Hướng dẫn phân loại hình ảnh cho Android

Tác vụ Trình phân loại hình ảnh MediaPipe cho phép bạn phân loại hình ảnh. Bạn có thể sử dụng nhiệm vụ này để xác định hình ảnh đại diện cho nội dung nào trong một tập hợp các danh mục được xác định tại thời điểm huấn luyện. Các hướng dẫn này cho bạn biết cách sử dụng Trình phân loại hình ảnh với ứng dụng Android. Bạn có thể xem mã mẫu được mô tả trong các hướng dẫn này trên GitHub.

Bạn có thể xem cách thực hiện tác vụ này bằng cách xem Bản minh hoạ trên web. Để biết thêm thông tin về các tính năng, mô hình và tuỳ chọn cấu hình của tác vụ này, hãy xem phần Tổng quan.

Ví dụ về mã

Mã ví dụ về Tác vụ MediaPipe là cách triển khai đơn giản của ứng dụng Trình phân loại hình ảnh dành cho Android. Ví dụ này sử dụng máy ảnh trên một thiết bị Android thực để liên tục phân loại các đối tượng, đồng thời cũng có thể sử dụng hình ảnh và video trong thư viện thiết bị để phân loại các đối tượng một cách tĩnh.

Bạn có thể sử dụng ứng dụng này làm điểm xuất phát cho ứng dụng Android của riêng mình hoặc tham khảo ứng dụng này khi sửa đổi một ứng dụng hiện có. Mã ví dụ về Trình phân loại hình ảnh được lưu trữ trên GitHub.

Tải mã xuống

Hướng dẫn sau đây cho bạn biết cách tạo bản sao cục bộ của mã ví dụ bằng công cụ dòng lệnh git.

Cách tải mã mẫu xuống:

1. Sao chép kho lưu trữ git bằng lệnh sau:

   git clone https://github.com/google-ai-edge/mediapipe-samples
   

2. Bạn có thể định cấu hình thực thể git để sử dụng tính năng kiểm tra thư mục thưa, nhờ đó, bạn chỉ có các tệp cho ứng dụng mẫu Trình phân loại hình ảnh:

   cd mediapipe
   git sparse-checkout init --cone
   git sparse-checkout set examples/image_classification/android
   

Sau khi tạo phiên bản cục bộ của mã ví dụ, bạn có thể nhập dự án vào Android Studio và chạy ứng dụng. Để biết hướng dẫn, hãy xem Hướng dẫn thiết lập cho Android.

Các thành phần chính

Các tệp sau đây chứa mã quan trọng cho ứng dụng ví dụ về phân loại hình ảnh này:

• ImageClassifierHelper.kt – khởi tạo trình phân loại hình ảnh và xử lý mô hình cũng như lựa chọn uỷ quyền.
• MainActivity.kt – Triển khai ứng dụng, bao gồm cả việc gọi ImageClassificationHelper và ClassificationResultsAdapter.
• ClassificationResultsAdapter.kt – xử lý và định dạng kết quả.

Thiết lập

Phần này mô tả các bước chính để thiết lập môi trường phát triển và dự án mã để sử dụng Trình phân loại hình ảnh. Để biết thông tin chung về cách thiết lập môi trường phát triển cho việc sử dụng các tác vụ MediaPipe, bao gồm cả các yêu cầu về phiên bản nền tảng, hãy xem Hướng dẫn thiết lập cho Android.

Phần phụ thuộc

Trình phân loại hình ảnh sử dụng thư viện com.google.mediapipe:tasks-vision. Thêm phần phụ thuộc này vào tệp build.gradle của dự án phát triển ứng dụng Android. Nhập các phần phụ thuộc bắt buộc bằng mã sau:

dependencies {
    ...
    implementation 'com.google.mediapipe:tasks-vision:latest.release'
}

Mẫu

Tác vụ Trình phân loại hình ảnh MediaPipe yêu cầu một mô hình đã huấn luyện tương thích với tác vụ này. Để biết thêm thông tin về các mô hình đã huấn luyện hiện có cho Trình phân loại hình ảnh, hãy xem phần Mô hình trong phần tổng quan về tác vụ.

Chọn và tải mô hình xuống, sau đó lưu trữ mô hình đó trong thư mục dự án:

<dev-project-root>/src/main/assets

Sử dụng phương thức BaseOptions.Builder.setModelAssetPath() để chỉ định đường dẫn mà mô hình sử dụng. Phương thức này được đề cập trong ví dụ về mã ở phần tiếp theo.

Trong mã ví dụ về Trình phân loại hình ảnh, mô hình được xác định trong tệp ImageClassifierHelper.kt.

Tạo việc cần làm

Bạn có thể sử dụng hàm createFromOptions để tạo tác vụ. Hàm createFromOptions chấp nhận các tuỳ chọn cấu hình bao gồm chế độ chạy, ngôn ngữ tên hiển thị, số lượng kết quả tối đa, ngưỡng độ tin cậy và danh sách cho phép hoặc danh sách từ chối danh mục. Để biết thêm thông tin về các tuỳ chọn cấu hình, hãy xem phần Tổng quan về cấu hình.

Tác vụ Trình phân loại hình ảnh hỗ trợ 3 loại dữ liệu đầu vào: hình ảnh tĩnh, tệp video và luồng video trực tiếp. Bạn cần chỉ định chế độ chạy tương ứng với loại dữ liệu đầu vào khi tạo tác vụ. Chọn thẻ tương ứng với loại dữ liệu đầu vào để xem cách tạo tác vụ và chạy quy trình suy luận.

ImageClassifierOptions options =
  ImageClassifierOptions.builder()
    .setBaseOptions(
      BaseOptions.builder().setModelAssetPath("model.tflite").build())
    .setRunningMode(RunningMode.IMAGE)
    .setMaxResults(5)
    .build();
imageClassifier = ImageClassifier.createFromOptions(context, options);
    

ImageClassifierOptions options =
  ImageClassifierOptions.builder()
    .setBaseOptions(
      BaseOptions.builder().setModelAssetPath("model.tflite").build())
    .setRunningMode(RunningMode.VIDEO)
    .setMaxResults(5)
    .build();
imageClassifier = ImageClassifier.createFromOptions(context, options);
    

ImageClassifierOptions options =
  ImageClassifierOptions.builder()
    .setBaseOptions(
      BaseOptions.builder().setModelAssetPath("model.tflite").build())
    .setRunningMode(RunningMode.LIVE_STREAM)
    .setMaxResults(5)
    .setResultListener((result, inputImage) -> {
         // Process the classification result here.
    })
    .setErrorListener((result, inputImage) -> {
         // Process the classification errors here.
    })
    .build()
imageClassifier = ImageClassifier.createFromOptions(context, options)
    

Việc triển khai mã ví dụ về Trình phân loại hình ảnh cho phép người dùng chuyển đổi giữa các chế độ xử lý. Phương pháp này khiến mã tạo tác vụ trở nên phức tạp hơn và có thể không phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn. Bạn có thể thấy mã này trong hàm setupImageClassifier() của tệp ImageClassifierHelper.kt.

Các lựa chọn về cấu hình

Tác vụ này có các tuỳ chọn cấu hình sau đây cho ứng dụng Android:

Chuẩn bị dữ liệu

Trình phân loại hình ảnh hoạt động với hình ảnh, tệp video và video phát trực tiếp. Tác vụ này xử lý quá trình xử lý trước dữ liệu đầu vào, bao gồm cả việc đổi kích thước, xoay và chuẩn hoá giá trị.

Bạn cần chuyển đổi hình ảnh hoặc khung hình đầu vào thành đối tượng com.google.mediapipe.framework.image.MPImage trước khi truyền đối tượng đó đến Trình phân loại hình ảnh.

import com.google.mediapipe.framework.image.BitmapImageBuilder;
import com.google.mediapipe.framework.image.MPImage;

// Load an image on the user’s device as a Bitmap object using BitmapFactory.

// Convert an Android’s Bitmap object to a MediaPipe’s Image object.
Image mpImage = new BitmapImageBuilder(bitmap).build();
    

import com.google.mediapipe.framework.image.BitmapImageBuilder;
import com.google.mediapipe.framework.image.MPImage;

// Load a video file on the user's device using MediaMetadataRetriever

// From the video’s metadata, load the METADATA_KEY_DURATION and
// METADATA_KEY_VIDEO_FRAME_COUNT value. You’ll need them
// to calculate the timestamp of each frame later.

// Loop through the video and load each frame as a Bitmap object.

// Convert the Android’s Bitmap object to a MediaPipe’s Image object.
Image mpImage = new BitmapImageBuilder(frame).build();
    

import com.google.mediapipe.framework.image.MediaImageBuilder;
import com.google.mediapipe.framework.image.MPImage;

// Create a CameraX’s ImageAnalysis to continuously receive frames 
// from the device’s camera. Configure it to output frames in RGBA_8888
// format to match with what is required by the model.

// For each Android’s ImageProxy object received from the ImageAnalysis, 
// extract the encapsulated Android’s Image object and convert it to 
// a MediaPipe’s Image object.
android.media.Image mediaImage = imageProxy.getImage()
Image mpImage = new MediaImageBuilder(mediaImage).build();
    

Trong mã ví dụ về Trình phân loại hình ảnh, quá trình chuẩn bị dữ liệu được xử lý trong tệp ImageClassifierHelper.kt.

Chạy tác vụ

Bạn có thể gọi hàm classify tương ứng với chế độ chạy để kích hoạt suy luận. API Trình phân loại hình ảnh trả về các danh mục có thể có cho đối tượng trong hình ảnh hoặc khung hình đầu vào.

ImageClassifierResult classifierResult = imageClassifier.classify(image);
    

// Calculate the timestamp in milliseconds of the current frame.
long frame_timestamp_ms = 1000 * video_duration * frame_index / frame_count;

// Run inference on the frame.
ImageClassifierResult classifierResult =
    imageClassifier.classifyForVideo(image, frameTimestampMs);
    

// Run inference on the frame. The classifications results will be available 
// via the `resultListener` provided in the `ImageClassifierOptions` when 
// the image classifier was created.
imageClassifier.classifyAsync(image, frameTimestampMs);
    

Xin lưu ý những điều sau:

• Khi chạy ở chế độ video hoặc chế độ phát trực tiếp, bạn cũng phải cung cấp dấu thời gian của khung đầu vào cho tác vụ Trình phân loại hình ảnh.
• Khi chạy ở chế độ hình ảnh hoặc video, tác vụ Trình phân loại hình ảnh sẽ chặn luồng hiện tại cho đến khi hoàn tất quá trình xử lý hình ảnh hoặc khung hình đầu vào. Để tránh chặn giao diện người dùng, hãy thực thi quá trình xử lý trong luồng nền.
• Khi chạy ở chế độ phát trực tiếp, tác vụ Trình phân loại hình ảnh không chặn luồng hiện tại mà trả về ngay lập tức. Phương thức này sẽ gọi trình nghe kết quả với kết quả phát hiện mỗi khi hoàn tất quá trình xử lý một khung đầu vào. Nếu hàm classifyAsync được gọi khi tác vụ Trình phân loại hình ảnh đang bận xử lý một khung hình khác, thì tác vụ này sẽ bỏ qua khung đầu vào mới.

Trong mã ví dụ về Trình phân loại hình ảnh, các hàm classify được xác định trong tệp ImageClassifierHelper.kt.

Xử lý và hiển thị kết quả

Khi chạy quy trình suy luận, tác vụ Trình phân loại hình ảnh sẽ trả về một đối tượng ImageClassifierResult chứa danh sách các danh mục có thể có cho các đối tượng trong hình ảnh hoặc khung hình đầu vào.

Sau đây là ví dụ về dữ liệu đầu ra của tác vụ này:

ImageClassifierResult:
 Classifications #0 (single classification head):
  head index: 0
  category #0:
   category name: "/m/01bwb9"
   display name: "Passer domesticus"
   score: 0.91406
   index: 671
  category #1:
   category name: "/m/01bwbt"
   display name: "Passer montanus"
   score: 0.00391
   index: 670

Kết quả này được thu được bằng cách chạy Trình phân loại chim trên:

Trong mã ví dụ về Trình phân loại hình ảnh, lớp ClassificationResultsAdapter trong tệp ClassificationResultsAdapter.kt sẽ xử lý kết quả:

fun updateResults(imageClassifierResult: ImageClassifierResult? = null) {
    categories = MutableList(adapterSize) { null }
    if (imageClassifierResult != null) {
        val sortedCategories = imageClassifierResult.classificationResult()
            .classifications()[0].categories().sortedBy { it.index() }
        val min = kotlin.math.min(sortedCategories.size, categories.size)
        for (i in 0 until min) {
            categories[i] = sortedCategories[i]
        }
    }
}