Huawei ML Kit’in Yeni Özellikleri

Huawei Ml kit’in yeni özellikleri nelerdir?

21 Ağustos’ta Ml kitin yeni güncellemesi yayınlandı. Bu versiyon ile Ml kite 4 yeni servis eklendi. Servislerden bahsetmeden önce uygulamanızı Huawei mobil servislerine entegre etmek için gerekli bilgileri vererek başlayayım.

Android uygulamamı HMS Core ‘a nasıl entegre edebilirim ?

Huawei mobil servislerini kullanabilmemiz için uygulamamızın AppGallery Connect’e bağlı olması gerekiyor. Aşağıdaki linkten entegre etmek için gerekli adımları bulabilirsiniz. İşlemler tamamlandıktan sonra AppGallery Connect üzerinden Ml Kit’i aktif etmeyi unutmayın.

Android | Integrating Your Apps With Huawei HMS Core

1-) Image Super-Resolution

Bu servis ‘1x’ ve ‘3x olmak üzere fotoğraflarda 2 tür iyileştirme sağlıyor. 3x’te artı olarak fotografta genişletme uygulanabiliyor. Genel olarak fotoğraflardaki gürültünün giderilmesi ve netleştirme gibi işlemler uygulanıyor.

Dikkat edilmesi Gerekenler

• Serviste kullanılacak olan bitmapler ARGB formatında olmalı.Servisten size dönecek olan fotoğraflar da ARGB formatındadır.
• 3x super-resolution senaryosunda, fotoğrafın uzun kısmı en az 64 en fazla 1024 piksel olabilir.
• 1x super-resolution senaryosunda, fotoğrafın uzun kısmı en az 64 en fazla 800 piksel olabilir. fotoğrafın kısa kısmı ise en az 1 en fazla 768 piksel olabilir.
• Verilen fotoğrafın kalitesinin iyi olduğu durumlarda değişim farkedilmeyebilir.

Image Super-Resolution örneği

Image Super-Resolution Java Kodu

build.gradle

2-) Document Skew Correction

Bu servis dökümanın konumunu alıp , eğiminin giderilmesini sağlıyor. Açı ile çekilmiş fotoğrafların düzeltilmesini ve yazıların daha okunabilir olmasını sağlamaktadır.

Dikkat edilmesi Gerekenler

• En iyi sonucu 30 derecelik eğimde alabilirsiniz.
• 30 dereceden fazla eğimde dökümanın sınırlarının belirgin olması daha iyi sonuçlar sağlamaktadır.

Java Code of the Document Skew Correction

build.gradle

Document Skew Correction Örneği

3-) Liveness Detection

Liveness Detection servisi kamera ile yüzün yakalanması ve yakalanan yüzün gerçek bir kullanıcıya ait olup olmadıgının tespiti için kullanılıyor.Örneğin daha önceden çekilmiş bir yüz fotoğrafı yada videosu olduğu durumların tespit edilmesini sağlar. Genel olarak telefon kilidi açılması ve kimlik doğrulaması alanlarında yoğun bir şekilde kullanılmaktadır.

Java Code of the Liveness Detection

build.gradle

16. satırda activity verilmesi gerekiyor. (örneğin “MainActivity.this”) Bu kisimdan sonra otomatik olarak bir kamera ekrani açılacak ve kullanıcı yüzünü tarattığında callback tetiklenmiş olacak.

Not: Bu servis için ayrıca kamera izni gerekmektedir.Aşağıdaki kodu “AndroidManifest.xml” dosyasına eklemeniz gerekmektedir.

4-) Hand Keypoint Detection

Bu servis ile eldeki 21 nokta (parmak ucu, parmak eklemi ve bilekte dahil olmak üzere ) tespit edilip , noktaların koordinatları döndürülür. Şuanda servis statik fotoğraf üzerinde ve kamera akışı üzerinde çalışabiliyor.

Servis elin yüzde 50' sinin görünür durumda olmadığı ve eldivenin bulunduğu senaryolarda düzgün çalışmamaktadır.

Hand Keypoint Detection Java kodu(Statik fotoğraf)

build.gradle

El fotoğrafı bitmap formatında servise verilmelidir. başarılı bi şekilde noktalar alındıktan sonra “Canvas.drawLine()” metodu yardımıyla noktalar arasına çizgilerde çizebilirsiniz.

Hand Keypoint Detection Çıktısı

Bir sonraki buluşmamıza kadar sağlıklı günler ..

Referanslar:

ML Kit - Machine Learning Service - HUAWEI Developer