카메라 API와 코틀린을 이용해서 개발한 APP에다가 번역 AI를 미디어파이프를 이용해 따로 개발하고 앱에 결합시켜보고 싶은데 방법이 궁금합니다! 아니면 모바일 어플에서 번역하는 AI를 넣을 때 주로 어떤식으로 개발하는지 사례나 공부할 방법이 있다면 알고싶습니다! 도와주세요 ㅜㅠㅜ
2. 미디어 파이프에서 사용할 AI 모델을 준비해야 합니다. TensorFlow Lite 모델 형식으로 모델 파일을 얻은 경우, 프로젝트의 assets 폴더에 모델 파일을 추가하세요.
3. 카메라 프리뷰에서 이미지를 캡처할 때마다 해당 이미지를 미디어 파이프로 전달하여 AI 모델을 실행하고 결과를 받아와서 결과를 앱에서 처리합니다. 아래는 간단한 예입니다.
// 미디어 파이프 인터프리터 초기화val interpreter = ImageClassifier.createFromFile(applicationContext, "model.tflite") // 모델 파일 이름에 맞게 수정// 카메라 프리뷰에서 이미지 획득 시 호출되는 메서드privatefunonImageCaptured(image: Image) {
val bitmap = imageToBitmap(image)
val result = interpreter.processImage(bitmap)
// result를 앱에 표시하거나 원하는 용도로 처리
}
구체적인 구현에는 여러가지 요소를 감안해야겠지만 전반적인 구현 방법은 대략적으로 아래와 같은 형태가 될 수 있습니다.
1. build.gradle 파일에 아래와 같이 구글의 오픈소스 프레임워크인 미디어파이프를 이용하기 위한 라이브러리를 추가합니다.
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-task-vision:0.2.0'2. 미디어 파이프에서 사용할 AI 모델을 준비해야 합니다. TensorFlow Lite 모델 형식으로 모델 파일을 얻은 경우, 프로젝트의 assets 폴더에 모델 파일을 추가하세요.
3. 카메라 프리뷰에서 이미지를 캡처할 때마다 해당 이미지를 미디어 파이프로 전달하여 AI 모델을 실행하고 결과를 받아와서 결과를 앱에서 처리합니다. 아래는 간단한 예입니다.
// 미디어 파이프 인터프리터 초기화 val interpreter = ImageClassifier.createFromFile(applicationContext, "model.tflite") // 모델 파일 이름에 맞게 수정 // 카메라 프리뷰에서 이미지 획득 시 호출되는 메서드 private fun onImageCaptured(image: Image) { val bitmap = imageToBitmap(image) val result = interpreter.processImage(bitmap) // result를 앱에 표시하거나 원하는 용도로 처리 }참고를 위한 대략적인 설명이며 실제 구현에는 여러가지 고려할 요소들이 있을 수 있습니다.