起步：什么叫多目标识别？
无论是生活中的动物识别、智能相册中的场景分类，还是工业领域的检测任务，都能看到多目标识别的身影。这次，我决定通过学习HarmonyOS最新的Object Detection API（API 13），一步步探索如何实现多目标识别应用，并通过亲手完成一个完整的项目来验证自己的学习成果。
先思考
在深入学习之前，我认真思考了这一技术的潜在应用场景：
- 智能图像分类：对用户拍摄的图片进行智能分类，比如区分风景、建筑、人物等。
- 工业检测：识别生产线上产品的质量问题，如瑕疵或异常。
- 无人零售：分析购物场景中的商品分布，提高商品推荐精度。
- 交通监控：检测车辆和行人，实现交通状况分析。
- AR互动：结合多目标识别技术，实现与周围物体的实时交互。
你还别说，我认识到多目标识别的广阔潜力，同时也促使我更加系统地理解其背后的实现逻辑。
第一阶段：了解Object Detection API的功能
HarmonyOS的Object Detection API提供了以下能力：
- 目标类别识别：识别图像中目标的类别，如风景、动物、植物等。
- 边界框生成：为识别的目标生成精确的边界框，便于后续处理。
- 高精度置信度：为每个目标提供置信度分数，衡量识别结果的可靠性。
- 多目标支持：能够在单张图片中同时检测多个目标对象。
这种强大的功能正是我此次学习和实践的重点。
第二阶段：项目初始化与权限配置
为了确保多目标识别服务能够正常运行，我首先配置了项目的权限文件。以下是必要的权限配置：
{ "module": { "abilities": [ { "name": "ObjectDetectionAbility", "permissions": [ "ohos.permission.INTERNET", "ohos.permission.READ_MEDIA", "ohos.permission.WRITE_MEDIA" ] } ] } }
通过这些配置，我的项目能够读取用户的图片文件，并与HarmonyOS的AI服务接口交互。
第三阶段：多目标识别核心功能实现
初始化与销毁检测器
多目标识别服务需要初始化一个检测器实例，同时在不再使用时销毁该实例以释放资源。以下是相关代码：
import { objectDetection } from '@kit.CoreVisionKit'; let detector: objectDetection.ObjectDetector | undefined = undefined; async function initializeDetector() { detector = await objectDetection.ObjectDetector.create(); console.info('多目标识别检测器初始化成功'); } async function destroyDetector() { if (detector) { await detector.destroy(); console.info('多目标识别检测器已销毁'); } }
加载图片并处理检测
实现多目标识别的核心在于加载图片并调用process方法进行检测：
async function detectObjects(imageUri: string) { if (!detector) { console.error('检测器未初始化'); return; } const pixelMap = await loadPixelMap(imageUri); const request = { inputData: { pixelMap }, scene: visionBase.SceneMode.FOREGROUND, }; const response = await detector.process(request); if (response.objects.length === 0) { console.info('未检测到任何目标'); } else { response.objects.forEach((object, index) => { console.info(`目标 ${index + 1}：类别 - ${object.labels[0]}, 置信度 - ${object.score}`); }); } pixelMap.release(); }
辅助方法：加载图片
import { fileIo } from '@kit.CoreFileKit'; import { image } from '@kit.ImageKit'; async function loadPixelMap(imageUri: string): Promise<image.PixelMap> { try { console.info(`加载图片: ${imageUri}`); // 打开图片文件 const fileDescriptor = await fileIo.open(imageUri, fileIo.OpenMode.READ_ONLY); const imageSource = image.createImageSource(fileDescriptor.fd); // 创建PixelMap对象 const pixelMap = await imageSource.createPixelMap(); // 关闭文件资源 await fileIo.close(fileDescriptor); console.info('PixelMap加载成功'); return pixelMap; } catch (error) { console.error('加载图片失败:', error); throw new Error('加载PixelMap失败'); } }
第四阶段：用户界面设计
为了使用户可以方便地选择图片并查看检测结果，我利用ArkUI设计了一个简单的用户界面：
import { View, Text, Button } from '@ohos.arkui'; export default View.create({ build() { return { type: "flex", flexDirection: "column", children: [ { type: Text, content: "多目标识别应用", style: { fontSize: "20vp", textAlign: "center", marginTop: "20vp" }, }, { type: Button, content: "选择图片", style: { height: "50vp", marginTop: "10vp" }, onClick: this.onSelectImage, }, { type: Button, content: "检测目标", style: { height: "50vp", marginTop: "10vp" }, onClick: this.onDetectObjects, }, ], }; }, onSelectImage() { this.imageUri = '/data/media/sample_image.jpg'; console.info('图片已选择:', this.imageUri); }, async onDetectObjects() { await detectObjects(this.imageUri); }, });
第五阶段：性能优化与功能扩展
性能优化
- 分辨率调节：降低图片分辨率以减少处理时间。
- 并行处理：利用多线程同时处理多张图片。
- 缓存机制：缓存已处理的图片结果，避免重复计算。
功能扩展
- 目标类型可视化：在图片上绘制检测到的目标边界框。
- 分类统计：统计不同类别目标的数量。
- 实时检测：结合相机模块实现实时多目标识别。
最后的感悟
通过此次学习和实践，我不仅掌握了多目标识别API的基本功能，还深刻认识到其广阔的应用场景。在未来的开发中，我计划探索更多创新的实现方式，例如结合语音助手，通过语音控制触发目标识别，或与其他AI能力结合，开发更加智能的解决方案。
如果你也对多目标识别感兴趣，不妨从这些基础功能开始，一步步实现自己的创意！
当然如果你也在这一领域研究，不妨关注我，我们一起进步～！
