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ML-Kit For Firebase でTensorFlow Lite使用サンプルを動かす


概要

ML-Kit For Firebase のTensorFlow Lite使用のサンプルを動かしたかったので

導入手順のメモを残しておきます

ML-Kit For Firebaseは以下のサンプルも試せますが

画像分類、文字認識、顔検出、バーコードスキャン、ランドマーク認識

今回は上記以外にも、TensorFlow Lite形式をMobile端末に置き、使えるとのことで

このサンプルを動かします

実行環境は以下のとおり

Windows10 Pro

Android Studio Version3.2.2

AndroidアプリVersion9.0


サンプルアプリ動作手順

1.開発環境準備

Android Studio未導入の場合は以下URLからダウンロードしインストール

https://developer.android.com/studio/?hl=ja

2.サンプルアプリを取得

ML-Kitサンプルアプリを用意

以下URLから「Clone or Download」をクリックし「mlkit-android.zip」をダウンロード

https://github.com/googlecodelabs/mlkit-android

上記を解凍すると「mlkit-android」フォルダができるので、任意の場所に配置

Android Studioから「File>Open」で上記で配置した「mlkit-android」フォルダ配下の「final」フォルダをプロジェクトとして選択

3.Firebaseプロジェクト登録

ML-Kitを使用するには「google-services.json」ファイルをプロジェクトに設定する必要があるため

以下のURLからFirebaseプロジェクトの登録を実施し、Jsonファイルを生成

https://console.firebase.google.com/

※Googleアカウント登録の必要あり

以下でプロジェクトを生成

・プロジェクトの追加

以下情報を設定

プロジェクト名:任意の名称

アナリティクスの地域:日本

「次へ」ボタンを押下

・AndroidアプリにFirebaseを追加

Androidパッケージ名に「com.google.firebase.samples.apps.mlkit」を設定し「アプリを登録」ボタンを押下

「google-services.json」ボタンを押下しJSONファイルをダウンロード

上記で生成したJSON「google-services.json」をプロジェクトの「app」フォルダ配下に配置

4.サンプルアプリを実行

「Android Studio」から「Run」>「Run’app’」を押下しアプリを実行

※実機でも、バーチャルマシンでも実行可能(最小API levelが16との記載ありのため Android 4.4 KitKat以上であれば動作するはず?)

アプリが立ち上がったら、コンボボックスから認識対象画像を選択し「FIND OBJECTS」ボタンを押下すると

画像のオブジェクトの種類と認識確度が高いもの上位3つが表示

sampleImg.png

参考文献

https://codelabs.developers.google.com/codelabs/mlkit-android-custom-model/#0