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指南机器学习服务图片类服务开发对象检测与跟踪开发步骤

对象检测与跟踪开发步骤

更新时间: 2020-06-18 11:16
本文导读

在开始API开发工作之前，您需要完成必要的开发准备工作，同时请确保您的工程中已经配置HMS Core SDK的maven仓地址，并且完成了本服务的SDK集成。

静态图片检测

1. 创建对象分析器。

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  1. // 静态图片使用MLObjectAnalyzerSetting.TYPE_PICTURE。 
  2. MLObjectAnalyzerSetting setting = new MLObjectAnalyzerSetting.Factory() 
  3.     .setAnalyzerType(MLObjectAnalyzerSetting.TYPE_PICTURE) 
  4.     .allowMultiResults() 
  5.     .allowClassification() 
  6.     .create(); 
  7. MLObjectAnalyzer analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getLocalObjectAnalyzer(setting);

2. 通过android.graphics.Bitmap创建MLFrame对象用于分析器检测图片，支持的图片格式包括：jpg/jpeg/png，建议图片尺寸不小于288*288像素。

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  1. // 通过bitmap创建MLFrame，bitmap为输入的Bitmap格式图片数据。 
  2. MLFrame frame = MLFrame.fromBitmap(bitmap);

3. 调用“asyncAnalyseFrame”方法进行对象检测。

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  1. // 创建一个task，处理对象检测器返回的结果。 
  2. Task<List<MLObject>> task = analyzer.asyncAnalyseFrame(frame); 
  3. // 异步处理对象检测器返回结果。 
  4. task.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<MLObject>>() { 
  5.     @Override 
  6.     public void onSuccess(List<MLObject> objects) { 
  7.         // 检测成功处理。 
  8.     } 
  9. }).addOnFailureListener(new OnFailureListener() { 
  10.     @Override 
  11.     public void onFailure(Exception e) { 
  12.         // 检测失败处理。 
  13.     } 
  14. });

4. 检测完成，停止分析器，释放检测资源。

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  1. if (analyzer != null) {
  2.     try {
  3.         analyzer.stop();
  4.     } catch (IOException e) {
  5.         // 异常处理。
  6.     }
  7. }

5. 以上示例代码中使用了异步调用方式，对象检测还支持同步调用使用analyseFrame函数获取检测结果：

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  1. SparseArray<MLObject> objects = analyzer.analyseFrame(frame);

视频流检测

开发者可以自行处理视频流，将视频帧转换为MLFrame对象，再按上文中静态图像检测的方法进行对象检测。如果开发者调用的是同步检测接口，也可以使用SDK内置的LensEngine类实现视频流对象检测，示例代码如下：

1. 创建对象分析器。

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  1. MLObjectAnalyzer analyzer =
  2. MLAnalyzerFactory.getInstance().getLocalObjectAnalyzer();

2. 开发者创建识别结果处理类ObjectAnalyzerTransactor，该类实现MLAnalyzer.MLTransactor<T>接口，使用该接口中的transactResult方法获取检测结果并实现具体业务。

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  1. public class ObjectAnalyzerTransactor implements MLAnalyzer.MLTransactor<MLObject> {
  2.     @Override
  3.     public void transactResult(MLAnalyzer.Result<MLObject> results) {
  4.         SparseArray<MLObject> items = results.getAnalyseList();
  5.         // 开发者根据需要处理识别结，需要注意，这里只对检测结果进行处理，
  6.         // 不可调用ML kit提供的其他检测相关接口。
  7.     }
  8.     @Override
  9.     public void destroy() {
  10.         // 检测结束回调方法，用于释放资源等。
  11.     }
  12. }

3. 设置识别结果处理器，实现分析器与结果处理器的绑定。

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  1. analyzer.setTransactor(new ObjectAnalyzerTransactor());

4. 创建LensEngine，该类由ML SDK提供，用于捕捉相机动态视频流并传入分析器。

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  1. Context context = this.getApplicationContext();
  2. this.lensEngine = new LensEngine.Creator(context, this.analyzer)
  3.     .setLensType(LensEngine.BACK_LENS)
  4.     .applyDisplayDimension(1440, 1080)
  5.     .applyFps(30.0f)
  6.     .enableAutomaticFocus(true)
  7.     .create();

5. 调用run方法，启动相机，读取视频流，进行识别。

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  1. // 请自行实现SurfaceView控件的其他逻辑。 
  2. SurfaceView mSurfaceView = findViewById(R.id.surface_view); 
  3. try { 
  4.     lensEngine.run(mSurfaceView.getHolder()); 
  5. } catch (IOException e) { 
  6.     // 异常处理逻辑。 
  7. }

6. 检测完成，停止分析器，释放检测资源。

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  1. if (analyzer != null) {
  2.     try {
  3.         analyzer.stop();
  4.     } catch (IOException e) {
  5.          // 异常处理。
  6.     }
  7. }
  8. if (lensEngine != null) {
  9.     lensEngine.release();
  10. }

使用视频流检测，继承MLAnalyzer.MLTransactor<T>完成检测处理结果时，如果需要实现检测到特定结果后停止检测，待特定结果处理完后继续检测的功能，可以参考视频流检测模式多次识别场景开发。


应用场景
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