A. 项目描述
图像分类在机器学习界是一个众所周知的概念,从最简单的意义上讲,当你向计算机显示图像,它告诉你该图像包含什么时,就会发生图像分类。ML Kit
中的图像标记更进一步,以概率级别为你提供在图像中看到的事物的列表。
B. 开发工具
- Android Studio Koala
- Kotlin
- Gradle 8.7
C. 代码设计
界面设计
界面上方是一个ImageView
,用于呈现示例图片;用户点击中间按钮,调用图像标记处理代码;待处理完毕,将结果展示在下方的 TextView
中。
图像标记处理代码
当用户单击按钮时,此代码将从ML Kit创建一个图像标记器:
val labeler = ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS)
然后从Bitmap
(用于显示图像)创建一个输入图像对象:
val image = InputImage.fromBitmap(bitmap!!, 0)
labeler.process
调用标记器来处理图像,并向其中添加两个监听器。
如果处理成功,则将触发成功监听器,否则将触发失败监听器。
当图像标记器成功时,它将返回一个标签列表。这些标签有一个带有描述标签的文本的文本属性,以及一个值为0到1的置信度属性,其中包含标记项存在的概率。
labeler.process(image)
.addOnSuccessListener { labels ->
// 任务执行成功
for (label in labels) {
val text = label.text
val confidence = label.confidence
outputText += "$text : $confidence\n"
//val index = label.index
}
txtOutput.text = outputText
}
.addOnFailureListener { e ->
// 任务执行失败
Log.e("MainActivity", e.toString())
}