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Article

1 - APPAREIL PHOTO NUMÉRIQUE

2 - APERÇU ET AFFICHAGE DU FLUX VIDEO PROVENANT DU CAPTEUR

  • 2.1 - Sélection de la caméra
  • 2.2 - Création de la surface de prévisualisation

3 - CAPTURE D’IMAGES

4 - ANALYSE D’IMAGES

5 - CRÉATION D’UN MODÈLE PERSONNALISÉ

6 - CONCLUSION

7 - GLOSSAIRE

8 - SIGLES, NOTATIONS ET SYMBOLES

Article de référence | Réf : H1518 v1

Glossaire
Capture et analyse d’images sous Android

Auteur(s) : Frédéric LEMOINE

Date de publication : 10 mars 2024

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RÉSUMÉ

Les smartphones et tablettes sous Android intègrent aujourd’hui plusieurs capteurs photographiques. Créer des applications visuelles les exploitant nécessite de contrôler directement l'appareil photo du smartphone mais également d'avoir une bonne connaissance de l’interface de programmation disponible. Cet article explique comment récupérer les caractéristiques techniques d’un capteur photo et comment l’exploiter. Nous apprendrons comment afficher l’image provenant du capteur, comment la capturer et comment l’analyser grâce à différents modèles pré-entraînés. Pour terminer, nous créerons notre propre modèle d’analyse grâce à l’apprentissage machine.

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ABSTRACT

Image capture and analysis on Android

Android smartphones and tablets today integrate several photographic sensors. Creating visual applications using them requires direct control of the smartphone camera but also having a good knowledge of the available programming interface. This article explains how to retrieve the technical characteristics of a photo sensor and how to use it. We will learn how to display the image coming from the sensor, how to capture it and how to analyze it using different pre-trained models. Finally, we will create our own analysis model using machine learning.

Auteur(s)

  • Frédéric LEMOINE : Docteur et Ingénieur en informatique - Chef de projet en développement d’applications Conservatoire national des Arts et Métiers (CNAM)

INTRODUCTION

Google Android™ est un système d’exploitation conçu pour les appareils mobiles (téléphones, tablettes, etc). En 2005, la société Google a racheté une petite startup appelée Android Inc. qui développait des applications pour téléphones mobiles. L’objectif de ce rachat était de créer une nouvelle plate-forme mobile concurrençant les principaux acteurs de l’époque : Symbian, Windows mobile, Palm OS, etc.

En 2007, le consortium OHA (Open Handset Alliance), bâti autour de ce système, a été créé. Il regroupait des opérateurs de téléphonie, des fabricants de semi-conducteurs, de téléphones, des éditeurs de logiciels et des distributeurs. Android™ a alors été officiellement annoncée comme nouvelle plate-forme pour dispositifs mobiles.

En 2008, la première version du kit de développement SDK (Software Development Kit), est sortie. Depuis, la part de marché d’Androïd™ a continué de croître et concurrence celle d’Apple (iPhone OS). Ses domaines d’application s’étendent de jour en jour, et ils concernent même maintenant la domotique ou les téléviseurs.

Android™ est fondé sur un noyau Linux. Son code est ouvert et disponible en Open source. Son langage de programmation est le Java.

Le succès d’Android™ tient beaucoup à l’amélioration de l’interactivité de l’utilisateur avec son appareil. Celle-ci s’est beaucoup perfectionnée grâce à l’arrivée de nouveaux types de capteurs.

Le capteur photo est l’un des nombreux capteurs présents sur tout smartphone Android™. C’est un composant électronique chargé de collecter la lumière issue de l’objectif et de la convertir en information électrique. Le processeur de traitement d’image convertit ensuite ce signal analogique en information numérique.

Cet article a pour but d’expliquer comment récupérer les caractéristiques de ce capteur, puis de montrer comment l’exploiter. Nous apprendrons notamment comment afficher l’image provenant du capteur, comment la capturer, et comment l’analyser, grâce à différents modèles pré-entraînés. Puis nous apprendrons à créer le nôtre grâce à l’apprentissage machine.

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KEYWORDS

computer science   |   programming   |   artificial intelligence   |   electronic   |   machine learning   |   neural network

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-h1518


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7. Glossaire

Apprentissage machine ; Machine learning

Sous domaine de l’intelligence artificielle qui consiste à programmer une machine, pour que celle-ci apprenne à réaliser des tâches habituellement effectuées par des êtres humains, en étudiant des exemples de ces dernières.

CameraX ; CameraX

Bibliothèque logicielle, créée par Google, facilitant la gestion des fonctionnalités de l’appareil photo sous Android™.

Fonction d’activation ; Activation function

Fonction mathématique appliquée en sortie d’un neurone artificiel.

Fonction de calcul de l’erreur ; Error function

Fonction calculant la différence entre la valeur effective et celle attendue.

Gradient ; Gradient

Taux de variation d’une fonction en un point donné.

Layout ; Layout

Fichier (format XML) présentant l’agencement, la position, la taille des éléments composants une interface utilisateur.

Manifeste ; Manifest

Définit la structure et les métadonnées de l’application (titre, icône, listes des interfaces, permissions, etc.).

Neurone artificiel ; Artificial neuron

Élément informatique dont le fonctionnement s’inspire de celui d’un neurone biologique.

Perceptron ; Perceptron

Type de neurone artificiel, et donc unité de réseau de neurones.

Réseau de neurones ; Neural network

Ensemble de neurones artificiels organisés en plusieurs couches.

Segmentation ; Segmentation

Séparation entre le fond de l’image et les objets situés au premier plan.

Streaming ; Streaming

Technique de diffusion en continu de données multimédias.

Tensorflow ; Tensorflow

Outil open source d’apprentissage automatique développé par Google.

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) -    -  https://developer.android.com/reference/ android/hardware/camera2/Camera Characteristics

  • (2) - TURING (A.M.) -   Computing Machinery and Intelligence.  -  Mind, LIX(236), p. 433-460 (1950).

  • (3) - MCCULLOCH (W.), PITTS (W.) -   A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity.  -  Bulletin of Mathematical Biology, 5, p. 115-133 (1943).

  • (4) - TURING (A.M.) -   On Computable Numbers, with an application to the entscheidungproblem.  -  Proceedings of the London Mathematical Society, 1, p. 230-265 (1937).

  • (5) - ROSENBLATT (F.) -   The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain.  -  Psychological Review, 65(6), p. 386-408 (1958).

  • (6) -    -  https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

  • ...

1 Sites Internet

Android developers (page consultée le 14 juillet 2023). Site de référence pour la programmation sur la plateforme Android™. Ce site présente une importante base documentaire de référence ainsi que les outils nécessaires à la programmation https://developer.android.com/

Kit de développement pour la plateforme Android™ (page consultée le 14 juillet 2023). L’ensemble des outils nécessaires à installer pour développer des applications pour la plateforme Android™ https://developer.android.com/studio

Android™ (page consultée le 14 juillet 2023). Ce site officiel fournit des informations pour les utilisateurs, développeurs et partenaires. Il comprend des communiqués de presse, des vidéos, des copies d'écran et de nombreux téléchargements http://www.android.com/

Android™ Compatibility Program (page consultée le 14 juillet 2023). Site recensant les critères que doit respecter un constructeur pour certifier son matériel compatible avec la plate-forme Android™ http://source.android.com/compatibility/overview.html

The MNIST (Mixed National Institute of Standards and Technology) database of handwritten digits (page consultée le 17 juillet 2023). Site présentant la base de données MNIST de...

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