Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.

Detectar poses com o Kit de ML no Android

O kit de ML oferece dois SDKs otimizados para detecção de postura.

Nome do SDK	pose-detection	pose-detection-accurate
Implementação	O código e os recursos são vinculados estaticamente ao app no momento da criação.	O código e os recursos são vinculados estaticamente ao app no momento da criação.
Impacto do tamanho do app (incluindo código e recursos)	~10,1 MB	~13,3 MB
Desempenho	Pixel 3XL: ~30FPS	Pixel 3XL: ~23 QPS com CPU, ~30 QPS com GPU

Faça um teste

Teste o app de exemplo para ver um exemplo de uso dessa API.

Antes de começar

Essa API exige o nível 21 da API Android ou mais recente. Verifique se o arquivo de build do app usa um valor minSdkVersion de 21 ou mais recente.

No arquivo build.gradle no nível do projeto, inclua o repositório Maven do Google nas seções buildscript e allprojects.

Adicione as dependências das bibliotecas do Android do Kit de ML ao arquivo Gradle no nível do app do módulo, que geralmente é app/build.gradle:

dependencies {
  // If you want to use the base sdk
  implementation 'com.google.mlkit:pose-detection:18.0.0-beta5'
  // If you want to use the accurate sdk
  implementation 'com.google.mlkit:pose-detection-accurate:18.0.0-beta5'
}

1. Criar uma instância de `PoseDetector`

`PoseDetector` opções

Para detectar uma pose em uma imagem, primeiro crie uma instância de PoseDetector e especifique as configurações do detector, se quiser.

Modo de detecção

O PoseDetector opera em dois modos de detecção. Escolha a opção que corresponde ao seu caso de uso.

STREAM_MODE (padrão): O detector de postura primeiro detecta a pessoa mais proeminente na imagem e depois executa a detecção de postura. Nos frames subsequentes, a etapa de detecção de pessoas não será realizada, a menos que a pessoa fique obscurecida ou não seja mais detectada com alta confiança. O detector de postura tentará rastrear a pessoa mais proeminente e retornar a postura dela em cada inferência. Isso reduz a latência e facilita a detecção. Use esse modo quando quiser detectar poses em um stream de vídeo.
SINGLE_IMAGE_MODE: O detector de postura detecta uma pessoa e executa a detecção de postura. A etapa de detecção de pessoas será executada para todas as imagens, então a latência será maior, e não haverá rastreamento de pessoas. Use esse modo quando usar a detecção de postura em imagens estáticas ou quando não quiser fazer o rastreamento.

Configuração do hardware

O PoseDetector é compatível com várias configurações de hardware para otimizar o desempenho:

CPU: execute o detector usando apenas a CPU.
CPU_GPU: execute o detector usando CPU e GPU.

Ao criar as opções de detector, use a API setPreferredHardwareConfigs para controlar a seleção de hardware. Por padrão, todas as configurações de hardware são definidas como preferenciais.

O ML Kit considera a disponibilidade, a estabilidade, a correção e a latência de cada configuração e escolhe a melhor entre as configurações preferidas. Se nenhuma das configurações preferenciais for aplicável, a configuração CPU será usada automaticamente como substituta. O ML Kit faz essas verificações e o preparo relacionado de maneira não bloqueadora antes de ativar qualquer aceleração. Portanto, é muito provável que a primeira vez que o usuário executar o detector, ele usará CPU. Depois que todo o preparo terminar, a melhor configuração será usada nas execuções a seguir.

Exemplos de uso do setPreferredHardwareConfigs:

Para permitir que o ML Kit escolha a melhor configuração, não chame essa API.
Se você não quiser ativar nenhuma aceleração, transmita apenas CPU.
Se você quiser usar a GPU para descarregar a CPU, mesmo que a GPU possa ser mais lenta, transmita apenas CPU_GPU.

Especifique as opções do detector de postura:

Kotlin

// Base pose detector with streaming frames, when depending on the pose-detection sdk
val options = PoseDetectorOptions.Builder()
    .setDetectorMode(PoseDetectorOptions.STREAM_MODE)
    .build()

// Accurate pose detector on static images, when depending on the pose-detection-accurate sdk
val options = AccuratePoseDetectorOptions.Builder()
    .setDetectorMode(AccuratePoseDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
    .build()

Java

// Base pose detector with streaming frames, when depending on the pose-detection sdk
PoseDetectorOptions options =
   new PoseDetectorOptions.Builder()
       .setDetectorMode(PoseDetectorOptions.STREAM_MODE)
       .build();

// Accurate pose detector on static images, when depending on the pose-detection-accurate sdk
AccuratePoseDetectorOptions options =
   new AccuratePoseDetectorOptions.Builder()
       .setDetectorMode(AccuratePoseDetectorOptions.SINGLE_IMAGE_MODE)
       .build();

Por fim, crie uma instância de PoseDetector. Transmita as opções especificadas:

Kotlin

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

Java

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. Preparar a imagem de entrada

Para detectar poses em uma imagem, crie um objeto InputImage usando Bitmap, media.Image, ByteBuffer, matriz de bytes ou um arquivo no dispositivo. Em seguida, transmita o objeto InputImage para o PoseDetector.

Para detecção de postura, use uma imagem com dimensões de pelo menos 480x360 pixels. Se você estiver fazendo detecção de poses em tempo real, a captura de frames com essa resolução mínima poderá ajudar a reduzir a latência.

É possível criar um objeto InputImage de diferentes fontes, cada uma explicada abaixo.

Como usar um `media.Image`

Para criar um objeto InputImage usando um objeto media.Image, como ao capturar uma imagem da câmera de um dispositivo, transmita o objeto media.Image e a rotação da imagem para InputImage.fromMediaImage().

Se você usar a biblioteca CameraX, as classes OnImageCapturedListener e ImageAnalysis.Analyzer vão calcular o valor de rotação para você.

Kotlin

private class YourImageAnalyzer : ImageAnalysis.Analyzer {

    override fun analyze(imageProxy: ImageProxy) {
        val mediaImage = imageProxy.image
        if (mediaImage != null) {
            val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.imageInfo.rotationDegrees)
            // Pass image to an ML Kit Vision API
            // ...
        }
    }
}

Java

private class YourAnalyzer implements ImageAnalysis.Analyzer {

    @Override
    public void analyze(ImageProxy imageProxy) {
        Image mediaImage = imageProxy.getImage();
        if (mediaImage != null) {
          InputImage image =
                InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.getImageInfo().getRotationDegrees());
          // Pass image to an ML Kit Vision API
          // ...
        }
    }
}

Se você não usar uma biblioteca de câmera que ofereça o grau de rotação da imagem, será possível calcular usando o grau de rotação do dispositivo e a orientação do sensor da câmera:

Kotlin

private val ORIENTATIONS = SparseIntArray()

init {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180)
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270)
}

/**
 * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
 * orientation.
 */
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
@Throws(CameraAccessException::class)
private fun getRotationCompensation(cameraId: String, activity: Activity, isFrontFacing: Boolean): Int {
    // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
    // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
    // rotated to compensate for the device's rotation.
    val deviceRotation = activity.windowManager.defaultDisplay.rotation
    var rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation)

    // Get the device's sensor orientation.
    val cameraManager = activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE) as CameraManager
    val sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION)!!

    if (isFrontFacing) {
        rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360
    } else { // back-facing
        rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360
    }
    return rotationCompensation
}MLKitVisionImage.kt

Java

private static final SparseIntArray ORIENTATIONS = new SparseIntArray();
static {
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_0, 0);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_90, 90);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_180, 180);
    ORIENTATIONS.append(Surface.ROTATION_270, 270);
}

/**
 * Get the angle by which an image must be rotated given the device's current
 * orientation.
 */
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
private int getRotationCompensation(String cameraId, Activity activity, boolean isFrontFacing)
        throws CameraAccessException {
    // Get the device's current rotation relative to its "native" orientation.
    // Then, from the ORIENTATIONS table, look up the angle the image must be
    // rotated to compensate for the device's rotation.
    int deviceRotation = activity.getWindowManager().getDefaultDisplay().getRotation();
    int rotationCompensation = ORIENTATIONS.get(deviceRotation);

    // Get the device's sensor orientation.
    CameraManager cameraManager = (CameraManager) activity.getSystemService(CAMERA_SERVICE);
    int sensorOrientation = cameraManager
            .getCameraCharacteristics(cameraId)
            .get(CameraCharacteristics.SENSOR_ORIENTATION);

    if (isFrontFacing) {
        rotationCompensation = (sensorOrientation + rotationCompensation) % 360;
    } else { // back-facing
        rotationCompensation = (sensorOrientation - rotationCompensation + 360) % 360;
    }
    return rotationCompensation;
}

Em seguida, transmita o objeto media.Image e o valor do grau de rotação para InputImage.fromMediaImage():

Kotlin

val image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation)MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, rotation);

Como usar um URI de arquivo

Para criar um objeto InputImage usando o URI de um arquivo, transmita o contexto do app e o URI do arquivo para InputImage.fromFilePath(). Isso é útil ao usar uma intent ACTION_GET_CONTENT para solicitar que o usuário selecione uma imagem no app de galeria dele.

Kotlin

val image: InputImage
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri)
} catch (e: IOException) {
    e.printStackTrace()
}MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image;
try {
    image = InputImage.fromFilePath(context, uri);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

Como usar `ByteBuffer` ou `ByteArray`

Para criar um objeto InputImage usando um ByteBuffer ou um ByteArray, primeiro calcule o grau de rotação da imagem conforme descrito anteriormente para a entrada de media.Image. Em seguida, crie o objeto InputImage com o buffer ou a matriz, com a altura, a largura, o formato de codificação de cores e o grau de rotação da imagem:

Kotlin

val image = InputImage.fromByteBuffer(
        byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)MLKitVisionImage.kt
// Or:
val image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
)
MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image = InputImage.fromByteBuffer(byteBuffer,
        /* image width */ 480,
        /* image height */ 360,
        rotationDegrees,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);MLKitVisionImage.java
// Or:
InputImage image = InputImage.fromByteArray(
        byteArray,
        /* image width */480,
        /* image height */360,
        rotation,
        InputImage.IMAGE_FORMAT_NV21 // or IMAGE_FORMAT_YV12
);MLKitVisionImage.java

Como usar um `Bitmap`

Para criar um objeto InputImage com base em um objeto Bitmap, faça a seguinte declaração:

Kotlin

val image = InputImage.fromBitmap(bitmap, 0)MLKitVisionImage.kt

Java

InputImage image = InputImage.fromBitmap(bitmap, rotationDegree);MLKitVisionImage.java

A imagem é representada por um objeto Bitmap com os graus de rotação.

3. Processar a imagem

Transmita o objeto InputImage preparado para o método process do PoseDetector.

Kotlin

Task<Pose> result = poseDetector.process(image)
       .addOnSuccessListener { results ->
           // Task completed successfully
           // ...
       }
       .addOnFailureListener { e ->
           // Task failed with an exception
           // ...
       }

Java

Task<Pose> result =
        poseDetector.process(image)
                .addOnSuccessListener(
                        new OnSuccessListener<Pose>() {
                            @Override
                            public void onSuccess(Pose pose) {
                                // Task completed successfully
                                // ...
                            }
                        })
                .addOnFailureListener(
                        new OnFailureListener() {
                            @Override
                            public void onFailure(@NonNull Exception e) {
                                // Task failed with an exception
                                // ...
                            }
                        });

Observação: se você estiver usando a API CameraX, feche o ImageProxy ao terminar de usar, por exemplo, adicionando um OnCompleteListener ao Task retornado do método process. Consulte a classe VisionProcessorBase no app de amostra do guia de início rápido para conferir um exemplo.

4. Receber informações sobre a postura detectada

Se uma pessoa for detectada na imagem, a API de detecção de postura vai retornar um objeto Pose com 33 PoseLandmarks.

Se a pessoa não estiver completamente dentro da imagem, o modelo vai atribuir as coordenadas dos pontos de referência ausentes fora do frame e dar a elas valores baixos de InFrameConfidence.

Se nenhuma pessoa for detectada no frame, o objeto Pose não vai conter PoseLandmarks.

Kotlin

// Get all PoseLandmarks. If no person was detected, the list will be empty
val allPoseLandmarks = pose.getAllPoseLandmarks()

// Or get specific PoseLandmarks individually. These will all be null if no person
// was detected
val leftShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_SHOULDER)
val rightShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER)
val leftElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ELBOW)
val rightElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ELBOW)
val leftWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_WRIST)
val rightWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_WRIST)
val leftHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HIP)
val rightHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HIP)
val leftKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_KNEE)
val rightKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_KNEE)
val leftAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ANKLE)
val rightAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ANKLE)
val leftPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_PINKY)
val rightPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_PINKY)
val leftIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_INDEX)
val rightIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_INDEX)
val leftThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_THUMB)
val rightThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_THUMB)
val leftHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HEEL)
val rightHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HEEL)
val leftFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_FOOT_INDEX)
val rightFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_FOOT_INDEX)
val nose = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.NOSE)
val leftEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_INNER)
val leftEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE)
val leftEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_OUTER)
val rightEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_INNER)
val rightEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE)
val rightEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_OUTER)
val leftEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EAR)
val rightEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EAR)
val leftMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_MOUTH)
val rightMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_MOUTH)

Java

// Get all PoseLandmarks. If no person was detected, the list will be empty
List<PoseLandmark> allPoseLandmarks = pose.getAllPoseLandmarks();

// Or get specific PoseLandmarks individually. These will all be null if no person
// was detected
PoseLandmark leftShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_SHOULDER);
PoseLandmark rightShoulder = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER);
PoseLandmark leftElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ELBOW);
PoseLandmark rightElbow = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ELBOW);
PoseLandmark leftWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_WRIST);
PoseLandmark rightWrist = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_WRIST);
PoseLandmark leftHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HIP);
PoseLandmark rightHip = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HIP);
PoseLandmark leftKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_KNEE);
PoseLandmark rightKnee = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_KNEE);
PoseLandmark leftAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_ANKLE);
PoseLandmark rightAnkle = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_ANKLE);
PoseLandmark leftPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_PINKY);
PoseLandmark rightPinky = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_PINKY);
PoseLandmark leftIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_INDEX);
PoseLandmark rightIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_INDEX);
PoseLandmark leftThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_THUMB);
PoseLandmark rightThumb = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_THUMB);
PoseLandmark leftHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_HEEL);
PoseLandmark rightHeel = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_HEEL);
PoseLandmark leftFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_FOOT_INDEX);
PoseLandmark rightFootIndex = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_FOOT_INDEX);
PoseLandmark nose = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.NOSE);
PoseLandmark leftEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_INNER);
PoseLandmark leftEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE);
PoseLandmark leftEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EYE_OUTER);
PoseLandmark rightEyeInner = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_INNER);
PoseLandmark rightEye = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE);
PoseLandmark rightEyeOuter = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EYE_OUTER);
PoseLandmark leftEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_EAR);
PoseLandmark rightEar = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_EAR);
PoseLandmark leftMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.LEFT_MOUTH);
PoseLandmark rightMouth = pose.getPoseLandmark(PoseLandmark.RIGHT_MOUTH);

Dicas para melhorar a performance

A qualidade dos resultados depende da qualidade da imagem de entrada:

Para que o Kit de ML detecte a postura com precisão, a pessoa na imagem precisa ser representada por dados de pixel suficientes. Para ter o melhor desempenho, o assunto precisa ter pelo menos 256 x 256 pixels.
Se você estiver detectando poses em um aplicativo em tempo real, considere as dimensões gerais das imagens de entrada. Imagens menores podem ser processadas mais rapidamente. Para reduzir a latência, capture imagens em resoluções mais baixas, mas tenha em mente os requisitos de resolução acima e faça o assunto ocupar o máximo possível da imagem.
Uma imagem com foco inadequado também pode prejudicar a precisão. Se os resultados não forem aceitáveis, peça para o usuário recapturar a imagem.

Se você quiser usar a detecção de postura em um aplicativo em tempo real, siga estas diretrizes para conseguir as melhores taxas de frames:

Use o SDK de detecção de postura básica e STREAM_MODE.
Capture imagens em uma resolução menor. No entanto, lembre-se também dos requisitos de dimensão de imagem da API.
Se você usar a API Camera ou camera2, limite as chamadas ao detector. Se um novo frame de vídeo ficar disponível durante a execução do detector, descarte esse frame. Consulte a classe VisionProcessorBase no app de amostra do guia de início rápido para conferir um exemplo.
Se você usar a API CameraX, verifique se a estratégia de contrapressão está definida como o valor padrão ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Isso garante que apenas uma imagem seja entregue para análise por vez. Se mais imagens forem produzidas quando o analisador estiver ocupado, elas serão descartadas automaticamente e não serão enfileiradas para entrega. Quando a imagem analisada é fechada chamando ImageProxy.close(), a próxima imagem mais recente é entregue.
Se você usar a saída do detector para sobrepor elementos gráficos na imagem de entrada, primeiro acesse o resultado do Kit de ML. Em seguida, renderize a imagem e faça a sobreposição de uma só vez. Isso renderiza a superfície de exibição apenas uma vez para cada frame de entrada. Consulte as classes CameraSourcePreview e GraphicOverlay no app de amostra do guia de início rápido para conferir um exemplo.
Se você usar a API Camera2, capture imagens no formato ImageFormat.YUV_420_888. Se você usar a API Camera mais antiga, capture imagens no formato ImageFormat.NV21.

Próximas etapas

Para saber como usar pontos de referência de postura para classificar poses, consulte Dicas de classificação de postura.

Detectar poses com o Kit de ML no Android Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.

Faça um teste

Antes de começar

1. Criar uma instância de PoseDetector

PoseDetector opções

Modo de detecção

Configuração do hardware

Kotlin

Java

Kotlin

Java

2. Preparar a imagem de entrada

Como usar um media.Image

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Kotlin

Java

Como usar um URI de arquivo

Kotlin

Java

Como usar ByteBuffer ou ByteArray

Kotlin

Java

Como usar um Bitmap

Kotlin

Java

3. Processar a imagem

Kotlin

Java

4. Receber informações sobre a postura detectada

Kotlin

Java

Dicas para melhorar a performance

Próximas etapas

Detectar poses com o Kit de ML no Android

1. Criar uma instância de `PoseDetector`

`PoseDetector` opções

Como usar um `media.Image`

Como usar `ByteBuffer` ou `ByteArray`

Como usar um `Bitmap`