Android'de ML Kit ile pozları algılama

ML Kit, poz algılama için iki optimize edilmiş SDK sağlar.

SDK Adıpose-detectionpose-detection-accurate
UygulamaKod ve öğeler, derleme sırasında uygulamanıza statik olarak bağlanır.Kod ve öğeler, derleme sırasında uygulamanıza statik olarak bağlanır.
Uygulama boyutunun etkisi (kod ve öğeler dahil)~10,1 MB~13,3 MB
PerformansPixel 3XL: ~30FPSPixel 3XL: CPU ile ~23 FPS, GPU ile ~30 FPS

Deneyin

Başlamadan önce

  1. Proje düzeyindeki build.gradle dosyanızda, Google'ın Maven deposunu hem buildscript hem de allprojects bölümüne eklediğinizden emin olun.

  2. ML Kit Android kitaplıklarının bağımlılıklarını, modülünüzün uygulama düzeyindeki Gradle dosyasına (genellikle app/build.gradle) ekleyin:

    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. PoseDetector örneği oluşturma

PoseDetector seçenek

Bir resimde poz algılamak için önce PoseDetector örneği oluşturun ve isteğe bağlı olarak algılayıcı ayarlarını belirtin.

Algılama modu

PoseDetector iki algılama modunda çalışır. Kullanım alanınıza uygun olanı seçtiğinizden emin olun.

STREAM_MODE (varsayılan)
Poz algılayıcı, önce resimdeki en belirgin kişiyi algılar, ardından poz algılama işlemini çalıştırır. Sonraki karelerde, kişi bulanıklaşmadığı veya yüksek güvenle algılanmadığı sürece kişi algılama adımı uygulanmaz. Poz algılayıcı, en belirgin kişiyi takip etmeye çalışır ve her çıkarımda bu kişinin pozunu döndürür. Bu, gecikmeyi azaltır ve algılamayı kolaylaştırır. Bir video akışında pozu algılamak istediğinizde bu modu kullanın.
SINGLE_IMAGE_MODE
Poz algılayıcı, bir kişiyi algılayıp poz algılama işlemini çalıştırır. Kişi algılama adımı her resim için çalışır. Bu nedenle gecikme daha yüksek olur ve kişi takibi yapılmaz. Poz algılamayı statik resimlerde kullanırken veya izleme istenmediğinde bu modu kullanın.

Donanım yapılandırması

PoseDetector, performansı optimize etmek için birden fazla donanım yapılandırmasını destekler:

  • CPU: Algılayıcıyı yalnızca CPU kullanarak çalıştırın.
  • CPU_GPU: Hem CPU hem de GPU kullanarak algılayıcıyı çalıştırın.

Algılayıcı seçeneklerini oluştururken donanım seçimini kontrol etmek için API'yi setPreferredHardwareConfigs kullanabilirsiniz. Varsayılan olarak tüm donanım yapılandırmaları tercih edilen olarak ayarlanır.

ML Kit, her yapılandırmanın kullanılabilirliğini, kararlılığını, doğruluğunu ve gecikmesini dikkate alarak tercih edilen yapılandırmalar arasından en iyisini seçer. Tercih edilen yapılandırmalardan hiçbiri geçerli değilse yedek olarak CPU yapılandırması otomatik olarak kullanılır. ML Kit, bu kontrolleri ve ilgili hazırlıkları herhangi bir hızlandırmayı etkinleştirmeden önce engellemeyen bir şekilde yapar. Bu nedenle, kullanıcınızın algılayıcıyı ilk kez çalıştırdığında CPU kullanması en olası durumdur. Tüm hazırlıklar tamamlandıktan sonra, sonraki çalıştırmalarda en iyi yapılandırma kullanılır.

setPreferredHardwareConfigs ile ilgili örnek kullanımlar:

  • ML Kit'in en iyi yapılandırmayı seçmesine izin vermek için bu API'yi çağırmayın.
  • Herhangi bir hızlandırmayı etkinleştirmek istemiyorsanız yalnızca CPU değerini iletin.
  • GPU daha yavaş olsa bile CPU'yu boşaltmak için GPU'yu kullanmak istiyorsanız yalnızca CPU_GPU değerini iletin.

Poz algılayıcı seçeneklerini belirtin:

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();

Son olarak, PoseDetector örneğini oluşturun. Belirttiğiniz seçenekleri iletin:

Kotlin

val poseDetector = PoseDetection.getClient(options)

Java

PoseDetector poseDetector = PoseDetection.getClient(options);

2. Giriş resmini hazırlama

Bir resimdeki pozları algılamak için InputImage nesnesi oluşturun. Bu nesne, Bitmap, media.Image, ByteBuffer, bayt dizisi veya cihazdaki bir dosyadan oluşturulabilir. Ardından, InputImage nesnesini PoseDetector öğesine iletin.

Poz algılama için en az 480x360 piksel boyutlarında bir resim kullanmanız gerekir. Pozları gerçek zamanlı olarak algılıyorsanız kareleri bu minimum çözünürlükte yakalamak gecikmeyi azaltmaya yardımcı olabilir.

Farklı kaynaklardan InputImage nesnesi oluşturabilirsiniz. Her biri aşağıda açıklanmıştır.

media.Image kullanma

Bir media.Image nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için (ör. bir cihazın kamerasından resim yakaladığınızda) media.Image nesnesini ve resmin dönüşünü InputImage.fromMediaImage()'e iletin.

CameraX kitaplığını kullanıyorsanız OnImageCapturedListener ve ImageAnalysis.Analyzer sınıfları, sizin için döndürme değerini hesaplar.

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
          // ...
        }
    }
}

Resmin dönüş derecesini veren bir kamera kitaplığı kullanmıyorsanız, cihazın dönüş derecesi ve cihazdaki kamera sensörünün yönlendirmesinden yararlanarak dönüş derecesini hesaplayabilirsiniz:

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;
}

Ardından, media.Image nesnesini ve dönüş derecesi değerini InputImage.fromMediaImage()'ye iletin:

Kotlin

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

Java

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

Dosya URI'si kullanma

Dosya URI'sinden InputImage nesnesi oluşturmak için uygulama bağlamını ve dosya URI'sini InputImage.fromFilePath()'ye iletin. Bu, kullanıcıdan galeri uygulamasından bir resim seçmesini istemek için ACTION_GET_CONTENT amacını kullandığınızda yararlıdır.

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();
}

ByteBuffer veya ByteArray kullanma

ByteBuffer veya ByteArray öğesinden InputImage nesnesi oluşturmak için öncelikle media.Image girişi için daha önce açıklandığı gibi görüntü döndürme derecesini hesaplayın. Ardından, arabellek veya diziyle birlikte resmin yüksekliği, genişliği, renk kodlama biçimi ve döndürme derecesiyle InputImage nesnesini oluşturun:

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

Bitmap kullanma

Bitmap nesnesinden InputImage nesnesi oluşturmak için aşağıdaki bildirimi yapın:

Kotlin

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

Java

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

Resim, döndürme dereceleriyle birlikte bir Bitmap nesnesiyle gösterilir.

3. Resmi işleme

Hazırlanan InputImage nesnesini PoseDetector öğesinin process yöntemine iletin.

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
                                // ...
                            }
                        });

4. Algılanan poz hakkında bilgi edinme

Resimde bir kişi algılanırsa poz algılama API'si 33 Pose içeren bir PoseLandmark döndürür.

Kişi resmin içinde tamamen görünmüyorsa model, eksik önemli nokta koordinatlarını çerçevenin dışına atar ve bunlara düşük InFrameConfidence değerleri verir.

Karede kişi algılanmadıysa Pose nesnesi PoseLandmark içermez.

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);

Performansı artırmaya yönelik ipuçları

Sonuçlarınızın kalitesi, giriş resminin kalitesine bağlıdır:

  • ML Kit'in pozu doğru şekilde algılayabilmesi için resimdeki kişinin yeterli piksel verisiyle temsil edilmesi gerekir. En iyi performans için özne en az 256x256 piksel olmalıdır.
  • Gerçek zamanlı bir uygulamada poz algılarsanız giriş resimlerinin genel boyutlarını da göz önünde bulundurmanız gerekebilir. Daha küçük resimler daha hızlı işlenebilir. Bu nedenle, gecikmeyi azaltmak için daha düşük çözünürlüklerde resim çekin ancak yukarıdaki çözünürlük şartlarını göz önünde bulundurun ve öznenin mümkün olduğunca fazla yer kapladığından emin olun.
  • Resmin iyi odaklanmaması da doğruluğu etkileyebilir. Kabul edilebilir sonuçlar almazsanız kullanıcıdan resmi yeniden çekmesini isteyin.

Poz algılamayı gerçek zamanlı bir uygulamada kullanmak istiyorsanız en iyi kare hızlarını elde etmek için aşağıdaki yönergeleri uygulayın:

  • Temel poz algılama SDK'sını ve STREAM_MODE kullanın.
  • Görüntüleri daha düşük çözünürlükte çekmeyi deneyin. Ancak bu API'nin resim boyutu koşullarını da göz önünde bulundurun.
  • Camera veya camera2 API'sini kullanıyorsanız dedektöre yapılan çağrıları sınırlayın. Dedektör çalışırken yeni bir video karesi kullanılabilir hale gelirse kareyi bırakın. Örnek için hızlı başlangıç örnek uygulamasındaki VisionProcessorBase sınıfına bakın.
  • CameraX API'sini kullanıyorsanız geri basınç stratejisinin varsayılan değerine ayarlandığından emin olun ImageAnalysis.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST. Bu, analiz için aynı anda yalnızca bir resmin gönderilmesini sağlar. Analizör meşgulken daha fazla resim üretilirse bunlar otomatik olarak bırakılır ve teslimat için sıraya alınmaz. Analiz edilen görüntü ImageProxy.close() çağrılarak kapatıldığında, en son görüntü teslim edilir.
  • Giriş resmine grafik yerleştirmek için algılayıcının çıkışını kullanıyorsanız önce ML Kit'ten sonucu alın, ardından resmi tek adımda oluşturun ve yerleştirin. Bu, her giriş karesi için yalnızca bir kez görüntüleme yüzeyinde oluşturulur. Örnek için hızlı başlangıç örnek uygulamasındaki CameraSourcePreview ve GraphicOverlay sınıflarına bakın.
  • Camera2 API'yi kullanıyorsanız ImageFormat.YUV_420_888 biçiminde resim çekin. Eski Camera API'yi kullanıyorsanız görüntüleri ImageFormat.NV21 biçiminde çekin.

Sonraki adımlar

  • Pozları sınıflandırmak için poz işaretlerini nasıl kullanacağınızı öğrenmek istiyorsanız Poz Sınıflandırma İpuçları başlıklı makaleyi inceleyin.