
    Nếu bạn không cho phép tải mô hình xuống tại thời điểm cài đặt, thì mô hình sẽ được tải xuống trong lần đầu tiên bạn chạy trình phát hiện trên thiết bị. Các yêu cầu bạn đưa ra trước khi tải xuống xong sẽ không nhận được kết quả nào.

  4. Nếu bạn muốn sử dụng mô hình dựa trên đám mây và chưa bật API trên đám mây cho dự án của mình, hãy thực hiện ngay:

    1. Mở trang API của Bộ công cụ học máy trong bảng điều khiển của Firebase.

    2. Nếu bạn chưa nâng cấp dự án của mình lên Gói linh hoạt, hãy nhấp vào Nâng cấp để thực hiện việc này. (Bạn sẽ chỉ được nhắc nâng cấp nếu dự án của bạn không phải là Gói linh hoạt.)

      Chỉ các dự án cấp Blaze mới có thể sử dụng API trên đám mây.

    3. Nếu bạn chưa bật API trên đám mây, hãy nhấp vào Bật API dựa trên đám mây.

    Nếu chỉ muốn sử dụng mẫu trên thiết bị, bạn có thể bỏ qua bước này.

Bây giờ, bạn đã sẵn sàng để gắn nhãn cho hình ảnh bằng mô hình trên thiết bị hoặc mô hình trên đám mây.

1. Chuẩn bị hình ảnh đầu vào

Tạo một đối tượng FirebaseVisionImage từ hình ảnh của bạn. Công cụ gắn nhãn hình ảnh chạy nhanh nhất khi bạn sử dụng Bitmap hoặc nếu sử dụng API camera2, bạn nên dùng media.Image có định dạng JPEG khi có thể.

  • Để tạo đối tượng FirebaseVisionImage từ đối tượng media.Image, chẳng hạn như khi chụp ảnh từ máy ảnh của thiết bị, hãy truyền đối tượng media.Image và chế độ xoay của ảnh đến FirebaseVisionImage.fromMediaImage().

    Nếu bạn sử dụng thư viện CameraX, các lớp OnImageCapturedListener và ImageAnalysis.Analyzer sẽ tính toán giá trị xoay cho bạn, vì vậy, bạn chỉ cần chuyển đổi chế độ xoay sang một trong các hằng số ROTATION_ của Bộ công cụ học máy trước khi gọi FirebaseVisionImage.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
            // ...
        }
    }
}

    Nếu không sử dụng thư viện máy ảnh cho phép xoay hình ảnh, bạn có thể tính toán độ xoay này bằng cách xoay thiết bị và hướng của cảm biến máy ảnh trong thiết bị:

    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

    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

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

    Java

    FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);
    VisionImage.java

    Kotlin+KTX

    val image = FirebaseVisionImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)
    VisionImage.kt
  • Để tạo đối tượng FirebaseVisionImage từ URI tệp, hãy chuyển ngữ cảnh ứng dụng và URI tệp đến FirebaseVisionImage.fromFilePath(). Điều này rất hữu ích khi bạn sử dụng ý định ACTION_GET_CONTENT để nhắc người dùng chọn một hình ảnh trong ứng dụng thư viện của họ.

    Java

    FirebaseVisionImage image;
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}
    VisionImage.java

    Kotlin+KTX

    val image: FirebaseVisionImage
try {
    image = FirebaseVisionImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}
    VisionImage.kt
  • Để tạo một đối tượng FirebaseVisionImage từ một ByteBuffer hoặc một mảng byte, trước tiên, hãy tính toán độ xoay hình ảnh như mô tả ở trên cho đầu vào media.Image.

    Sau đó, hãy tạo một đối tượng FirebaseVisionImageMetadata chứa chiều cao, chiều rộng, định dạng mã hoá màu và chế độ xoay của hình ảnh:

    Java

    FirebaseVisionImageMetadata metadata = new FirebaseVisionImageMetadata.Builder()
        .setWidth(480)   // 480x360 is typically sufficient for
        .setHeight(360)  // image recognition
        .setFormat(FirebaseVisionImageMetadata.IMAGE_FORMAT_NV21)
        .setRotation(rotation)
        .build();
    VisionImage.java

    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()
    VisionImage.kt

    Sử dụng vùng đệm hoặc mảng và đối tượng siêu dữ liệu để tạo đối tượng FirebaseVisionImage:

    Java

    FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata);
// Or: FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata);
    VisionImage.java

    Kotlin+KTX

    val image = FirebaseVisionImage.fromByteBuffer(buffer, metadata)
// Or: val image = FirebaseVisionImage.fromByteArray(byteArray, metadata)
    VisionImage.kt
  • Cách tạo đối tượng FirebaseVisionImage từ đối tượng Bitmap:

    Java

    FirebaseVisionImage image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap);
    VisionImage.java

    Kotlin+KTX

    val image = FirebaseVisionImage.fromBitmap(bitmap)
    VisionImage.kt
    Hình ảnh mà đối tượng Bitmap biểu thị phải thẳng đứng và không cần xoay thêm.

2. Định cấu hình và chạy công cụ gắn nhãn hình ảnh

Để gắn nhãn cho các đối tượng trong một hình ảnh, hãy truyền đối tượng FirebaseVisionImage vào phương thức processImage của FirebaseVisionImageLabeler.

  1. Trước tiên, hãy lấy một thực thể của FirebaseVisionImageLabeler.

    Nếu bạn muốn sử dụng công cụ gắn nhãn hình ảnh trên thiết bị:

    Java 

    FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance()
    .getOnDeviceImageLabeler();

// Or, to set the minimum confidence required:
// FirebaseVisionOnDeviceImageLabelerOptions options =
//     new FirebaseVisionOnDeviceImageLabelerOptions.Builder()
//         .setConfidenceThreshold(0.7f)
//         .build();
// FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance()
//     .getOnDeviceImageLabeler(options);

    Kotlin+KTX 

    val labeler = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceImageLabeler()

// Or, to set the minimum confidence required:
// val options = FirebaseVisionOnDeviceImageLabelerOptions.Builder()
//     .setConfidenceThreshold(0.7f)
//     .build()
// val labeler = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceImageLabeler(options)

    Nếu bạn muốn sử dụng công cụ gắn nhãn hình ảnh trên đám mây, hãy làm như sau:

    Java 

    FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance()
    .getCloudImageLabeler();

// Or, to set the minimum confidence required:
// FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions options =
//     new FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions.Builder()
//         .setConfidenceThreshold(0.7f)
//         .build();
// FirebaseVisionImageLabeler labeler = FirebaseVision.getInstance()
//     .getCloudImageLabeler(options);

    Kotlin+KTX 

    val labeler = FirebaseVision.getInstance().getCloudImageLabeler()

// Or, to set the minimum confidence required:
// val options = FirebaseVisionCloudImageLabelerOptions.Builder()
//     .setConfidenceThreshold(0.7f)
//     .build()
// val labeler = FirebaseVision.getInstance().getCloudImageLabeler(options)

  2. Sau đó, hãy truyền hình ảnh đó vào phương thức processImage():

    Java 

    labeler.processImage(image)
    .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<FirebaseVisionImageLabel>>() {
      @Override
      public void onSuccess(List<FirebaseVisionImageLabel> labels) {
        // Task completed successfully
        // ...
      }
    })
    .addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
      @Override
      public void onFailure(@NonNull Exception e) {
        // Task failed with an exception
        // ...
      }
    });

    Kotlin+KTX 

    labeler.processImage(image)
    .addOnSuccessListener { labels ->
      // Task completed successfully
      // ...
    }
    .addOnFailureListener { e ->
      // Task failed with an exception
      // ...
    }

3. Nhận thông tin về đối tượng được gắn nhãn

Nếu thao tác gắn nhãn hình ảnh thành công, một danh sách đối tượng FirebaseVisionImageLabel sẽ được chuyển đến trình nghe thành công. Mỗi đối tượng FirebaseVisionImageLabel đại diện cho một nội dung nào đó đã được gắn nhãn trong hình ảnh. Đối với mỗi nhãn, bạn có thể nhận được nội dung mô tả văn bản của nhãn, mã nhận dạng thực thể Sơ đồ tri thức của nhãn đó (nếu có) và điểm số tin cậy của kết quả trùng khớp. Ví dụ:

Java 

for (FirebaseVisionImageLabel label: labels) {
  String text = label.getText();
  String entityId = label.getEntityId();
  float confidence = label.getConfidence();
}

Kotlin+KTX 

for (label in labels) {
  val text = label.text
  val entityId = label.entityId
  val confidence = label.confidence
}

Mẹo cải thiện hiệu suất theo thời gian thực

Nếu bạn muốn gắn nhãn cho 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 tiết các lệnh gọi đến công cụ gắn nhãn hình ảnh. Nếu có một khung video mới trong khi trình gắn nhãn hình ảnh đang chạy, hãy bỏ khung đó.
  • Nếu bạn đang sử dụng đầu ra của công cụ gắn nhãn hình ảnh để phủ đồ hoạ lên hình ảnh đầu vào, trước tiên hãy lấy kết quả từ Bộ công cụ học máy, sau đó kết xuất hình ảnh và lớp phủ chỉ trong một bước duy nhất. Nhờ vậy, bạn chỉ kết xuất lên giao diện hiển thị một lần cho mỗi khung nhập.

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

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

Các bước tiếp theo