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com.huawei.hms.mlsdk.objects.MLObjectAnalyzer 对象分析器：检测图像中的对象信息（MLObject）。创建一个对象分析器的方法有两种：带参数的创建方法，可以自定义一个对象分析配置器。不带参数的创建方法，使用默认的对象分析配置器，默认使用视频流模式。

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// 创建对象分析配置器的实例
MLObjectAnalyzerSetting setting = new MLObjectAnalyzerSetting.Factory()
    .allowClassification()
    .allowMultiResults()
    .setAnalyzerType(MLObjectAnalyzerSetting.TYPE_PICTURE)
    .create();
// 使用不带参数的方法创建对象分析器
MLObjectAnalyzer analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getLocalObjectAnalyzer();
// 使用带参数的方法创建对象分析器
MLObjectAnalyzer analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getLocalObjectAnalyzer(setting);

Public Method Summary

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Qualifier and Type	Method Name and Description
Task<List<MLObject>>	asyncAnalyseFrame(MLFrame frame) 使用异步调用的方式从图像中检测对象。
SparseArray<MLObject>	analyseFrame(MLFrame frame) 使用同步调用的方式从图像中检测对象。
void	stop() throws IOException 释放资源，包括释放输入输出流等资源。

Qualifier and Type

Method Name and Description

Task<List<MLObject>>

asyncAnalyseFrame(MLFrame frame)

使用异步调用的方式从图像中检测对象。

SparseArray<MLObject>

analyseFrame(MLFrame frame)

使用同步调用的方式从图像中检测对象。

void

stop() throws IOException

释放资源，包括释放输入输出流等资源。

Public Methods

asyncAnalyseFrame(MLFrame frame)

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Method
public Task<List<MLObject>> asyncAnalyseFrame(MLFrame frame) 使用异步调用的方式从图像中检测对象。

Method

public Task<List<MLObject>> asyncAnalyseFrame(MLFrame frame)

使用异步调用的方式从图像中检测对象。

Parameters

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Name	Description
frame	待检测图像。

Returns

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Type	Description
Task<List<MLObject>>	返回封装了检测结果的异步任务，使用方式参见示例代码。

Sample code：

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// 创建使用自定义配置的对象分析器实例
MLObjectAnalyzerSetting setting = new MLObjectAnalyzerSetting.Factory()
    .allowClassification()
    .allowMultiResults()
    .setAnalyzerType(MLObjectAnalyzerSetting.TYPE_PICTURE)
    .create();
MLObjectAnalyzer analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getLocalObjectAnalyzer(setting);
// 通过bitmap创建MLFrame,建议图片尺寸不小于288*288
MLFrame frame = new MLFrame.Creator().setBitmap(bitmap).create();
Task<List<MLObject>> task = analyzer.asyncAnalyseFrame(frame);
task.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<List<MLObject>>() {
    public void onSuccess(List<MLObject> Object) {
        // 检测成功的处理逻辑
    }
}).addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
    public void onFailure(Exception e) {
        // 检测失败的处理逻辑
    }
});

analyseFrame(MLFrame frame)

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Method
public SparseArray<MLObject> analyseFrame(MLFrame frame) 使用同步调用的方式从图像中检测对象。

Method

public SparseArray<MLObject> analyseFrame(MLFrame frame)

使用同步调用的方式从图像中检测对象。

Parameters

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Name	Description
frame	待检测图像。

Returns

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Type	Description
SparseArray<MLObject>	返回检测结果集，使用方式参见示例代码。

Sample code：

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// 创建使用自定义配置的对象分析器实例
MLObjectAnalyzerSetting setting = new MLObjectAnalyzerSetting.Factory()
    .allowClassification()
    .allowMultiResults()
    .setAnalyzerType(MLObjectAnalyzerSetting.TYPE_PICTURE)
    .create();
MLObjectAnalyzer analyzer = MLAnalyzerFactory.getInstance().getLocalObjectAnalyzer(setting);
// 通过bitmap创建MLFrame,建议图片尺寸不小于288*288
MLFrame frame = new MLFrame.Creator().setBitmap(bitmap).create();
SparseArray<MLObject> objects = analyzer.analyseFrame(frame);

stop()

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Method
public void stop() throws IOException 释放资源，包括释放输入输出流等资源。

Method

public void stop() throws IOException

释放资源，包括释放输入输出流等资源。

Throws

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Name	Description
IOException	发生IO异常，可能产生输入流、输出流的异常。

MLObject

MLObjectAnalyzerSetting

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