Melakukan klasifikasi pada gambar.
API mengharapkan model TFLite dengan Metadata Model TFLite opsional, tetapi sangat direkomendasikan.
API mendukung model dengan satu tensor input gambar dan satu atau beberapa tensor output. Untuk lebih spesifik, berikut persyaratannya.
- Tensor image input (
kTfLiteUInt8
/kTfLiteFloat32
)- Input gambar dengan ukuran
[batch x height x width x channels]
. - inferensi batch tidak didukung (
batch
harus 1). - hanya input RGB yang didukung (
channels
harus 3). - jika berjenis kTfLiteFloat32, NormalizationOptions perlu dilampirkan ke metadata untuk normalisasi input.
- Input gambar dengan ukuran
- Setidaknya satu tensor output (
kTfLiteUInt8
/kTfLiteFloat32
) dengan:- Class
N
dan 2 atau 4 dimensi, yaitu[1 x N]
atau[1 x 1 x 1 x N]
- peta label opsional (tetapi direkomendasikan) sebagai AssociatedFile-s dengan jenis
TENSOR_AXIS_LABEL, yang berisi satu label per baris. AssociatedFile pertama (jika
ada) digunakan untuk mengisi kolom
class_name
dari hasil. Kolomdisplay_name
diisi dari AssociatedFile (jika ada) yang lokalnya cocok dengan kolomdisplay_names_locale
dariImageClassifierOptions
yang digunakan pada waktu pembuatan ("en" secara default, yaitu bahasa Inggris). Jika tidak ada opsi yang tersedia, hanya kolomindex
dari hasil yang akan diisi. - kalibrasi skor opsional dapat ditambahkan menggunakan ScoreCalibrationOptions dan AssociatedFile dengan jenis TENSOR_AXIS_Score_CALIBRATION. Lihat metadata_schema.fbs untuk detail selengkapnya.
- Class
Contoh model tersebut dapat ditemukan di TensorFlow Hub.
Class Bertingkat
class | ImageClassifier.ImageClassifierOptions | Opsi untuk menyiapkan dan ImageClassifier . |
Metode Publik
ImageClassifierResult | |
ImageClassifierResult |
classify(gambar MPImage, ImageProcessingOptions imageProcessingOptions)
Melakukan klasifikasi pada gambar tunggal yang disediakan.
|
void |
classifyAsync(gambar MPImage, ImageProcessingOptions imageProcessingOptions, stempel waktu yang panjang)
Mengirim data gambar live untuk melakukan klasifikasi, dan hasilnya akan tersedia melalui
OutputHandler.ResultListener yang disediakan di ImageClassifier.ImageClassifierOptions . |
void |
classifyAsync(gambar MPImage, timestampMs panjang)
Mengirim data gambar live untuk melakukan klasifikasi dengan opsi pemrosesan gambar default, yaitu
|
ImageClassifierResult |
classifyForVideo(gambar MPImage, timestampMs panjang)
Melakukan klasifikasi pada frame video yang disediakan dengan opsi pemrosesan gambar default, yaitu
|
ImageClassifierResult |
classifyForVideo(gambar MPImage, ImageProcessingOptions imageProcessingOptions, stempel waktu yang panjang)
Melakukan klasifikasi pada frame video yang disediakan.
|
statis ImageClassifier |
createFromBuffer(Konteks konteks, modelBuffer ByteBuffer)
Membuat instance
ImageClassifier dari buffering model dan ImageClassifier.ImageClassifierOptions default. |
statis ImageClassifier |
createFromFile(Konteks konteks, String modelPath)
Membuat instance
ImageClassifier dari file model dan ImageClassifier.ImageClassifierOptions default. |
statis ImageClassifier |
createFromFile(Konteks konteks, File modelFile)
Membuat instance
ImageClassifier dari file model dan ImageClassifier.ImageClassifierOptions default. |
statis ImageClassifier |
createFromOptions(Konteks konteks, opsi ImageClassifier.ImageClassifierOptions)
Membuat instance
ImageClassifier dari instance ImageClassifier.ImageClassifierOptions . |
Metode Turunan
Metode Publik
public ImageClassifierResult mengklasifikasikan (gambar MPImage)
Melakukan klasifikasi pada satu gambar yang disediakan dengan opsi pemrosesan gambar default, yaitu menggunakan seluruh gambar sebagai wilayah menarik dan tanpa menerapkan rotasi apa pun. Hanya gunakan
metode ini saat ImageClassifier
dibuat dengan ERROR(/RunningMode.IMAGE)
.
ImageClassifier
mendukung jenis ruang warna berikut:
Parameter
gambar | objek MPImage MediaPipe untuk diproses. |
---|
Menampilkan
jika terjadi error internal. |
publik ImageClassifierResult classify (gambar MPImage, ImageProcessingOptions imageProcessingOptions)
Melakukan klasifikasi pada gambar tunggal yang disediakan. Hanya gunakan metode ini saat ImageClassifier
dibuat dengan ERROR(/RunningMode.IMAGE)
.
ImageClassifier
mendukung jenis ruang warna berikut:
Parameter
gambar | objek MPImage MediaPipe untuk diproses. |
---|---|
imageProcessingOptions | ImageProcessingOptions yang menentukan cara memproses gambar input sebelum menjalankan inferensi. |
Menampilkan
jika terjadi error internal. |
public void classifyAsync (Gambar MPImage, ImageProcessingOptions imageProcessingOptions, stempel waktu yang panjang)
Mengirim data gambar live untuk melakukan klasifikasi, dan hasilnya akan tersedia melalui OutputHandler.ResultListener
yang disediakan di ImageClassifier.ImageClassifierOptions
. Hanya gunakan metode ini jika ImageClassifier
dibuat dengan ERROR(/RunningMode.LIVE_STREAM)
.
Stempel waktu (dalam milidetik) harus diberikan untuk menunjukkan kapan gambar input dikirim ke detektor objek. Stempel waktu input harus meningkat secara monoton.
ImageClassifier
mendukung jenis ruang warna berikut:
Parameter
gambar | objek MPImage MediaPipe untuk diproses. |
---|---|
imageProcessingOptions | ImageProcessingOptions yang menentukan cara memproses gambar input sebelum menjalankan inferensi. |
timestampMs | stempel waktu input (dalam milidetik). |
Menampilkan
jika terjadi error internal. |
public void classifyAsync (gambar MPImage, stempel waktu panjang)
Mengirim data gambar live untuk melakukan klasifikasi dengan opsi pemrosesan gambar default, yaitu menggunakan seluruh gambar sebagai wilayah menarik tanpa menerapkan rotasi apa pun, dan hasilnya akan tersedia melalui OutputHandler.ResultListener
yang disediakan di ImageClassifier.ImageClassifierOptions
. Hanya gunakan metode ini jika ImageClassifier
dibuat dengan
ERROR(/RunningMode.LIVE_STREAM)
.
Stempel waktu (dalam milidetik) harus diberikan untuk menunjukkan kapan gambar input dikirim ke detektor objek. Stempel waktu input harus meningkat secara monoton.
ImageClassifier
mendukung jenis ruang warna berikut:
Parameter
gambar | objek MPImage MediaPipe untuk diproses. |
---|---|
timestampMs | stempel waktu input (dalam milidetik). |
Menampilkan
jika terjadi error internal. |
publik ImageClassifierResult classifyForVideo (gambar MPImage, timestampMs panjang)
Melakukan klasifikasi pada frame video yang disediakan dengan opsi pemrosesan gambar default, yaitu menggunakan seluruh gambar sebagai wilayah minat dan tanpa menerapkan rotasi apa pun. Hanya gunakan metode ini jika ImageClassifier
dibuat dengan ERROR(/RunningMode.VIDEO)
.
Anda harus memberikan stempel waktu frame video (dalam milidetik). Stempel waktu input harus meningkat secara monoton.
ImageClassifier
mendukung jenis ruang warna berikut:
Parameter
gambar | objek MPImage MediaPipe untuk diproses. |
---|---|
timestampMs | stempel waktu input (dalam milidetik). |
Menampilkan
jika terjadi error internal. |
publik ImageClassifierResult classifyForVideo (gambar MPImage, ImageProcessingOptions imageProcessingOptions, stempel waktu yang panjang)
Melakukan klasifikasi pada frame video yang disediakan. Hanya gunakan metode ini saat ImageClassifier
dibuat dengan ERROR(/RunningMode.VIDEO)
.
Anda harus memberikan stempel waktu frame video (dalam milidetik). Stempel waktu input harus meningkat secara monoton.
ImageClassifier
mendukung jenis ruang warna berikut:
Parameter
gambar | objek MPImage MediaPipe untuk diproses. |
---|---|
imageProcessingOptions | ImageProcessingOptions yang menentukan cara memproses gambar input sebelum menjalankan inferensi. |
timestampMs | stempel waktu input (dalam milidetik). |
Menampilkan
jika terjadi error internal. |
publik statis ImageClassifier createFromBuffer (Konteks konteks, ByteBuffer modelBuffer)
Membuat instance ImageClassifier
dari buffering model dan ImageClassifier.ImageClassifierOptions
default.
Parameter
context | ERROR(/Context) Android. |
---|---|
modelBuffer | ByteBuffer langsung atau ERROR(/MappedByteBuffer) dari model klasifikasi. |
Menampilkan
jika terjadi error selama pembuatan ImageClassifier .
|
publik statis ImageClassifier createFromFile (Konteks konteks, String modelPath)
Membuat instance ImageClassifier
dari file model dan ImageClassifier.ImageClassifierOptions
default.
Parameter
context | ERROR(/Context) Android. |
---|---|
modelPath | jalur ke model klasifikasi dalam aset. |
Menampilkan
jika terjadi error selama pembuatan ImageClassifier .
|
public statis ImageClassifier createFromFile (Konteks konteks, File modelFile)
Membuat instance ImageClassifier
dari file model dan ImageClassifier.ImageClassifierOptions
default.
Parameter
context | ERROR(/Context) Android. |
---|---|
modelFile | instance File model klasifikasi. |
Menampilkan
IOException | jika terjadi error I/O saat membuka file model tflite. |
---|---|
jika terjadi error selama pembuatan ImageClassifier .
|
publik statis ImageClassifier createFromOptions (Konteks konteks, ImageClassifier.ImageClassifierOptions)
Membuat instance ImageClassifier
dari instance ImageClassifier.ImageClassifierOptions
.
Parameter
context | ERROR(/Context) Android. |
---|---|
opsi | instance ImageClassifier.ImageClassifierOptions . |
Menampilkan
jika terjadi error selama pembuatan ImageClassifier .
|