คู่มือการจัดรูปแบบใบหน้าสำหรับ Android

งานการปรับแต่งใบหน้าของ MediaPipe ช่วยให้คุณปรับแต่งใบหน้าในรูปภาพได้ คุณสามารถใช้งานนี้เพื่อสร้างรูปโปรไฟล์เสมือนจริงในสไตล์ต่างๆ

ตัวอย่างโค้ดที่อธิบายในวิธีการเหล่านี้มีอยู่ใน GitHub ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความสามารถ รูปแบบ และตัวเลือกการกําหนดค่าของงานนี้ได้ที่ภาพรวม

ตัวอย่างโค้ด

โค้ดตัวอย่างของ MediaPipe Tasks คือการใช้งานพื้นฐานของแอป Face Stylizer สำหรับ Android ตัวอย่างนี้ใช้การปรับแต่งใบหน้ากับรูปภาพที่ส่งไปยังแอป

คุณสามารถใช้แอปนี้เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับแอป Android ของคุณเอง หรือใช้อ้างอิงเมื่อแก้ไขแอปที่มีอยู่ โค้ดตัวอย่างของ Face Stylizer โฮสต์อยู่ใน GitHub

ดาวน์โหลดรหัส

วิธีการต่อไปนี้แสดงวิธีสร้างสำเนาโค้ดตัวอย่างในเครื่องโดยใช้เครื่องมือบรรทัดคำสั่ง git

วิธีดาวน์โหลดโค้ดตัวอย่าง

1. โคลนที่เก็บ Git โดยใช้คําสั่งต่อไปนี้

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

2. คุณอาจกำหนดค่าอินสแตนซ์ git ให้ใช้การตรวจสอบแบบเบาบางเพื่อให้มีเฉพาะไฟล์สำหรับแอปตัวอย่าง Face Stylizer ดังนี้

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

หลังจากสร้างโค้ดตัวอย่างเวอร์ชันในเครื่องแล้ว คุณสามารถนําเข้าโปรเจ็กต์ไปยัง Android Studio และเรียกใช้แอปได้ ดูวิธีการได้ที่คู่มือการตั้งค่าสําหรับ Android

คอมโพเนนต์หลัก

ไฟล์ต่อไปนี้มีโค้ดสําคัญสําหรับตัวอย่างแอปพลิเคชันการปรับแต่งใบหน้านี้

• FaceStylizationHelper.kt: เริ่มต้นเครื่องแต่งหน้าและจัดการรูปแบบและการเลือกผู้รับมอบสิทธิ์
• MainActivity.kt: แสดงผลลัพธ์และเอาต์พุต รวมถึงจัดการข้อผิดพลาด

ตั้งค่า

ส่วนนี้จะอธิบายขั้นตอนสำคัญในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาและโปรเจ็กต์โค้ดเพื่อใช้ Face Stylizer โดยเฉพาะ ดูข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาเพื่อใช้งาน MediaPipe รวมถึงข้อกำหนดเวอร์ชันแพลตฟอร์มได้ที่คู่มือการตั้งค่าสำหรับ Android

การอ้างอิง

งาน Face Stylizer ใช้ไลบรารี com.google.mediapipe:tasks-vision เพิ่ม Dependency นี้ลงในไฟล์ build.gradle ของแอป Android

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

รุ่น

งาน MediaPipe Face Stylizer ต้องใช้กลุ่มโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมซึ่งเข้ากันได้กับงานนี้ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมแล้วสำหรับเครื่องมือแต่งหน้า ได้ที่ส่วนโมเดลในภาพรวมของงาน

เลือกและดาวน์โหลดโมเดล แล้วจัดเก็บไว้ในไดเรกทอรีโปรเจ็กต์

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

ระบุเส้นทางของโมเดลภายในพารามิเตอร์ ModelAssetPath

val modelName = "https://storage.googleapis.com/mediapipe-models/face_stylizer/blaze_face_stylizer/float32/latest/face_stylizer_color_sketch.task"
baseOptionsBuilder.setModelAssetPath(modelName)

สร้างงาน

งาน MediaPipe Face Stylizer ใช้ฟังก์ชัน createFromOptions() เพื่อตั้งค่างาน ฟังก์ชัน createFromOptions() ยอมรับค่าสำหรับตัวเลือกการกําหนดค่า ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเลือกการกำหนดค่าได้ที่ตัวเลือกการกำหนดค่า

val baseOptionsBuilder = BaseOptions.builder().setModelAssetPath(modelName)
val baseOptions = baseOptionBuilder.build()

val optionsBuilder =
    FaceStylizer.FaceStylizerOptions.builder()
        .setBaseOptions(baseOptionsBuilder.build())

val options = optionsBuilder.build()

FaceStylizer =
    FaceStylizer.createFromOptions(context, options)

ตัวเลือกการกำหนดค่า

งานนี้มีตัวเลือกการกำหนดค่าต่อไปนี้สำหรับแอป Android

เตรียมข้อมูล

เครื่องมือแต่งใบหน้าใช้ได้กับภาพนิ่ง งานจะจัดการการป้อนข้อมูล รวมถึงการประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น ซึ่งรวมถึงการปรับขนาด การหมุน และการปรับค่าให้เป็นมาตรฐาน โค้ดต่อไปนี้แสดงวิธีส่งต่อข้อมูลเพื่อประมวลผล

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

// Convert the input Bitmap object to an MPImage object to run inference
val mpImage = BitmapImageBuilder(image).build()

เรียกใช้งาน

ใช้เมธอด FaceStylizer.stylize() ในรูปภาพอินพุตเพื่อเรียกใช้โปรแกรมจัดรูปแบบ

val result = FaceStylizer.stylize(mpImage)

จัดการและแสดงผลลัพธ์

เครื่องมือแต่งใบหน้าจะแสดงผลออบเจ็กต์ FaceStylizerResult ซึ่งมีออบเจ็กต์ MPImage ที่มีการแต่งใบหน้าที่โดดเด่นที่สุดในรูปภาพอินพุต

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างข้อมูลเอาต์พุตจากงานนี้

เอาต์พุตด้านบนสร้างขึ้นโดยใช้โมเดลภาพสเก็ตช์สีกับรูปภาพอินพุตต่อไปนี้