ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ನಲ್ಲಿ AI ನೊಂದಿಗೆ ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ತಯಾರಿಸುವುದು

ನಿಮ್ಮ ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ತಯಾರಿಸುವುದು

ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಕೇವಲ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ, ಬದಲಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿವೆ, ಇದಕ್ಕೆ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಿಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಅಳವಡಿಕೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ನಾವು ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಸಂಪಾದಿಸುವ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟು ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. AI-ಚಾಲಿತ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸುಂದರವಾದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದಲ್ಲದೆ, ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಶೂಟಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ನಲ್ಲಿ AI-ಚಾಲಿತ ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಪರಿಚಯದಿಂದ ಅದರ ಅನುಷ್ಠಾನದವರೆಗೆ.

AI ನೊಂದಿಗೆ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ

AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು, ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಸೇರಿವೆ:

1. ವಸ್ತು ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ: AI ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತಿರುವ ವಸ್ತು ಅಥವಾ ದೃಶ್ಯವನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಪೋರ್ಟ್ರೇಟ್ ಮೋಡ್: ಮುಖ್ಯ ವಿಷಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಎದ್ದು ಕಾಣುವಂತೆ ಮಾಡಲು ಹಿನ್ನೆಲೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮಸುಕುಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಬೆಳಕಿನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಬೆಳಕು ಮತ್ತು ಹೊಳಪನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.
4. ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟ ವರ್ಧನೆ: ಶಬ್ದವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ, ಬಣ್ಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತೀಕ್ಷ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ

ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ನಲ್ಲಿ AI ನೊಂದಿಗೆ ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು, ಹಲವಾರು ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ:

1. AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಚೌಕಟ್ಟು: ಉದಾಹರಣೆಗೆ, AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ TensorFlow, PyTorch, ಅಥವಾ OpenCV.
2. ಇಮೇಜ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್: AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ಇಮೇಜ್ ಡೇಟಾದ ಸಂಗ್ರಹ.
3. ಸಾಧನ ಕಲಿಕೆ: AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ಚಿಪ್‌ಸೆಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ Google Pixel ಅಥವಾ iPhone ನಂತಹ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ಗಳು.
4. IDE (ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಡೆವಲಪ್‌ಮೆಂಟ್ ಎನ್ವಿರಾನ್‌ಮೆಂಟ್): ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಆಂಡ್ರಾಯ್ಡ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋ ಅಥವಾ Xcode ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು.
5. ಕ್ಯಾಮೆರಾ API: ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು Android Camera2 API ಅಥವಾ Apple AVFoundation.

AI ನೊಂದಿಗೆ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ರಚಿಸಲು ಹಂತಗಳು

1. ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರಿಸರ ಸಿದ್ಧತೆ

AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು. Android ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ Android ಸ್ಟುಡಿಯೋ ಅಥವಾ iOS ಗಾಗಿ Xcode ನಂತಹ IDE ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಅಲ್ಲದೆ, ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ SDK ಗಳು ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.

2. ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು

AI ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. AI ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ನಮಗೆ ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಇಮೇಜ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಇಮೇಜ್‌ನೆಟ್‌ನಂತಹ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಪಡೆಯಬಹುದು ಅಥವಾ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ನಂತರ, ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಇಮೇಜ್ ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆಯಂತಹ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

3. AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು

ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸಿದ್ಧವಾದ ನಂತರ, ಮುಂದಿನ ಹಂತವು AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್‌ಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ (CNN) ಮಾದರಿ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದೊಂದಿಗೆ ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಈ ಹಂತವು ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಮಾದರಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಸಂಕಲನ ಮತ್ತು ಅಳವಡಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

"ಹೆಬ್ಬಾವು
ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಟಿಎಫ್ ಆಗಿ ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ
tensorflow.keras.models ಇಂಪೋರ್ಟ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಷಿಯಲ್
tensorflow.keras.layers ನಿಂದ Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dens ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ

CNN ಮಾದರಿಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ
ಮಾದರಿ = ಅನುಕ್ರಮ()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ='relu', input_shape=(ಚಿತ್ರ_ಎತ್ತರ, ಚಿತ್ರ_ಅಗಲ, 3)))
ಮಾದರಿ.ಸೇರಿಸಿ(ಮ್ಯಾಕ್ಸ್‌ಪೂಲಿಂಗ್2ಡಿ((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ='relu'))
ಮಾದರಿ.ಸೇರಿಸಿ(ಮ್ಯಾಕ್ಸ್‌ಪೂಲಿಂಗ್2ಡಿ((2, 2)))
model.add(ಚಪ್ಪಟೆ())
model.add(ದಟ್ಟ(128, ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ='relu'))
model.add(ದಟ್ಟ(ವರ್ಗಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ='ಸಾಫ್ಟ್‌ಮ್ಯಾಕ್ಸ್'))

ಕಂಪೈಲ್ ಮಾದರಿ
model.compile(ಆಪ್ಟಿಮೈಜರ್='ಆಡಮ್', ನಷ್ಟ='ವರ್ಗೀಕೃತ_ಕ್ರಾಸೆಂಟ್ರೊಪಿ', ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್=['ನಿಖರತೆ'])

ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ
ಮಾದರಿ.ಫಿಟ್(ತರಬೇತಿ_ಡೇಟಾ, ತರಬೇತಿ_ಲೇಬಲ್‌ಗಳು, ಯುಗಗಳು=10, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ_ಡೇಟಾ=(ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ_ಡೇಟಾ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ_ಲೇಬಲ್‌ಗಳು))
""

4. ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ಗೆ ನಿಯೋಜನಾ ಮಾದರಿ

ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದ ನಂತರ, ಅದನ್ನು ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಆಂಡ್ರಾಯ್ಡ್‌ಗೆ, ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಲೈಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಐಒಎಸ್‌ಗೆ, ಕೋರ್ ಎಂಎಲ್ ತುಂಬಾ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

"ಹೆಬ್ಬಾವು
ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಟಿಎಫ್ ಆಗಿ ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ

ಮಾದರಿಯನ್ನು ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಲೈಟ್ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ
ಪರಿವರ್ತಕ = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(ಮಾದರಿ)
tflite_model = ಪರಿವರ್ತಕ.ಪರಿವರ್ತಕ()

ಮಾದರಿಯನ್ನು ಫೈಲ್‌ಗೆ ಉಳಿಸಿ
open('model.tflite', 'wb') f ನಂತೆ:
f.write(tflite_model)
""

5. ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿ ಏಕೀಕರಣ

ಅಂತಿಮ ಹಂತವೆಂದರೆ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು. ಆಂಡ್ರಾಯ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿ, ಇದು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಕ್ಯಾಮೆರಾ 2 API ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಟೆನ್ಸರ್‌ಫ್ಲೋ ಲೈಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. iOS ನಲ್ಲಿ, ಇದು AVFoundation ಮತ್ತು Core ML ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ಆಂಡ್ರಾಯ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಏಕೀಕರಣ ಉದಾಹರಣೆ:

""ಜಾವಾ
ಆಂಡ್ರಾಯ್ಡ್ ಆಮದು ಮಾಡಿ. ಮ್ಯಾನಿಫೆಸ್ಟ್;
android.app.Activity ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ;
android.content.pm.PackageManager ಅನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿ;
android.graphics.Bitmap ಅನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿ;
android.os.Bundle ಅನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿ;
android.view.SurfaceView ಅನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿ;
android.view.SurfaceHolder ಅನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿ;
android.widget.Toast ಅನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ;
androidx.annotation.NonNull ಅನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿ;
androidx.core.app.ActivityCompat ಅನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿ;
androidx.core.content.ContextCompat ಅನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿ;
com.google.tflite.Interpreter ಅನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿ;

ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವರ್ಗ ಕ್ಯಾಮೆರಾಆಕ್ಟಿವಿಟಿ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ ಮೇಲ್ಮೈ ಹೋಲ್ಡರ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ {
ಖಾಸಗಿ ಮೇಲ್ಮೈ ವೀಕ್ಷಣೆ ಮೇಲ್ಮೈ ವೀಕ್ಷಣೆ;
ಖಾಸಗಿ ಸರ್ಫೇಸ್ ಹೋಲ್ಡರ್ ಸರ್ಫೇಸ್ ಹೋಲ್ಡರ್;
ಖಾಸಗಿ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಕ್ಯಾಮೆರಾ;
ಖಾಸಗಿ ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟರ್ ಟಿಎಫ್ಲೈಟ್;

Ver ಓವರ್‌ರೈಡ್
ಸಂರಕ್ಷಿತ ಶೂನ್ಯ onCreate(ಬಂಡಲ್ ಉಳಿಸಲಾಗಿದೆInstanceState) {
ಸೂಪರ್.ಆನ್ ಕ್ರಿಯೇಟ್(ಸೇವ್ಡ್ಇನ್ಸ್ಟಾನ್ಸ್ ಸ್ಟೇಟ್);
ಸೆಟ್‌ಕಂಟೆಂಟ್‌ವ್ಯೂ(ಆರ್.ಲೇಔಟ್.ಆಕ್ಟಿವಿಟಿ_ಕ್ಯಾಮೆರಾ);

// ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಅನುಮತಿಯನ್ನು ವಿನಂತಿಸಿ
(ContextCompat.checkSelfPermission(ಇದು, Manifest.permission.CAMERA) ಆಗಿದ್ದರೆ
!= ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್.ಪರ್ಮಿಷನ್_ಗ್ರಾಂಟೆಡ್) {
ActivityCompat.requestPermissions(ಇದು, ಹೊಸ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್[]{Manifest.permission.CAMERA}, 100);
}

// ಸರ್ಫೇಸ್ ವ್ಯೂ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ
ಮೇಲ್ಮೈ ವೀಕ್ಷಣೆ = findViewById(R.id. ಮೇಲ್ಮೈ ವೀಕ್ಷಣೆ);
ಮೇಲ್ಮೈ ಹೋಲ್ಡರ್ = ಮೇಲ್ಮೈವೀಕ್ಷಣೆ.ಗೆಟ್ ಹೋಲ್ಡರ್();
surfaceHolder.addCallback(ಇದು);

// TFLite ಮಾದರಿಯನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ
ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ {
tflite = ಹೊಸ ಇಂಟರ್ಪ್ರಿಟರ್(loadModelFile(“model.tflite”));
} ಕ್ಯಾಚ್ (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}

Ver ಓವರ್‌ರೈಡ್
ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಶೂನ್ಯ ಮೇಲ್ಮೈ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ (ಮೇಲ್ಮೈ ಹೋಲ್ಡರ್ ಹೋಲ್ಡರ್) {
ಕ್ಯಾಮೆರಾ = ಕ್ಯಾಮೆರಾ.ಓಪನ್();
ಕ್ಯಾಮೆರಾ.ಸೆಟ್‌ಪ್ರಿವ್ಯೂಡಿಸ್ಪ್ಲೇ(ಹೋಲ್ಡರ್);
ಕ್ಯಾಮೆರಾ.ಸ್ಟಾರ್ಟ್ ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆ();
}

Ver ಓವರ್‌ರೈಡ್
ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಶೂನ್ಯ ಮೇಲ್ಮೈ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗಿದೆ (ಮೇಲ್ಮೈ ಹೋಲ್ಡರ್ ಹೋಲ್ಡರ್, ಇಂಟ್ ಸ್ವರೂಪ, ಇಂಟ್ ಅಗಲ, ಇಂಟ್ ಎತ್ತರ) {}

Ver ಓವರ್‌ರೈಡ್
ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಶೂನ್ಯ ಮೇಲ್ಮೈ ನಾಶವಾಗಿದೆ (ಮೇಲ್ಮೈ ಹೋಲ್ಡರ್ ಹೋಲ್ಡರ್) {
ಕ್ಯಾಮೆರಾ.ಸ್ಟಾಪ್‌ಪ್ರಿವ್ಯೂ();
ಕ್ಯಾಮೆರಾ.ರಿಲೀಸ್();
}

ಖಾಸಗಿ ಶೂನ್ಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಚಿತ್ರ (ಬಿಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್ ಬಿಟ್‌ಮ್ಯಾಪ್) {
// ಇಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯಿಸಿ
}

Ver ಓವರ್‌ರೈಡ್
ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಶೂನ್ಯ onRequestPermissionsResult(int requestCode, @NonNull String[] ಅನುಮತಿಗಳು, @NonNull int[] grantResults) {
(ವಿನಂತಿ ಕೋಡ್ == 100) ಆಗಿದ್ದರೆ {
(grantResults.length > 0 && grantResults[0] == PackageManager.PERMISSION_GRANTED) {
surfaceHolder.addCallback(ಇದು);
} ಬೇರೆ {
Toast.makeText(ಇದು, “ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಅನುಮತಿ ನಿರಾಕರಿಸಲಾಗಿದೆ”, Toast.LENGTH_SHORT).show();
}
}
}
}
""

ತೀರ್ಮಾನ

ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ನಲ್ಲಿ AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದ ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಕೇವಲ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ನ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದರ ಬಗ್ಗೆಯೂ ಆಗಿದೆ. ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು, ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು, AI ಮಾದರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು, ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್‌ಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಮುಂತಾದ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾದ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಒಂದನ್ನು ಸಹ ರಚಿಸಬಹುದು.

ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ಛಾಯಾಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ತಮ್ಮ ಸೃಜನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ.