Melakukan klasifikasi pada gambar.
API mengharapkan model TFLite dengan Metadata Model TFLite opsional, namun sangat disarankan. .
API mendukung model dengan satu tensor masukan gambar dan satu tensor keluaran klasifikasi. Untuk lebih spesifiknya, berikut persyaratannya.
- Tensor gambar masukan (
kTfLiteUInt8
/kTfLiteFloat32
)- masukan gambar dengan ukuran
[batch x height x width x channels]
. - inferensi batch tidak didukung (
batch
harus 1). - hanya input RGB yang didukung (
channels
harus ada 3). - jika tipenya adalah
kTfLiteFloat32
, NormalizationOptions harus dilampirkan ke metadata untuk normalisasi input.
- masukan gambar dengan ukuran
kTfLiteUInt8
/ kTfLiteFloat32
)- dengan
N
kelas 2 atau 4 dimensi, seperti[1 x N]
atau[1 x 1 x 1 x N]
- file label harus dikemas ke metadata. Lihat contoh pembuatan metadata untuk pengklasifikasi gambar . Jika tidak ada file label yang dikemas, hasilnya akan menggunakan indeks sebagai label.
Contoh model tersebut dapat ditemukan di TensorFlow Hub. .
Kelas Bersarang
kelas | ImageClassifier.ImageClassifierOptions | Opsi untuk menyiapkan ImageClassifier. |
Metode Publik
Metode Warisan
Metode Publik
Daftar publik <Klasifikasi> mengklasifikasikan (gambar TensorImage )
Melakukan klasifikasi aktual pada TensorImage
yang disediakan.
ImageClassifier
mendukung tipe ruang warna TensorImage
berikut:
Parameter
gambar | objek TensorImage UINT8 yang mewakili gambar RGB atau YUV |
---|
Melempar
Pengecualian Argumen Ilegal | jika jenis ruang warna gambar tidak didukung |
---|
Daftar publik <Klasifikasi> mengklasifikasikan (gambar TensorImage , opsi ImageProcessingOptions )
Melakukan klasifikasi aktual pada TensorImage
yang disediakan dengan ImageProcessingOptions
.
ImageClassifier
mendukung opsi berikut:
- Wilayah minat (ROI) (melalui
ImageProcessingOptions.Builder.setRoi(Rect)
). Ini default untuk seluruh gambar. - rotasi gambar (melalui
ImageProcessingOptions.Builder.setOrientation(ImageProcessingOptions.Orientation)
). Standarnya adalahImageProcessingOptions.Orientation.TOP_LEFT
.
ImageClassifier
mendukung tipe ruang warna TensorImage
berikut:
Parameter
gambar | objek TensorImage UINT8 yang mewakili gambar RGB atau YUV |
---|---|
pilihan |
Melempar
Pengecualian Argumen Ilegal | jika jenis ruang warna gambar tidak didukung |
---|
Daftar publik <Klasifikasi> mengklasifikasikan (gambar MlImage )
Melakukan klasifikasi aktual pada MlImage
yang disediakan.
Parameter
gambar | objek MlImage yang mewakili gambar |
---|
Melempar
Pengecualian Argumen Ilegal | jika jenis penyimpanan atau format gambar tidak didukung |
---|
Daftar publik <Klasifikasi> mengklasifikasikan (gambar MlImage , opsi ImageProcessingOptions )
Melakukan klasifikasi aktual pada MlImage
yang disediakan dengan ImageProcessingOptions
.
ImageClassifier
mendukung opsi berikut:
- Wilayah minat (ROI) (melalui
ImageProcessingOptions.Builder.setRoi(Rect)
). Ini default untuk seluruh gambar. - rotasi gambar (melalui
ImageProcessingOptions.Builder.setOrientation(ImageProcessingOptions.Orientation)
). Standarnya adalahImageProcessingOptions.Orientation.TOP_LEFT
.MlImage.getRotation()
tidak efektif.
Parameter
gambar | objek MlImage yang mewakili gambar |
---|---|
pilihan | mengonfigurasi opsi termasuk ROI dan rotasi |
Melempar
Pengecualian Argumen Ilegal | jika jenis penyimpanan atau format gambar tidak didukung |
---|
ImageClassifier statis publik createFromBuffer ( ByteBuffer modelBuffer)
Membuat instance ImageClassifier
dengan buffer model dan ImageClassifier.ImageClassifierOptions
default.
Parameter
modelBuffer | ByteBuffer langsung atau MappedByteBuffer dari model klasifikasi |
---|
Melempar
Pengecualian Argumen Ilegal | jika buffer model bukan ByteBuffer langsung atau MappedByteBuffer |
---|---|
IlegalStateException | jika ada kesalahan internal |
Pengecualian Waktu Proses | jika ada kesalahan yang tidak ditentukan |
ImageClassifier statis publik createFromBufferAndOptions (Opsi ByteBuffer modelBuffer, ImageClassifier.ImageClassifierOptions )
Membuat instance ImageClassifier
dengan buffer model dan ImageClassifier.ImageClassifierOptions
.
Parameter
modelBuffer | ByteBuffer langsung atau MappedByteBuffer dari model klasifikasi |
---|---|
pilihan |
Melempar
Pengecualian Argumen Ilegal | jika buffer model bukan ByteBuffer langsung atau MappedByteBuffer |
---|---|
IlegalStateException | jika ada kesalahan internal |
Pengecualian Waktu Proses | jika ada kesalahan yang tidak ditentukan |
public static ImageClassifier createFromFile (Konteks konteks, String modelPath)
Membuat instance ImageClassifier
dari ImageClassifier.ImageClassifierOptions
default.
Parameter
konteks | |
---|---|
modelPath | jalur model klasifikasi dengan metadata di aset |
Melempar
Pengecualian IO | jika terjadi kesalahan I/O saat memuat model tflite |
---|---|
Pengecualian Argumen Ilegal | jika suatu argumen tidak valid |
IlegalStateException | jika ada kesalahan internal |
Pengecualian Waktu Proses | jika ada kesalahan yang tidak ditentukan |
ImageClassifier statis publik createFromFile ( File modelFile)
Membuat instance ImageClassifier
dari ImageClassifier.ImageClassifierOptions
default.
Parameter
file model | contoh File model klasifikasi |
---|
Melempar
Pengecualian IO | jika terjadi kesalahan I/O saat memuat model tflite |
---|---|
Pengecualian Argumen Ilegal | jika suatu argumen tidak valid |
IlegalStateException | jika ada kesalahan internal |
Pengecualian Waktu Proses | jika ada kesalahan yang tidak ditentukan |
ImageClassifier statis publik createFromFileAndOptions (Konteks konteks, String modelPath, opsi ImageClassifier.ImageClassifierOptions )
Membuat instance ImageClassifier
dari ImageClassifier.ImageClassifierOptions
.
Parameter
konteks | |
---|---|
modelPath | jalur model klasifikasi dengan metadata di aset |
pilihan |
Melempar
Pengecualian IO | jika terjadi kesalahan I/O saat memuat model tflite |
---|---|
Pengecualian Argumen Ilegal | jika suatu argumen tidak valid |
IlegalStateException | jika ada kesalahan internal |
Pengecualian Waktu Proses | jika ada kesalahan yang tidak ditentukan |
ImageClassifier statis publik createFromFileAndOptions ( File modelFile, opsi ImageClassifier.ImageClassifierOptions )
Membuat instance ImageClassifier
.
Parameter
file model | contoh File model klasifikasi |
---|---|
pilihan |
Melempar
Pengecualian IO | jika terjadi kesalahan I/O saat memuat model tflite |
---|---|
Pengecualian Argumen Ilegal | jika suatu argumen tidak valid |
IlegalStateException | jika ada kesalahan internal |
Pengecualian Waktu Proses | jika ada kesalahan yang tidak ditentukan |