Что такое ML Kit

ML Kit — это библиотека от Google, которая предоставляет инструменты для реализации машинного обучения в мобильных приложениях на платформах Android и iOS. Она позволяет разработчикам использовать предобученные модели машинного обучения, упрощая внедрение таких возможностей, как распознавание текста, обработка изображений, анализ речи и многое другое, без необходимости глубоких знаний в области машинного обучения.

Основные возможности ML Kit

Распознавание текста (Text Recognition)
Позволяет извлекать текст из изображений, включая распознавание рукописного текста или текста с документов.

Сканирование штрихкодов (Barcode Scanning)
Поддерживает распознавание различных типов штрихкодов и QR-кодов.

Распознавание лиц (Face Detection)
Обнаруживает лица на изображениях и определяет их особенности (глаза, рот, улыбка и т.д.).

Распознавание жестов рук (Hand Gesture Recognition)
Распознает жесты и позы рук, что особенно полезно для интерактивных приложений.

Обнаружение объектов и отслеживание (Object Detection and Tracking)
Позволяет находить объекты на изображении в реальном времени и отслеживать их положение.

Распознавание речи (Speech Recognition)
Конвертирует аудио в текст, что удобно для создания голосовых помощников.

Перевод текста (Translation)
Автоматически переводит текст между различными языками.

Идентификация языка (Language Identification)
Определяет язык текста.

Обработка изображений (Image Labeling)
Классифицирует объекты на изображениях и присваивает им метки.

Создание собственных моделей
Разработчики могут интегрировать свои модели TensorFlow Lite или использовать AutoML для обучения модели на собственных данных.

Преимущества ML Kit

• Легкость интеграции. Библиотека проста в использовании и доступна через SDK.
• Гибкость. Поддерживает работу как на устройстве (on-device), так и в облаке (cloud-based).
• Эффективность. Функции на устройстве работают быстро и офлайн, что повышает приватность и производительность.
• Кросс-платформенность. Поддерживает как Android, так и iOS.

Недостатки ML Kit

ML Kit, несмотря на свою доступность и простоту использования, имеет ряд недостатков, которые могут ограничивать его применение в некоторых проектах. Основная проблема заключается в ограниченной гибкости предобученных моделей. Они предоставляют удобное решение для стандартных задач, но могут оказаться недостаточно точными для специфических или уникальных случаев. Возможность интеграции кастомных моделей через TensorFlow Lite помогает частично решить эту проблему, однако объем поддержки таких моделей ограничен, что снижает их адаптивность.

Еще один значительный недостаток — зависимость от экосистемы Google. ML Kit оптимально работает с Firebase и Google Cloud, что создает трудности для разработчиков, которые хотят использовать другие платформы или избегают облачных решений. Кроме того, производительность некоторых функций может страдать на устаревших или маломощных устройствах, особенно если задачи требуют высокой вычислительной мощности.

Хотя ML Kit поддерживает работу в офлайн-режиме для ряда функций, таких как распознавание текста или сканирование штрихкодов, многие сложные задачи, например перевод текста или более глубокий анализ данных, требуют подключения к интернету. Это ограничивает его применение в автономных приложениях.

Также стоит учитывать ограничения по поддержке языков и форматов данных. Например, функции перевода или распознавания текста могут не работать с редкими языками или специфическими символами, что делает библиотеку менее универсальной.

Наконец, использование облачных функций ML Kit вызывает вопросы о конфиденциальности данных, так как обработка часто происходит на серверах Google. Это особенно критично для приложений, работающих с чувствительной или приватной информацией, что требует от разработчиков дополнительных усилий для обеспечения безопасности данных.

Использование

ML Kit идеально подходит для мобильных приложений, которые нуждаются в функциях искусственного интеллекта и машинного обучения. Например:

• Сканирование документов и текстов.
• Фильтры для фотографий или камер в реальном времени.
• Создание приложений дополненной реальности (AR).

ML Kit делает сложные технологии доступными и удобными для разработчиков, снижая порог вхождения в мир машинного обучения.

Пример интеграции ML Kit в Android-проект

Ниже представлен пример интеграции ML Kit для распознавания текста (Text Recognition) в Android-приложении. Мы будем использовать библиотеку ML Kit и CameraX для захвата изображения и его обработки.

Шаг 1. Добавление зависимостей

В файле build.gradle проекта добавьте зависимости:

dependencies {
    implementation 'com.google.mlkit:text-recognition:16.0.0' // Для распознавания текста
    implementation 'androidx.camera:camera-core:1.4.0'       // Для работы с CameraX
    implementation 'androidx.camera:camera-view:1.4.0'
}

Шаг 2. Настройка пользовательского интерфейса

Добавьте виджет камеры и контейнер для отображения распознанного текста в activity_main.xml:

<androidx.camera.view.PreviewView
    android:id="@+id/previewView"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="0dp"
    android:layout_weight="1" />

<TextView
    android:id="@+id/textResult"
    android:layout_width="match_parent"
    android:layout_height="wrap_content"
    android:padding="16dp"
    android:textSize="16sp"
    android:text="Распознанный текст будет отображен здесь"
    android:background="#EFEFEF" />

Шаг 3. Настройка CameraX и ML Kit

В файле MainActivity.kt настройте захват изображения и обработку с помощью фреймворка:

import android.os.Bundle
import android.util.Log
import android.widget.TextView
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity
import androidx.camera.core.ImageAnalysis
import androidx.camera.core.ImageProxy
import androidx.camera.lifecycle.ProcessCameraProvider
import androidx.camera.view.PreviewView
import com.google.mlkit.vision.common.InputImage
import com.google.mlkit.vision.text.TextRecognition
import com.google.mlkit.vision.text.latin.TextRecognizerOptions
import java.util.concurrent.ExecutorService
import java.util.concurrent.Executors

class MainActivity : AppCompatActivity() {

    private lateinit var previewView: PreviewView
    private lateinit var textResult: TextView
    private lateinit var cameraExecutor: ExecutorService

    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContentView(R.layout.activity_main)

        previewView = findViewById(R.id.previewView)
        textResult = findViewById(R.id.textResult)

        cameraExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor()
        startCamera()
    }

    private fun startCamera() {
        val cameraProviderFuture = ProcessCameraProvider.getInstance(this)

        cameraProviderFuture.addListener({
            val cameraProvider = cameraProviderFuture.get()
            val preview = androidx.camera.core.Preview.Builder().build().also {
                it.setSurfaceProvider(previewView.surfaceProvider)
            }

            val imageAnalyzer = ImageAnalysis.Builder()
                .build()
                .also { it.setAnalyzer(cameraExecutor, { imageProxy -> analyzeImage(imageProxy) }) }

            val cameraSelector = androidx.camera.core.CameraSelector.DEFAULT_BACK_CAMERA

            try {
                cameraProvider.unbindAll()
                cameraProvider.bindToLifecycle(this, cameraSelector, preview, imageAnalyzer)
            } catch (e: Exception) {
                Log.e("MLKitExample", "Ошибка при запуске камеры", e)
            }
        }, ContextCompat.getMainExecutor(this))
    }

    private fun analyzeImage(imageProxy: ImageProxy) {
        val mediaImage = imageProxy.image
        if (mediaImage != null) {
            val inputImage = InputImage.fromMediaImage(mediaImage, imageProxy.imageInfo.rotationDegrees)
            val recognizer = TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS)

            recognizer.process(inputImage)
                .addOnSuccessListener { visionText ->
                    textResult.text = visionText.text
                }
                .addOnFailureListener { e ->
                    Log.e("MLKitExample", "Ошибка распознавания текста", e)
                }
                .addOnCompleteListener {
                    imageProxy.close()
                }
        }
    }

    override fun onDestroy() {
        super.onDestroy()
        cameraExecutor.shutdown()
    }
}

Объяснение кода:

1. Настройка CameraX: Камера запускается с помощью CameraProvider, а анализ изображений передается через ImageAnalysis.
2. ML Kit: Для обработки изображений используется TextRecognition, который конвертирует изображение в текст с помощью предобученной модели.
3. Распознавание текста: Текст выводится в TextView, который обновляется после успешного распознавания.

Шаг 4. Тестирование

Запустите приложение на устройстве с камерой. Наведите камеру на текст, и результат распознавания будет отображаться внизу экрана.

Этот пример демонстрирует простую интеграцию функции распознавания текста, но аналогичным образом можно подключить и другие фичи, такие как сканирование штрихкодов или распознавание лиц.

Ссылки

• Официальный сайт