Android AI应用开发：图像标记

开发基于Google ML模型的Android图像标记应用

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())
                }

ML Kit的内置图像标记模型可识别图像中的400多个类。
ML Kit的完整标签发布在 https://developers.google.cn/ml-kit/vision/image-labeling/label-map .

D. 项目演示

E. 项目源码

关注公众号『数字森林』，后台发送关键字：图像标记，获取项目源码。