ஆண்ட்ராய்டு மேம்பாட்டு உலகில், இன்றைய கருவிகளை முழுமையாகப் பயன்படுத்திக் கொள்வது, செயல்பாட்டு செயலிக்கும் உண்மையிலேயே அதிநவீன செயலிக்கும் இடையிலான வித்தியாசத்தை ஏற்படுத்துகிறது. மிகவும் பல்துறை கூறுகளில் ஒன்று ML கிட் அடிப்படையிலான ஸ்கேனர் ஆகும், இது ஒரு பயன்பாடு அதன் சூழலுடன் கேமரா மூலம் தொடர்பு கொள்ளும் விதத்தை மாற்றும் திறன் கொண்டது. பார்கோடுகள் மற்றும் QR குறியீடுகளைப் படிப்பதில் இருந்து பொருட்களைக் கண்டறிதல் அல்லது உரை மற்றும் முகங்களை அங்கீகரிப்பது வரை, சரியான அணுகுமுறையுடன் சாத்தியக்கூறுகள் கிட்டத்தட்ட முடிவற்றவை.
பல டெவலப்பர்கள் அடிப்படைகளை கடைபிடிக்கின்றனர், இதனால் ஆண்ட்ராய்டில் ML கிட்டின் திறன்களை முழுமையாகப் பயன்படுத்த முடியவில்லை. அதைச் சரியாக ஒருங்கிணைப்பது என்பது சார்புநிலைகள் மற்றும் சோதனை எடுத்துக்காட்டுகளைச் சேர்ப்பது மட்டுமல்ல; செயல்திறனை மேம்படுத்துவது, குறிப்பிட்ட நிகழ்வுகளுக்கு ஒவ்வொரு அளவுருவையும் உள்ளமைப்பது மற்றும் அதிகாரப்பூர்வ ஆவணங்கள் மற்றும் பிற நிபுணர்களின் அனுபவம் ஆகிய இரண்டாலும் வழங்கப்படும் அனைத்து விருப்பங்களையும் தந்திரங்களையும் புரிந்துகொள்வது முக்கியம். இந்தக் கட்டுரையில், ஆண்ட்ராய்டில் ML கிட் ஸ்கேனரை அதிகம் பயன்படுத்த நீங்கள் தெரிந்து கொள்ள வேண்டிய அனைத்தையும் படிப்படியாகவும் ஆழமாகவும் பார்ப்போம், நிறுவல் முதல் பட பகுப்பாய்வு, ஒருங்கிணைப்பு மேலாண்மை மற்றும் உண்மையான நேரத்தில் வேலை செய்வதற்கான அத்தியாவசிய உதவிக்குறிப்புகள் உள்ளிட்ட மேம்பட்ட அமைப்புகள் வரை.
ML கிட் என்றால் என்ன, அது ஏன் Android இல் ஸ்கேனிங்கில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியது
ML கிட் என்பது கூகிள் உருவாக்கிய ஒரு SDK ஆகும், இது மொபைல் சாதனங்களில் கணினி பார்வை பணிகளுக்கான சக்திவாய்ந்த செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பங்களை ஒருங்கிணைக்கிறது. இது இயந்திர கற்றல் நுட்பங்களை எளிதாகப் பயன்படுத்த அனுமதிப்பது மட்டுமல்லாமல், இணைய இணைப்பு தேவையில்லாமல் சாதனத்திலேயே அதைச் செய்கிறது. இது குறியீடு ஸ்கேனிங், முக அங்கீகாரம், உரை வாசிப்பு அல்லது பொருள் அடையாளம் காணல் தேவைப்படும் பயன்பாடுகளுக்கு நம்பகமான, வேகமான மற்றும் பயனுள்ள கருவியாக அமைகிறது.
ML கிட்டின் மட்டு கட்டமைப்பு, அத்தியாவசியங்களைச் சேர்க்க அல்லது சிறிய விவரங்களுக்குத் தனிப்பயனாக்க விரும்புவோருக்கு நெகிழ்வுத்தன்மையை வழங்குகிறது. நீங்கள் தொகுக்கப்பட்ட மாதிரிகள் (பெரியவை, தொடக்கத்திலிருந்தே கிடைக்கும்) அல்லது மாறும் வகையில் பதிவிறக்கம் செய்யப்பட்ட மாதிரிகள் (பயன்பாட்டில் இடத்தை மிச்சப்படுத்தும் ஆனால் ஆரம்ப பதிவிறக்கம் தேவைப்படும்) இடையே தேர்வு செய்யலாம். இந்த இருமை, திட்டத்தின் தேவைகளைப் பொறுத்து பயன்பாட்டின் அளவையோ அல்லது பயன்பாட்டின் உடனடித் தன்மையையோ முன்னுரிமைப்படுத்த உங்களை அனுமதிக்கிறது.
கேமராஎக்ஸுடன் எம்எல் கிட்டை ஒருங்கிணைத்தல்: வெற்றிகரமான சேர்க்கை
நீங்கள் Android கேமரா மற்றும் ML கிட் திறன்களுக்கு இடையே ஒரு வலுவான ஒருங்கிணைப்பைத் தேடுகிறீர்கள் என்றால், CameraX உங்களுக்கான சிறந்த கூட்டாளியாகும். இந்த நூலகம் கேமரா வன்பொருள் மற்றும் பட ஸ்ட்ரீம் மேலாண்மைக்கான அணுகலை பெரிதும் எளிதாக்குகிறது, மேலும் கேமரா முன்னோட்டத்தின் மீது இடைமுக கூறுகள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் முடிவுகளை மேலெழுத அனுமதிக்கிறது.
வகுப்பு மூலம் ML கிட் பகுப்பாய்வி, நீங்கள் கேமராஎக்ஸின் வெளியீட்டை ML கிட்டின் டிடெக்டர்கள் மற்றும் பகுப்பாய்விகளுடன் இணைக்கலாம். இந்த பகுப்பாய்வி இடைமுகத்தை செயல்படுத்துகிறது பட பகுப்பாய்வு. பகுப்பாய்வி, படத் தெளிவுத்திறனை திறம்பட நிர்வகித்தல், மாற்றங்களை ஒருங்கிணைத்தல் மற்றும் முடிவுகளை வழங்குதல், இது மேம்பட்ட ஸ்கேனிங் செயல்பாடுகளின் வளர்ச்சியை பெரிதும் எளிதாக்குகிறது.
கேமரா கன்ட்ரோலர் மற்றும் முன்னோட்டக் காட்சியைப் பயன்படுத்துவது இடைமுகத்தின் விளக்கக்காட்சியையும் முடிவுகளைப் பெறுவதையும் எளிதாக்குகிறது. ML கிட் அனலைசரை ஒருங்கிணைக்கும்போது, உங்களுக்கு எந்த வகையான டிடெக்டர் வேண்டும் (எடுத்துக்காட்டாக, பார்கோடு) மற்றும் முடிவுகளை எவ்வாறு பெற விரும்புகிறீர்கள் என்பதை மட்டுமே குறிப்பிட வேண்டும். கூடுதலாக, கேமராஎக்ஸ் பட சுழற்சி மற்றும் தோற்ற விகிதம் போன்ற விவரங்களை கவனித்துக்கொள்கிறது, மேலும் கையேடு மேம்பாடுகளில் பொதுவான பிழைகளைத் தவிர்க்கிறது.
பார்கோடுகளைக் கண்டறிதல் மற்றும் டிகோட் செய்தல்: அடிப்படை உதாரணத்திற்கு அப்பால்
El பார்கோடு ஸ்கேனிங் இது ஆண்ட்ராய்டில் ML கிட்டின் நட்சத்திர பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளில் ஒன்றாகும். சுவாரஸ்யமான விஷயம் என்னவென்றால், அதன் API வழக்கமான QR குறியீட்டைக் கண்டறிவதைத் தாண்டிச் செல்ல உங்களை அனுமதிக்கிறது. GS1, EAN-13, PDF417 முதல் டேட்டா மேட்ரிக்ஸ் அல்லது ஆஸ்டெக் வரை, பல்துறைத்திறன் அதிகபட்சமாக உள்ளது, இது தளவாடங்கள், வணிகம், தயாரிப்பு அடையாளம் காணல் மற்றும் பலவற்றில் பயன்பாடுகளுக்கான கதவைத் திறக்கிறது.
டிடெக்டரை உள்ளமைக்கும்போது, உங்களுக்கு உண்மையில் தேவைப்படும் வடிவங்களுக்கு அதை நீங்கள் கட்டுப்படுத்தலாம், இதன் விளைவாக ஒரு அதிகரித்த வேகம் மற்றும் குறைந்த வள நுகர்வு. தேடலைக் கட்டுப்படுத்துவதன் மூலம், செயலாக்கம் மிகவும் திறமையானது மற்றும் உண்மையான நேரத்தில் சிறப்பாக பதிலளிக்கிறது.
முன்னிலைப்படுத்தப்பட்ட விருப்பங்களில்:
- அனைத்து சாத்தியமான பார்கோடுகளையும் இயக்கு(): ஒரு படத்தில் உள்ள அனைத்து சாத்தியமான குறியீடுகளையும் கண்டறிய இது உங்களை அனுமதிக்கிறது, சிலவற்றை இன்னும் டிகோட் செய்ய முடியாவிட்டாலும் கூட. பயனர் கேமராவை பெரிதாக்க அல்லது சிறப்பாக கவனம் செலுத்த வேண்டியிருக்கும் போது இது பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
- பெரிதாக்கு பரிந்துரை விருப்பங்கள் (): கண்டறியப்பட்ட குறியீட்டின் வாசிப்புத்திறனை அதிகரிக்க கேமரா எவ்வளவு பெரிதாக்க வேண்டும் என்பதை ஆப்ஸ் தானாகவே பரிந்துரைக்கும் வகையில், தானியங்கு பெரிதாக்கத்தை இயக்குகிறது.
ஜூம் தானியங்கி பரிந்துரை ஒரு முக்கிய புதிய அம்சமாகும். இது பயனர் அனுபவத்தை மேம்படுத்துகிறது, குறிப்பாக குறியீடுகளின் தூரம் அல்லது அளவு பெரிதும் மாறுபடும் சூழல்களில். நீங்கள் சொந்தமாக செயல்படுத்தலாம் திரும்ப அழைப்பு ML கிட் டிடெக்டரின் பரிந்துரைகளின்படி ஜூம் அளவுருக்களை சரிசெய்ய.
உள்ளீட்டு படங்களை சரியாக தயாரித்தல்
ML கிட் ஸ்கேனரின் செயல்திறனுக்கான மிக முக்கியமான காரணிகளில் ஒன்று உள்ளீட்டு படங்களின் தரம் மற்றும் அளவு ஆகும். கண்டறிதல் துல்லியம் நேரடியாக படத்தில் உள்ள தரவின் பிரதிநிதித்துவத்தைப் பொறுத்தது என்பதால், அதிகாரப்பூர்வ ஆவணங்கள் போதுமான பிக்சல்கள் மற்றும் தெளிவுத்திறனுக்கு அதிக முக்கியத்துவம் கொடுக்கின்றன.
எடுத்துக்காட்டாக, EAN-13 குறியீடுகளுக்கு, பார்கள் மற்றும் இடைவெளிகள் குறைந்தது 2 பிக்சல்கள் அகலமாக இருக்க வேண்டும்; முழு குறியீடும் 190 பிக்சல்களுக்குக் குறையாமல் அகலமாக இருக்க வேண்டும். PDF417 போன்ற மிகவும் சிக்கலான வடிவங்களுக்கு, தேவையான பரிமாணங்கள் இன்னும் பெரியவை, ஒரு வரிசைக்கு 1156 பிக்சல்கள் வரை அகலத்தை எட்டும்.
கவனம் மற்றும் தெளிவுத்திறன் மிக முக்கியம். பயனர் மங்கலான அல்லது குறைந்த தெளிவுத்திறன் கொண்ட படத்தைப் பிடித்தால், முடிவுகள் ஒழுங்கற்றதாக இருக்கலாம். சாதனத்தின் செயல்திறன் அனுமதிக்கும் வரை, 1280 x 720 அல்லது 1920 x 1080 தெளிவுத்திறன் கொண்ட படங்களை பரிந்துரைப்பது ஒரு நல்ல நடைமுறையாகும். தாமதம் ஒரு சிக்கலாக இருந்தால், நீங்கள் தெளிவுத்திறனைக் குறைக்கலாம், ஆனால் குறியீடு முடிந்தவரை படத்தை எடுத்துக்கொள்வதை உறுதிசெய்யவும்.
ML கிட்டின் சொந்த API, கேமராவிலிருந்து நீங்கள் பெறும் பட மூலங்களை மாற்ற அனுமதிக்கிறது உள்ளீட்டு படம். இந்த பொருளை நீங்கள் இதிலிருந்து உருவாக்கலாம்:
- கேமரா சார்ந்த ஊடகம்.படம்.
- பிட்மேப், பைட்பஃபர் அல்லது பைட்அர்ரே.
- கோப்பு URI (கேலரியில் இருந்து படங்களை ஏற்றுவதற்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும்).
கேமராஎக்ஸைப் பொறுத்தவரை, இந்த மாற்றங்கள் பல தானாகவே தீர்க்கப்படுகின்றன., குறிப்பாக பட சுழற்சி மற்றும் நிகழ்நேர பிரேம் விநியோகத்தின் அடிப்படையில். இது டெவலப்பரின் எடையை அதிகமாகக் குறைத்து, பதப்படுத்தப்பட்ட படம் எப்போதும் சரியாக இருப்பதை உறுதி செய்கிறது.
படங்களைச் செயலாக்குதல் மற்றும் முடிவுகளை நிர்வகித்தல்
உள்ளீட்டுப் படம் தயாரிக்கப்பட்டதும், ML கிட் டிடெக்டர் படத்தைச் செயலாக்கி முடிவுகளின் பட்டியலைத் தரும். பார்கோடுகளுக்கு, நீங்கள் பொருட்களைப் பெறுவீர்கள் பார்கோடு படத்தில் உள்ள ஆயத்தொலைவுகள், டிகோட் செய்யப்பட்ட மதிப்பு, தரவு வகை (URL, தொடர்பு, உரை, முதலியன) மற்றும் கூடுதல் பண்புக்கூறுகள் இருந்தால் கூட அவற்றை அணுக இது உங்களை அனுமதிக்கிறது.
இந்த முடிவுகளின் மேலாண்மை நெகிழ்வானது.. நீங்கள் படத்தில் உள்ள தகவலை மேலடுக்கலாம், பயனருடன் தொடர்பு கொள்ளலாம் (உதாரணமாக, அது QR குறியீடாக இருந்தால் இணைய இணைப்பைத் திறப்பதன் மூலம்) அல்லது கண்டறியப்பட்ட மதிப்புகளை ஒரு தரவுத்தளத்தில் சேமிக்கலாம். பயன்படுத்தியதற்கு நன்றி கேட்போர், நீங்கள் வெற்றிகள் மற்றும் பிழைகள் அல்லது அங்கீகரிக்கப்படாத பட நிகழ்வுகள் இரண்டையும் நிர்வகிக்கலாம்.
கேமராஎக்ஸுடன் ஒருங்கிணைப்பதில், ஒவ்வொன்றையும் சரியாக மூடுவது அவசியம் இமேஜ்ப்ராக்ஸி அதைச் செயலாக்கிய பிறகு, நினைவகக் கசிவுகளைத் தவிர்க்கவும், நிகழ்நேர பகுப்பாய்வின் திரவத்தன்மையைப் பராமரிக்கவும்.
நிகழ்நேர பகுப்பாய்விற்கான உகப்பாக்கம்
ML கிட்டின் முழு திறனும் நீங்கள் படங்களை நிகழ்நேரத்தில் செயலாக்கும்போது வெளிப்படுகிறது, எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு வீடியோ ஸ்ட்ரீமில் இருந்து. மென்மையான, தாமதமில்லாத அனுபவத்தைப் பராமரிக்க, பல முக்கிய குறிப்புகள் உள்ளன:
- மிகவும் அவசியமான சூழ்நிலைகள் இல்லாவிட்டால், கேமராவின் அதிகபட்ச நேட்டிவ் ரெசல்யூஷனைப் பயன்படுத்த வேண்டாம். பல சந்தர்ப்பங்களில், 2 மெகாபிக்சல் படங்கள் போதுமானதை விட அதிகமாக இருக்கும் மற்றும் செயலாக்க வேகத்தை மேம்படுத்துகின்றன.
- வேகம் முன்னுரிமையாக இருந்தால் தெளிவுத்திறனைக் குறைக்கவும்., ஆனால் துல்லியமான குறியீட்டுக்குத் தேவையான குறைந்தபட்சத்தை பராமரித்தல்.
- வீடியோ ஸ்ட்ரீம்களில், கண்டறிப்பான் தொடர்ச்சியான பிரேம்களுக்கு இடையில் வெவ்வேறு முடிவுகளைத் தரக்கூடும். ஒரு முடிவை செல்லுபடியாகும் என்று கருதுவதற்கு முன்பு, குறைந்தபட்சம் பல தொடர்ச்சியான ஒத்த கண்டறிதல்களுக்காகக் காத்திருப்பது நல்லது.
- டிடெக்டருக்கான அழைப்புகளின் எண்ணிக்கையை வரம்பிடுகிறது. உதாரணமாக, ஒரு படம் ஏற்கனவே செயலாக்கத்தில் இருந்தால், நீங்கள் முடிக்கும் வரை அடுத்தடுத்த பிரேம்களைப் புறக்கணிக்கவும்.
- நீங்கள் CameraX ஐப் பயன்படுத்தினால், உத்தியை அமைக்க மறக்காதீர்கள். பட பகுப்பாய்வு.STRATEGY_KEEP_ONLY_LATEST எப்போதும் மிகச் சமீபத்திய படத்தை வழங்கவும், பயன்பாட்டை சுறுசுறுப்பாக வைத்திருக்கவும்.
- படத்தில் கிராபிக்ஸை மேலடுக்க (எ.கா. எல்லைப் பெட்டிகள்), இது முதலில் படத்தைச் செயலாக்குகிறது, பின்னர் படத்தையும் மேலடுக்கையும் ஒரே பாஸில் ரெண்டர் செய்கிறது, ஒரு சட்டகத்திற்கு கிராபிக்ஸ் வேலைகளின் அளவை மேம்படுத்துகிறது.
பட வடிவமைப்பின் வகையும் முக்கியமானது. நீங்கள் கேமரா2 ஐப் பயன்படுத்தினால், தேர்வு செய்யவும் யுவ்_420_888; பழைய APIகளுக்கு, NV21 பொருந்தக்கூடிய தன்மை மற்றும் வேகத்தை உறுதி செய்கிறது.
ML கிட்டில் பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் கண்காணிப்பு
ML கிட் ஸ்கேனரின் திறன் பார்கோடுகளுக்கு மட்டும் மட்டுப்படுத்தப்படவில்லை: பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் கண்காணிப்பு மற்றொரு முக்கிய அம்சமாகும். இந்த API ஒரு படம் அல்லது சட்டகத்தில் ஐந்து பொருள்களை அடையாளம் காணவும், அவற்றின் நிலையைப் பெறவும், கூடுதலாக, ஒவ்வொன்றிற்கும் ஒரு தனித்துவமான கண்காணிப்பு ஐடியை ஒதுக்கவும் உங்களை அனுமதிக்கிறது. நீங்கள் நிகழ்நேர வீடியோவுடன் பணிபுரியும் போது, தொடர்ச்சியான பிரேம்களில் ஒரு பொருளின் இயக்கத்தை முழுமையான துல்லியத்துடன் கண்காணிக்க முடியும்.
பொருள் கண்டறிதல் அமைப்புகள் உங்களை அனுமதிக்கின்றன:
- பரிமாற்ற முறைக்கு இடையே தேர்வு செய்யவும் (ஸ்ட்ரீம்_மோட்), குறைந்த தாமதம் மற்றும் கண்காணிப்பு மற்றும் ஒற்றை பட பயன்முறைக்கு உகந்ததாக்கப்பட்டது (ஒற்றை_பட_முறை).
- பொருட்களை பரந்த வகைகளாக (ஃபேஷன், உணவு, வீடு, இடங்கள், தாவரங்கள், அந்நியர்கள்) வரிசைப்படுத்துவதை இயக்கவும் அல்லது முடக்கவும்.
- ஒரே நேரத்தில் பல பொருட்களை செயலாக்க வேண்டுமா அல்லது மிக முக்கியமான ஒன்றை மட்டும் செயலாக்க வேண்டுமா என்பதை அமைக்கவும்.
கடைகளில் தயாரிப்பு அங்கீகாரம், கல்வி பயன்பாடுகளில் தாவர அல்லது விலங்கு பகுப்பாய்வு, மேம்பட்ட தளவாடங்கள் மற்றும் கிடங்கு உதவி அமைப்புகள் வரை பயன்பாடுகள் உள்ளன.
பட தயாரிப்பு மற்றும் சுழற்சி மேலாண்மை குறியீடு ஸ்கேனிங்கில் குறிப்பிடப்பட்டுள்ள அதே கொள்கைகளைப் பின்பற்றுகிறது, மற்றும் அதைப் பயன்படுத்த பரிந்துரைக்கப்படுகிறது உள்ளீட்டு படம் செயல்திறனை அதிகரிக்க ஆதரிக்கப்படும் வடிவங்களிலிருந்து நேரடியாக உருவாக்கப்பட்டது.
உரை அங்கீகாரம் மற்றும் முகம் கண்டறிதல்
உரை அங்கீகாரம் (OCR) மற்றும் நிகழ்நேர முக பகுப்பாய்வு ஆகியவை ML கிட்டின் இரண்டு முக்கிய தூண்களாகும். Text API ஆனது ஒரு படத்திற்குள் உள்ள தொகுதிகள், கோடுகள் மற்றும் கூறுகளைக் கண்டறிந்து, சிக்கலான எழுத்துக்கள் அல்லது பல்வேறு மொழிகளுக்குக் கூட அவற்றின் சரியான நிலை மற்றும் அங்கீகரிக்கப்பட்ட உள்ளடக்கத்தைத் திருப்பித் தரும் திறன் கொண்டது.
முக அங்கீகாரம், வரையறைகளை அடையாளம் காணும் திறனை, குறிப்பிட்ட அம்சங்களை (கண்கள், வாய், மூக்கு, முதலியன) சேர்க்கிறது, சைகைகளுடன் தொடர்புடைய நிகழ்தகவுகளை நிறுவுகிறது (சிரிப்பது அல்லது கண் சிமிட்டுவது போன்றவை), மற்றும் முடிவுகளை காட்சிப்படுத்த படத்தை வரைகிறது. தனிப்பயன் வகுப்புகளை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம், எடுத்துக்காட்டாக, கண்டறியப்பட்ட ஒவ்வொரு முகத்தின் மீதும் பெட்டிகள் அல்லது புள்ளிகளை மேலடுக்கி, பயனருக்கு பல்வேறு தகவல்களைக் காட்டலாம்.
இந்த வகையான செயல்படுத்தலுக்கு வரைகலை பிரதிநிதித்துவத்தின் அடிப்படையில் சில கூடுதல் மேலாண்மை தேவைப்படுகிறது., ஆனால் CameraX உடன் ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் கிராஃபிக் ஓவர்லே செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது. டெவலப்பர்கள் இடைமுகத்தை முழுமையாகத் தனிப்பயனாக்கலாம் மற்றும் தானியங்கி பகுப்பாய்வின் முடிவுகளை அவர்கள் விரும்பும் காட்சி பாணிக்கு ஏற்ப மாற்றியமைக்கலாம்.
சிறந்த பயனர் அனுபவத்திற்கான உதவிக்குறிப்புகள்
மேம்பட்ட ஸ்கேனிங் அம்சத்தின் வெற்றி, வழிமுறைகளை மட்டுமே சார்ந்தது அல்ல; பயனர் அனுபவத்தை கவனித்துக்கொள்வதற்கும் இது முக்கியமாகும். இங்கே சில பயனுள்ள வழிகாட்டுதல்கள் உள்ளன:
- நீங்கள் கண்டறிய விரும்பும் பொருள்கள் போதுமான அளவு தெளிவாகவும், காட்சி விவரங்களுடனும் இருப்பதை உறுதிசெய்து கொள்ளுங்கள். குறைந்த மாறுபாடு அல்லது தெளிவற்ற விவரங்கள் கொண்ட கூறுகளைப் பயன்படுத்துபவர்கள் அவற்றை கேமராவிற்கு அருகில் நகர்த்த வேண்டியிருக்கும்.
- பொருள் வகைப்பாட்டைப் பயன்படுத்தும்போது, தெரியாத அல்லது தெளிவற்ற பொருட்களைக் கையாளத் தயாராக இருங்கள், பயனருக்கு தெளிவான கருத்துக்களை வழங்குங்கள்.
- பயனர் சரியாக கவனம் செலுத்த உதவும் வகையில், தவறான முடிவுகளால் ஏற்படும் விரக்தியைத் தவிர்க்க, இடைமுகத்தில் காட்சி அல்லது உரை குறிப்புகளைச் சேர்க்கவும்.
- பல பொருள்கள் கண்டறியப்பட்டால், பயனர் பொருத்தமான முடிவைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கான விருப்பங்களைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள் (எடுத்துக்காட்டாக, கல்வி அல்லது சரக்கு பயன்பாடுகளில்).
- குறிப்பாக நீங்கள் மாறும் வகையில் பதிவிறக்கம் செய்யப்பட்ட மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தினால், உங்கள் இடைமுகத்தையும் பிழைச் செய்திகளையும் ஆஃப்லைன் சூழல்களுக்கு ஏற்ப மாற்றியமைக்க நினைவில் கொள்ளுங்கள்.
முடிவுகளின் பகுப்பாய்வு மற்றும் நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகள்
திறன்கள் எம்எல் கிட் அவை இறுதிப் பயனருக்கு மிகவும் வளமான மற்றும் கட்டமைக்கப்பட்ட தகவல்களை வழங்க எங்களை அனுமதிக்கின்றன. பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் பார்கோடு ஸ்கேனிங் இரண்டிற்கும், உங்களிடம் நிலைகள், மதிப்புகள், வகைகள் மற்றும் நம்பிக்கை நிலைகள் உள்ளன. இது அட்டவணைகள், சுருக்கங்களைக் காண்பிக்க அல்லது தானியங்கி செயல்களைச் செய்ய (இணைப்புகளைத் திறப்பது அல்லது பின்னணியில் தகவல்களைச் சேமிப்பது போன்றவை) உதவுகிறது.
எடுத்துக்காட்டாக, பொருள் கண்டறிதலில், அடையாளம் காணப்பட்ட வகையை அதன் நம்பிக்கை நிலை, ஒரே பொருளை பல பிரேம்களில் ஒப்பிடுவதற்கான கண்காணிப்பு ஐடி மற்றும் கண்டறியப்பட்ட பகுதியின் எல்லைகளுடன் பயனருக்கு வழங்கலாம். எனவே, ஒரு சரக்கு பயன்பாட்டில், முக்கிய பொருளை முன்னிலைப்படுத்தி, செயல்களைச் செயலாக்க அல்லது தானியங்கிகளைத் தூண்டுவதற்கு ஒவ்வொரு சட்டமாக அதைப் பின்பற்றுவது எளிது.
வெவ்வேறு ML கிட் தொகுதிகளுக்கு இடையிலான ஒருங்கிணைப்பு செயல்பாடுகளை இணைக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது.: கண்டறியப்பட்ட ஒரு பொருளின் மீது பார்கோடைப் படிப்பதை கற்பனை செய்து பாருங்கள், அதன் மதிப்பைப் பெற்று அதை வகைப்படுத்துவது, அனைத்தும் நிகழ்நேரத்திலும் கேமரா படத்திலும். மேம்பட்ட உள்ளமைவு மற்றும் கிடைக்கக்கூடிய அனைத்து விருப்பங்களிலும் முழுமையான தேர்ச்சியுடன் மட்டுமே இந்த வகையான சினெர்ஜிகள் சாத்தியமாகும்.
எல்லாவற்றையும் புதுப்பித்த நிலையில் வைத்திருப்பது மற்றும் சிக்கல்களைத் தவிர்ப்பது எப்படி
ML கிட் நூலகங்களின் புதுப்பிப்பு விகிதம் அதிகமாக உள்ளது. மேலும் செயல்திறன், இணக்கத்தன்மை மற்றும் புதிய அம்ச மேம்பாடுகள் அடிக்கடி அறிமுகப்படுத்தப்படுவதால், ஒவ்வொரு புதிய வெளியீட்டிலும் சிறந்து விளங்குவது முக்கியம்.
உங்கள் கோப்பில் உள்ள சார்புகளை எப்போதும் சரிபார்க்கவும். கட்டவும் குறைந்தபட்ச SDK நிலை சரியாக வரையறுக்கப்பட்டுள்ளதா என்பதைச் சரிபார்க்கவும் (பொதுவாக API 21 அல்லது அதற்கு மேற்பட்டது). மேலும், துவக்க முறைகளை மதிப்பாய்வு செய்யவும், ஏனெனில் சமீபத்திய பதிப்புகள் சில செயல்முறைகளை மேம்படுத்தி, பயன்பாட்டை நிறுவும் போது தானியங்கி மாதிரி பதிவிறக்கங்கள் போன்ற புதிய அம்சங்களை அறிமுகப்படுத்தியுள்ளன.
மற்றொரு பரிந்துரை என்னவென்றால், அதிகாரப்பூர்வ கூகிள் ஆவணங்கள் மற்றும் திறந்த மூல களஞ்சியங்களில் கிடைக்கும் மாதிரி பயன்பாடுகள் மற்றும் கற்பித்தல் பொருட்களைப் பார்ப்பது. இந்த வளங்கள் பெரும்பாலும் அடங்கும் செயல்திறன் சோதனைகள், மேம்பட்ட இடைமுகங்களுடன் ஒருங்கிணைப்பு எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் பொதுவான பிழைகளுக்கான தீர்வுகள்..
பல்வேறு சாதனங்களில் இணக்கத்தன்மை மற்றும் மேம்படுத்தலைப் பராமரித்தல்
ஆண்ட்ராய்டு செயலிகளை உருவாக்குவதில் உள்ள சவால்களில் ஒன்று, சந்தையில் கிடைக்கும் பல்வேறு வகையான சாதனங்கள், தெளிவுத்திறன்கள் மற்றும் கேமராக்கள் ஆகும். ML கிட் பல்வேறு வகையான சாதனங்களுக்கு உகந்ததாக உள்ளது, ஆனால் எல்லா சந்தர்ப்பங்களிலும் செயலாக்கம் மற்றும் காட்சி தரம் போதுமானதாக இருப்பதை உறுதிசெய்ய, உயர்நிலை மற்றும் குறைந்த-நிலை என பல சாதனங்களில் பயன்பாட்டைச் சோதிப்பது எப்போதும் நல்லது.
உங்கள் பார்வையாளர்கள் முதன்மையாக குறைந்த சக்தி கொண்ட சாதனங்களைப் பயன்படுத்தினால், செயல்திறன் மற்றும் வேகத்திற்கு முன்னுரிமை கொடுங்கள், தேவைப்பட்டால், பயனர் அனுபவத்தை சமரசம் செய்வதைத் தவிர்க்க தெளிவுத்திறன் அல்லது செயல்பாட்டு வரம்பை தியாகம் செய்யுங்கள்.
ஆண்ட்ராய்டில் ML கிட் ஸ்கேனரை அதிகம் பயன்படுத்துவதற்கான முக்கிய புள்ளிகளைப் புதுப்பிக்கும் ஒரு கண்ணோட்டத்துடன் நாங்கள் முடிக்கிறோம்: CameraX மற்றும் ML கிட் இடையே சிறந்த ஒருங்கிணைப்பு உத்தியைத் தேர்வுசெய்யவும், உங்கள் உள்ளீட்டு படங்களை நன்றாகத் தயாரிக்கவும், உங்கள் பயன்பாட்டிற்கு ஏற்ப வடிவங்கள் மற்றும் தீர்மானங்களை சரியாக நிர்வகிக்கவும், பயனர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்கள் இருவருக்கும் மிகவும் வலுவான மற்றும் மேம்பட்ட அனுபவத்தை வழங்க உங்கள் இடைமுகம் மற்றும் பணிப்பாய்வுகளைத் தனிப்பயனாக்கவும்.
