🙈TensorFlow Lite로 데이터 처리는🙉??

그 이후 🙁

TensorFlow Lite를 알게 된 이후로 Android에서 model을 어떻게 적용하는지는 알았으나...가장 중요한 일 이었던 기본 이미지를 텐서 이미지로 변환하는 것에 대한 많은 고뇌와 구글링이 있었다.
하지만 난 가장 중요한 것을 까먹고 있었다!! TensorFlow Lite를 알았으면서도 바보같이 다른 방법을 찾고 있었다. TensorFlow Lite에 당연히 그런 도구들이 있겠지!! 이 사실을 조금만 더 빨리 깨달았었으면 좋았을텐데...😫

TensorFlow Lite에서의 데이터 처리 📲

📌 아래 나올 데이터 처리 라이브러리들은 Android에서만 지원한다!!

Android studio에 model 추가

일단 Android Studio에 빈 프로젝트 하나를 생성한다.

File > New > Folder > Assets Folder를 눌러 app 폴더에 assets 폴더를 새로 만들어준다. 아래 사진에 보이는 것 같이 폴더 이미지에 주황색 네모같은 표시가 있어야 잘 만들어 진 것이다.

그리고 우리가 .tflite파일로 저장한 모델을 Android studio의 assets 폴더에 복사한다.
이 작업으로 우리는 Android studio에 model을 추가했다.

gradle 설정하기

다음으로는 모델 파일이 압축되지 않도록 gradle파일을 수정해줘야한다. Gradle Scripts를 보면 build.gradle 파일이 두개가 있는데 build.gradle(Module: app)파일을 수정해야한다!!!

android {
    // 다른 settings

    // 압축되지 않도록 설정
    aaptOptions {
        noCompress "tflite"
    }

}

dependencies {
    // 다른 코드들~

    // Import tflite 종속성
    
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.0.0-nightly-SNAPSHOT'
    // GPU 라이브러리...이것은 선택사항
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu:0.0.0-nightly-SNAPSHOT'
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.0.0-nightly-SNAPSHOT'
}

다 입력했으면 오른쪽 상단에 [Sync Now]를 눌러주어 동기화를 진행한다.

이미지 조작과 변환

내가 가장 고민한 문제가 바로 이것이었다. 이미지의 resize와 이미지를 텐서이미지로 변환하는 것을 어떻게 하는지 굉장히 고민을 했었다. 그런데 알고보니까 그렇게 어렵지 않다는 것을 깨달았다. 같이 해보자!!

import org.tensorflow.lite.support.image.ImageProcessor;
import org.tensorflow.lite.support.image.TensorImage;
import org.tensorflow.lite.support.image.ops.ResizeOp;
// ImageProcessor를 정의한다.
ImageProcessor imageProcessor =
    new ImageProcessor.Builder()
        .add(new ResizeOp(224, 224, ResizeOp.ResizeMethod.BILINEAR))
        .build();
// 이미지를 Tensor Image로 바꾼다.
TensorImage tImage = new TensorImage(DataType.데이터타입);

// Processing
tImage.load(bitmap);
tImage = imageProcessor.process(tImage);

위의 코드로 기본 이미지를 텐서 이미지로 변환을 할 수 있다.

정리 😉

이번 글에서는 Android studio에서 어떻게 모델을 연동하는지와 기본 이미지를 Tensor Image로 변환하는 방법을 알아보았다. 다음 글에서는 Android studio에서 predict를 하는 방법을 리뷰해보도록 하겠다. 그럼 모두 Bamboo🎍!!