অ্যান্ড্রয়েডের জন্য ফেস স্টাইলাইজেশন গাইড

MediaPipe ফেস স্টাইলাইজার টাস্ক আপনাকে একটি চিত্রের মুখগুলিতে মুখের স্টাইলাইজেশন প্রয়োগ করতে দেয়। আপনি বিভিন্ন শৈলীতে ভার্চুয়াল অবতার তৈরি করতে এই কাজটি ব্যবহার করতে পারেন।

এই নির্দেশাবলীতে বর্ণিত কোড নমুনা GitHub এ উপলব্ধ। এই কাজের ক্ষমতা, মডেল এবং কনফিগারেশন বিকল্প সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, ওভারভিউ দেখুন।

কোড উদাহরণ

MediaPipe টাস্কের উদাহরণ কোড হল Android এর জন্য একটি ফেস স্টাইলাইজার অ্যাপের একটি মৌলিক বাস্তবায়ন। উদাহরণটি অ্যাপে প্রদত্ত চিত্রগুলিতে মুখের স্টাইলাইজেশন প্রয়োগ করে৷

আপনি অ্যাপটিকে আপনার নিজের অ্যান্ড্রয়েড অ্যাপের জন্য একটি সূচনা পয়েন্ট হিসাবে ব্যবহার করতে পারেন, বা একটি বিদ্যমান অ্যাপ পরিবর্তন করার সময় এটি উল্লেখ করতে পারেন। ফেস স্টাইলাইজার উদাহরণ কোডটি গিটহাবে হোস্ট করা হয়েছে।

কোডটি ডাউনলোড করুন

নিম্নলিখিত নির্দেশাবলী আপনাকে দেখায় কিভাবে গিট কমান্ড লাইন টুল ব্যবহার করে উদাহরণ কোডের একটি স্থানীয় অনুলিপি তৈরি করতে হয়।

উদাহরণ কোড ডাউনলোড করতে:

নিম্নলিখিত কমান্ড ব্যবহার করে গিট সংগ্রহস্থল ক্লোন করুন:
```
git clone https://github.com/google-ai-edge/mediapipe-samples
```
ঐচ্ছিকভাবে, স্পার্স চেকআউট ব্যবহার করার জন্য আপনার গিট ইনস্ট্যান্স কনফিগার করুন, যাতে আপনার কাছে শুধুমাত্র ফেস স্টাইলাইজার উদাহরণ অ্যাপের জন্য ফাইল থাকে:
```
cd mediapipe
git sparse-checkout init --cone
git sparse-checkout set examples/face_stylization/android
```

উদাহরণ কোডের একটি স্থানীয় সংস্করণ তৈরি করার পরে, আপনি প্রকল্পটি অ্যান্ড্রয়েড স্টুডিওতে আমদানি করতে এবং অ্যাপটি চালাতে পারেন। নির্দেশাবলীর জন্য, Android এর জন্য সেটআপ গাইড দেখুন।

মূল উপাদান

নিম্নলিখিত ফাইলগুলিতে এই মুখের স্টাইলাইজেশন উদাহরণ অ্যাপ্লিকেশনের জন্য গুরুত্বপূর্ণ কোড রয়েছে:

FaceStylizationHelper.kt : ফেস স্টাইলাইজার শুরু করে এবং মডেল এবং প্রতিনিধি নির্বাচন পরিচালনা করে।
MainActivity.kt : ফলাফল এবং আউটপুট প্রদান করে এবং যেকোনো ত্রুটি পরিচালনা করে।

সেটআপ

এই বিভাগে আপনার ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট সেট আপ করার মূল ধাপগুলি এবং বিশেষভাবে ফেস স্টাইলাইজার ব্যবহার করার জন্য কোড প্রজেক্টগুলি বর্ণনা করে৷ প্ল্যাটফর্ম সংস্করণ প্রয়োজনীয়তা সহ MediaPipe কার্যগুলি ব্যবহার করার জন্য আপনার বিকাশের পরিবেশ সেট আপ করার বিষয়ে সাধারণ তথ্যের জন্য, Android এর জন্য সেটআপ নির্দেশিকা দেখুন৷

নির্ভরতা

ফেস স্টাইলাইজার টাস্কটি com.google.mediapipe:tasks-vision লাইব্রেরি ব্যবহার করে। আপনার Android অ্যাপের build.gradle ফাইলে এই নির্ভরতা যোগ করুন:

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

মডেল

MediaPipe ফেস স্টাইলাইজার টাস্কের জন্য একটি প্রশিক্ষিত মডেল বান্ডেল প্রয়োজন যা এই কাজের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। ফেস স্টাইলাইজারের জন্য উপলব্ধ প্রশিক্ষিত মডেল সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, টাস্ক ওভারভিউ মডেল বিভাগটি দেখুন।

মডেল নির্বাচন করুন এবং ডাউনলোড করুন এবং আপনার প্রকল্প ডিরেক্টরির মধ্যে এটি সংরক্ষণ করুন:

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

ModelAssetPath প্যারামিটারের মধ্যে মডেলের পাথ নির্দিষ্ট করুন।

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

টাস্ক তৈরি করুন

MediaPipe ফেস স্টাইলাইজার টাস্কটি টাস্ক সেট আপ করতে createFromOptions() ফাংশন ব্যবহার করে। createFromOptions() ফাংশন কনফিগারেশন বিকল্পের জন্য মান গ্রহণ করে। কনফিগারেশন বিকল্প সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, কনফিগারেশন বিকল্পগুলি দেখুন।

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)

কনফিগারেশন অপশন

এই টাস্কে Android অ্যাপের জন্য নিম্নলিখিত কনফিগারেশন বিকল্প রয়েছে:

বিকল্পের নাম	বর্ণনা	মান পরিসীমা	ডিফল্ট মান
`errorListener`	একটি ঐচ্ছিক ত্রুটি শ্রোতা সেট করে।	`N/A`	`Not set`

ডেটা প্রস্তুত করুন

ফেস স্টাইলাইজার স্থির চিত্রের সাথে কাজ করে। টাস্কটি ডেটা ইনপুট প্রিপ্রসেসিং পরিচালনা করে, যার মধ্যে আকার পরিবর্তন, ঘূর্ণন এবং মান স্বাভাবিককরণ সহ। নিম্নলিখিত কোডটি প্রসেসিংয়ের জন্য ডেটা কীভাবে হস্তান্তর করতে হয় তা প্রদর্শন করে।

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()

টাস্ক চালান

স্টাইলাইজার চালানোর জন্য ইনপুট ইমেজে FaceStylizer.stylize() পদ্ধতি ব্যবহার করুন:

val result = FaceStylizer.stylize(mpImage)

হ্যান্ডেল এবং প্রদর্শন ফলাফল

ফেস স্টাইলাইজার একটি FaceStylizerResult অবজেক্ট ফেরত দেয়, যেটিতে একটি MPImage অবজেক্ট থাকে এবং ইনপুট ইমেজের মধ্যে সবচেয়ে বিশিষ্ট মুখের স্টাইলাইজেশন থাকে।

নিম্নলিখিত এই টাস্ক থেকে আউটপুট ডেটার একটি উদাহরণ দেখায়:

উপরের আউটপুটটি নিম্নলিখিত ইনপুট ছবিতে কালার স্কেচ মডেল প্রয়োগ করে তৈরি করা হয়েছে: