ImageSegmenter
Tetap teratur dengan koleksi
Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.
Melakukan segmentasi pada gambar.
API mengharapkan model TFLite dengan Metadata Model TFLite. .
API mendukung model dengan satu tensor masukan gambar dan satu tensor keluaran. 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.
Tensor gambar keluaran ( kTfLiteUInt8
/ kTfLiteFloat32
)- tensor berukuran
[batch x mask_height x mask_width x num_classes]
, dengan batch
harus 1, mask_width
dan mask_height
adalah dimensi masker segmentasi yang dihasilkan oleh model, dan num_classes
adalah jumlah kelas yang didukung oleh model. - peta label opsional (tetapi disarankan) dapat dilampirkan sebagai AssociatedFile-s dengan tipe TENSOR_AXIS_LABELS, berisi satu label per baris. AssociatedFile pertama (jika ada) digunakan untuk mengisi nama kelas, yaitu
ColoredLabel.getlabel()
dari hasilnya. Nama tampilan, yaitu ColoredLabel.getDisplayName()
, diisi dari AssociatedFile (jika ada) yang lokalnya cocok dengan bidang `display_names_locale` dari `ImageSegmenterOptions` yang digunakan pada waktu pembuatan ("en" secara default, yaitu bahasa Inggris). Jika tidak ada yang tersedia, hanya kolom `indeks` pada hasil yang akan diisi.
Contoh model tersebut dapat ditemukan di TensorFlow Hub. .
Metode Warisan
Dari kelas java.lang.Object boolean | sama dengan ( Objek arg0) |
Kelas terakhir <?> | dapatkan Kelas () |
ke dalam | Kode hash () |
kekosongan terakhir | memberitahu () |
kekosongan terakhir | beri tahuSemua () |
Rangkaian | keString () |
kekosongan terakhir | tunggu (arg0 panjang, int arg1) |
kekosongan terakhir | tunggu (argumen panjang0) |
kekosongan terakhir | Tunggu () |
Dari antarmuka java.io.Closeable kekosongan abstrak | menutup () |
Dari antarmuka java.lang.AutoCloseable kekosongan abstrak | menutup () |
Metode Publik
ImageSegmenter statis publik createFromFile (Konteks konteks, String modelPath)
Parameter
konteks | |
---|
modelPath | jalur model segmentasi dengan metadata di aset |
---|
ImageSegmenter statis publik createFromFile ( File modelFile)
Parameter
file model | contoh File model segmentasi |
---|
Parameter
file model | contoh File model segmentasi |
---|
pilihan | |
---|
Parameter
konteks | |
---|
modelPath | jalur model segmentasi dengan metadata di aset |
---|
pilihan | |
---|
Parameter
frameBufferHandle | |
---|
pilihan | |
---|
Parameter
gambar | objek TensorImage UINT8 yang mewakili gambar RGB atau YUV |
---|
Kembali
- hasil melakukan segmentasi gambar. Perhatikan bahwa pada saat itu, satu elemen
Segmentation
diharapkan dikembalikan. Hasilnya disimpan dalam List
untuk ekstensi selanjutnya, misalnya model segmentasi instan, yang dapat mengembalikan satu segmentasi per objek.
Melakukan segmentasi aktual pada MlImage
yang disediakan.
Parameter
gambar | sebuah MlImage untuk disegmentasi. |
---|
Kembali
- hasil melakukan segmentasi gambar. Perhatikan bahwa pada saat itu, satu elemen
Segmentation
diharapkan dikembalikan. Hasilnya disimpan dalam List
untuk ekstensi selanjutnya, misalnya model segmentasi instan, yang dapat mengembalikan satu segmentasi per objek.
Parameter
gambar | objek TensorImage UINT8 yang mewakili gambar RGB atau YUV |
---|
pilihan | opsi mengonfigurasi cara memproses gambar terlebih dahulu |
---|
Kembali
- hasil melakukan segmentasi gambar. Perhatikan bahwa pada saat itu, satu elemen
Segmentation
diharapkan dikembalikan. Hasilnya disimpan dalam List
untuk ekstensi selanjutnya, misalnya model segmentasi instan, yang dapat mengembalikan satu segmentasi per objek.
Parameter
gambar | sebuah MlImage untuk disegmentasi. |
---|
pilihan | opsi mengonfigurasi cara memproses gambar terlebih dahulu. |
---|
Kembali
- hasil melakukan segmentasi gambar. Perhatikan bahwa pada saat itu, satu elemen
Segmentation
diharapkan dikembalikan. Hasilnya disimpan dalam List
untuk ekstensi selanjutnya, misalnya model segmentasi instan, yang dapat mengembalikan satu segmentasi per objek.
Kecuali dinyatakan lain, konten di halaman ini dilisensikan berdasarkan Lisensi Creative Commons Attribution 4.0, sedangkan contoh kode dilisensikan berdasarkan Lisensi Apache 2.0. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Kebijakan Situs Google Developers. Java adalah merek dagang terdaftar dari Oracle dan/atau afiliasinya.
Terakhir diperbarui pada 2023-12-01 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"Informasi yang saya butuhkan tidak ada"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Terlalu rumit/langkahnya terlalu banyak"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Sudah usang"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Masalah terjemahan"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Masalah kode / contoh"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Lainnya"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Mudah dipahami"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Memecahkan masalah saya"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Lainnya"
}]