よって翻訳されました。エクスペリエンスを作成したりできます。モデルを活用したものであり、無料で提供されています。ストリームをリアルタイムで処理できます。これは、その機能がオフラインで利用できることも意味します。アプリに追加する簡単な手順について説明します。使用する際のショートカットをご紹介します。使用して特定の画像内のオブジェクトを検出します。最終的に、右側の画像のようなものが表示されます。関係のない概念やコードは便宜的な内容であり、そのままコピー&ペーストすれば問題ないようになっています。コードをすべてダウンロードします。ファイルを解凍すると、ルートフォルダ(mlkit-android-main)が展開され、必要なリソースがすべて揃います。サブディレクトリ内のソースのみが必要です。つのディレクトリがあります。完成したサンプルアプリの完成したコードです。インポートしましょう。フォルダを選択します。アプリに統合できます。ファイルの末尾に次の行を追加します。ファイルと同期する必要があります。インポートしてください)。オブジェクト検出とトラッキングの依存関係を追加できました。これで、アプリを初めて実行できるようになりました。デバイスで起動します。コードが含まれています。パイプラインにフィードできます。コードを記述する前に、アプリについて少し見てみましょう。ボタンをお試しください。アプリ内に表示されます。何度か繰り返して、仕組みを確認します。つのプリセット画像から選択できます。実行している場合は、後でこれらの画像を使用してオブジェクト検出コードをテストできます。つのプリセット画像から画像を選択します。画像が大きな画像で表示されます。アプリに画像内のオブジェクトを検出する機能を追加します。コードが含まれています。つのプリセット画像もあります。インスタンスにデコードし、画面に表示します。メソッドにオブジェクトを追加してオブジェクト検出を行います。