Android용 대화형 이미지 세분화 가이드

MediaPipe 대화형 이미지 세그멘터 작업은 이미지에서 위치를 가져와 각 영역의 경계를 추정합니다. 객체를 만들고, 객체의 세분화를 이미지 데이터입니다. 이 안내는 양방향 이미지 세분화 도구를 사용하여 Android 앱 이 안내에서 설명하는 코드 예는 GitHub 기능, 모델, 구성 옵션에 대한 자세한 내용은 개요를 참조하세요.

코드 예

MediaPipe 태스크 코드 예시는 대화형 이미지 세그먼터를 간단하게 구현한 것입니다. Android용 앱인데요. 이 예는 기기 갤러리에서 선택한 이미지를 사용합니다.

이 앱을 자체 Android 앱의 시작점으로 사용하거나 참조할 수 있습니다. 기존 앱을 수정할 때 대화형 이미지 세분화기 예시 코드는 GitHub

코드 다운로드

다음 안내에서는 예시의 로컬 사본을 만드는 방법을 보여줍니다. git 명령줄 도구를 사용하여 코드를 실행합니다.

예시 코드를 다운로드하려면 다음 안내를 따르세요.

다음 명령어를 사용하여 git 저장소를 클론합니다.
```
git clone https://github.com/google-ai-edge/mediapipe-samples
```
원하는 경우 스파스 체크아웃을 사용하도록 git 인스턴스를 구성합니다. 따라서 대화형 이미지 세분화기 예시 앱의 파일만 있습니다.
```
cd mediapipe
git sparse-checkout init --cone
git sparse-checkout set examples/interactive_segmentation/android
```

예시 코드의 로컬 버전을 만든 후 프로젝트를 가져올 수 있습니다. Android 스튜디오로 이동하여 앱을 실행합니다. 지침은 다음을 확인하세요. Android 설정 가이드

주요 구성요소

다음 파일에는 이 이미지에 대한 중요한 코드가 포함되어 있습니다. 세분화 예제 애플리케이션:

InteractiveSegmentationHelper.kt - 대화형 이미지 세분화 작업을 초기화하고 모델 및 위임을 처리합니다. 선택합니다.
OverlayView.kt - 세분화 결과를 처리하고 형식을 지정합니다.

설정

이 섹션에서는 개발 환경을 설정하는 주요 단계를 설명하고 대화형 이미지 세그먼트 도구를 사용해 보겠습니다 일반적인 정보 다음과 같은 MediaPipe 작업을 사용하기 위한 개발 환경 설정 자세한 내용은 Android 설정 가이드

종속 항목

대화형 이미지 세분화 도구는 com.google.mediapipe:tasks-vision 라이브러리를 사용합니다. 추가 build.gradle 파일에 대한 종속 항목을 Android 앱 개발 프로젝트 다음을 사용하여 필요한 종속 항목을 가져옵니다. 다음 코드를 참조하세요.

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

모델

MediaPipe 대화형 이미지 세분화 작업에는 다음과 호환되는 학습된 모델이 필요합니다. 태스크에 맞추는 것입니다. 대화형 이미지 세분화 도구에 사용할 수 있는 학습된 모델에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 작업 개요의 모델 섹션을 확인합니다.

모델을 선택하고 다운로드한 후 프로젝트 디렉터리에 저장합니다.

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

BaseOptions.Builder.setModelAssetPath() 메서드를 사용하여 경로를 지정합니다. 사용됩니다. 이 메서드는 다음 코드 예시에 나와 있습니다. 섹션으로 이동합니다.

양방향 이미지 세분화 도구에서 예시 코드 모델은 InteractiveSegmenterHelper.kt에 정의되어 있습니다. 클래스에 대해 setupInteractiveSegmenter() 함수를 사용할 수 있습니다.

할 일 만들기

createFromOptions 함수를 사용하여 작업을 만들 수 있습니다. 이 createFromOptions 함수는 다음과 같은 구성 옵션을 허용합니다. 마스크 출력 유형을 보여줍니다 구성에 관한 자세한 내용은 옵션은 구성 개요를 참고하세요.

InteractiveSegmenterOptions options =
  InteractiveSegmenterOptions.builder()
    .setBaseOptions(
      BaseOptions.builder().setModelAssetPath("model.tflite").build())
    .setOutputCategoryMask(true)
    .setOutputConfidenceMasks(false)
    .setResultListener((result, inputImage) -> {
         // Process the segmentation result here.
    })
    .setErrorListener(exception -> {
         // Process the segmentation errors here.
    })    
    .build();
interactivesegmenter = InteractiveSegmenter.createFromOptions(context, options);

이 작업을 설정하는 자세한 예는 InteractiveSegmenterHelper 드림 클래스 setupInteractiveSegmenter() 함수.

구성 옵션

이 작업에는 Android 앱을 위한 다음과 같은 구성 옵션이 있습니다.

옵션 이름	설명	값 범위	기본값
`outputCategoryMask`	`True`로 설정하면 세분화 마스크가 출력에 포함됩니다. uint8 이미지로 표시되며 각 픽셀 값은 픽셀이 객체를 반환합니다.	{`True, False`}	`False`
`outputConfidenceMasks`	`True`로 설정하면 세분화 마스크가 출력에 포함됩니다. 부동 소수점 값 이미지로, 각 부동 소수점 값은 신뢰도를 나타냅니다. 픽셀이 해당 영역에 있는 객체의 일부라는 것을 의미합니다.	{`True, False`}	`True`
`displayNamesLocale`	작업 모델의 메타데이터입니다(있는 경우). 기본값은 `en`입니다. 영어입니다. 커스텀 모델의 메타데이터에 현지화된 라벨을 추가할 수 있습니다. TensorFlow Lite Metadata Writer API 사용	언어 코드	en
`errorListener`	선택적 오류 리스너를 설정합니다.	해당 사항 없음	설정되지 않음

데이터 준비

대화형 이미지 세그먼트 도구가 이미지를 처리하며 작업에서 데이터 입력을 처리합니다. 크기 조정, 회전, 값 정규화를 비롯한 전처리 작업이 포함됩니다. 입력 이미지를 com.google.mediapipe.framework.image.MPImage 객체를 태스크에 맞추는 것입니다.

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

// Load an image on the user’s device as a Bitmap object using BitmapFactory.

// Convert an Android’s Bitmap object to a MediaPipe’s Image object.
MPImage mpImage = new BitmapImageBuilder(bitmap).build();

RegionOfInterest roi = RegionOfInterest.create(
    NormalizedKeypoint.create(
        normX * it.width,
        normY * it.height
    )
);

ImageSegmenterResult segmenterResult = interactivesegmenter.segment(image, roi);

대화형 이미지 세분화기 예시 코드에서 segment 함수는 InteractiveSegmenterHelper.kt 파일에서 참조됩니다.

결과 처리 및 표시

추론을 실행하면 대화형 이미지 분할기 작업이 ImageSegmenterResult 객체입니다. 세그먼테이션 태스크입니다. 출력의 콘텐츠에는 카테고리 마스크, 신뢰 마스크(또는 둘 다)에 따라 작업을 구성했습니다.

다음 섹션에서는 이 작업의 출력 데이터를 자세히 설명합니다.

카테고리 마스크

다음 이미지는 카테고리의 작업 출력을 시각화한 것입니다. 값 마스크를 반환합니다. 각 픽셀은 uint8임 픽셀이 있습니다. 두 번째 이미지의 흑백 원은 제공합니다.

원본 이미지 및 카테고리 마스크 출력. 출처: 파스칼 VOC 2012 데이터 세트입니다.

신뢰도 마스크

신뢰도 마스크의 출력에는 다음에 대한 [0, 1] 사이의 부동 소수점 값이 포함됩니다. 각 이미지 입력 채널에 적용됩니다. 값이 클수록 이미지 픽셀은 관심 영역에 있는 객체의 일부입니다.