ML Kitサンプルアプリを使ってみる ~ TensorFlow Lite モデルの動作確認
前投稿で、TensorFlow Lite モデルの作成を行いました。
その動作検証ですが、ML Kitを使ってアプリケーションを作らなければなりません。また、カメラアプリケーションとしても作成しなければならず、作るには多くの工数が必要です。
そのような工数を使ってアプリケーションを作成するのは大変です。そこで、ML Kitにはサンプルアプリが提供されていますので、それに組み込んでテストをします。なお、Java言語を使いますが、Kotlinもサンプルアプリに用意されていますので、ほぼ同じ手順になります。
1.サンプルアプリのダウンロードとソース修正
まずは、ML Kitのサイトを開きます。
![mlkit_sample_1](https://www.kunimiyasoft.com/wp-content/plugins/lazy-load/images/1x1.trans.gif)
Vision APIの項目へ移動します。その中に、「オブジェクトの検出とトラッキング」があります。ここで、「始める」をクリックします。
![mlkit_sample_2](https://www.kunimiyasoft.com/wp-content/plugins/lazy-load/images/1x1.trans.gif)
「オブジェクトの検出とトラッキング」が開きます。「Android」をクリックします。
![mlkit_sample_3](https://www.kunimiyasoft.com/wp-content/plugins/lazy-load/images/1x1.trans.gif)
ここに、サンプルアプリがあるサイトへのリンクがあります。「サンプルアプリ」をクリックします。
![mlkit_sample_4](https://www.kunimiyasoft.com/wp-content/plugins/lazy-load/images/1x1.trans.gif)
GitHubの画面が表示されます。ここにサンプルアプリのプロジェクトがありますので、ダウンロードしてAndroid Studioに組み込みます。
![mlkit_sample_5](https://www.kunimiyasoft.com/wp-content/plugins/lazy-load/images/1x1.trans.gif)
プロジェクトを開いて、プロジェクトウインドウを表示します。「assets」「custom_models」にモデルが格納されています。ここに、自作のモデルを追加します。自作モデルをクリップボードにコピーして、「assets」「custom_models」の位置で貼り付けると良いでしょう。
![mlkit_sample_6](https://www.kunimiyasoft.com/wp-content/plugins/lazy-load/images/1x1.trans.gif)
次に、ソースの「LivePreviewActivity」を選択します。
![mlkit_sample_7](https://www.kunimiyasoft.com/wp-content/plugins/lazy-load/images/1x1.trans.gif)
createCameraSource関数で、「OBJECT_DETECTION_CUSTOM」の部分を表示します。ここに、モデルの指定がされています。デフォルトで指定されているモデルをコメントにして、自作のモデルを書き込みます。
これで修正は終わりです。ビルドしてスマートフォンにインストールしてください。
2.サンプルアプリの実行
サンプルプログラムを実行します。
![mlkit_sample_9](https://www.kunimiyasoft.com/wp-content/plugins/lazy-load/images/1x1.trans.gif)
今回はJavaプログラムの方を修正したので、Javaの方をクリックします。
![](https://www.kunimiyasoft.com/wp-content/plugins/lazy-load/images/1x1.trans.gif)
ライブビューで画像認識したいので、「LivePreviewActivity」を選択します。
![mlkit_sample_10](https://www.kunimiyasoft.com/wp-content/plugins/lazy-load/images/1x1.trans.gif)
ライブビュー画面が表示されました。自作のモデルは「Custom Object Detection」の画像認識で有効です。下にあるコンボボックスから選択してください。
ナキウサギが映った画面に近づいてライブビューすると、ナキウサギと認識されました。自作のモデルは動作しています。
3.サンプルアプリを活用しよう
![mlkit_sample_11](https://www.kunimiyasoft.com/wp-content/plugins/lazy-load/images/1x1.trans.gif)
サンプルアプリのソースのおかげで、自作のアプリケーションが作りやすくなっています。私も、ソースを参考にさせてもらいながら、自作のアプリケーションを作りたいと思っています。
皆さんもぜひサンプルアプリを有効活用してください。