Обнаружение лиц с помощью ML Kit на iOS

Вы можете использовать ML Kit для обнаружения лиц на изображениях и видео.

Попробуйте это

• Поэкспериментируйте с примером приложения , чтобы увидеть пример использования этого API.
• Попробуйте код самостоятельно с помощью codelab .

Прежде чем начать

1. Включите в свой подфайл следующие модули ML Kit:

   pod 'GoogleMLKit/FaceDetection', '15.5.0'
   

2. После установки или обновления модулей вашего проекта откройте проект Xcode, используя его .xcworkspace . ML Kit поддерживается в Xcode версии 12.4 или новее.

Рекомендации по входному изображению

Для распознавания лиц следует использовать изображение размером не менее 480х360 пикселей. Чтобы ML Kit мог точно обнаруживать лица, входные изображения должны содержать лица, представленные достаточным количеством пиксельных данных. Как правило, каждое лицо, которое вы хотите обнаружить на изображении, должно иметь размер не менее 100x100 пикселей. Если вы хотите обнаружить контуры лиц, ML Kit требует ввода с более высоким разрешением: каждое лицо должно быть не менее 200x200 пикселей.

Если вы обнаруживаете лица в приложении реального времени, вам также может потребоваться учитывать общие размеры входных изображений. Изображения меньшего размера можно обрабатывать быстрее, поэтому, чтобы уменьшить задержку, снимайте изображения с более низким разрешением, но помните о вышеуказанных требованиях к точности и следите за тем, чтобы лицо объекта занимало как можно большую часть изображения. Также ознакомьтесь с советами по повышению производительности в реальном времени .

Плохая фокусировка изображения также может повлиять на точность. Если вы не получили приемлемых результатов, попросите пользователя повторно сделать снимок.

Ориентация лица относительно камеры также может влиять на то, какие черты лица распознает ML Kit. См. раздел «Концепции распознавания лиц» .

1. Настройте детектор лиц

Например, создайте объект FaceDetectorOptions как показано в одном из следующих примеров:

// High-accuracy landmark detection and face classification
let options = FaceDetectorOptions()
options.performanceMode = .accurate
options.landmarkMode = .all
options.classificationMode = .all

// Real-time contour detection of multiple faces
// options.contourMode = .all

// High-accuracy landmark detection and face classification
MLKFaceDetectorOptions *options = [[MLKFaceDetectorOptions alloc] init];
options.performanceMode = MLKFaceDetectorPerformanceModeAccurate;
options.landmarkMode = MLKFaceDetectorLandmarkModeAll;
options.classificationMode = MLKFaceDetectorClassificationModeAll;

// Real-time contour detection of multiple faces
// options.contourMode = MLKFaceDetectorContourModeAll;

2. Подготовьте входное изображение

Создайте объект VisionImage используя UIImage или CMSampleBuffer .

Если вы используете UIImage , выполните следующие действия:

• Создайте объект VisionImage с помощью UIImage . Обязательно укажите правильную .orientation .

  Быстрый

  let image = VisionImage(image: UIImage)
  visionImage.orientation = image.imageOrientation

  Цель-C

  MLKVisionImage *visionImage = [[MLKVisionImage alloc] initWithImage:image];
  visionImage.orientation = image.imageOrientation;

Если вы используете CMSampleBuffer , выполните следующие действия:

• Укажите ориентацию данных изображения, содержащихся в CMSampleBuffer .

  Чтобы получить ориентацию изображения:

  Быстрый

  func imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
    cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
  ) -> UIImage.Orientation {
    switch deviceOrientation {
    case .portrait:
      return cameraPosition == .front ? .leftMirrored : .right
    case .landscapeLeft:
      return cameraPosition == .front ? .downMirrored : .up
    case .portraitUpsideDown:
      return cameraPosition == .front ? .rightMirrored : .left
    case .landscapeRight:
      return cameraPosition == .front ? .upMirrored : .down
    case .faceDown, .faceUp, .unknown:
      return .up
    }
  }
        

  Цель-C

  - (UIImageOrientation)
    imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                           cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
    switch (deviceOrientation) {
      case UIDeviceOrientationPortrait:
        return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationLeftMirrored
                                                              : UIImageOrientationRight;
  
      case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
        return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationDownMirrored
                                                              : UIImageOrientationUp;
      case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
        return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationRightMirrored
                                                              : UIImageOrientationLeft;
      case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
        return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationUpMirrored
                                                              : UIImageOrientationDown;
      case UIDeviceOrientationUnknown:
      case UIDeviceOrientationFaceUp:
      case UIDeviceOrientationFaceDown:
        return UIImageOrientationUp;
    }
  }
        

• Создайте объект VisionImage используя объект CMSampleBuffer и ориентацию:

  Быстрый

  let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
  image.orientation = imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
    cameraPosition: cameraPosition)

  Цель-C

   MLKVisionImage *image = [[MLKVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
   image.orientation =
     [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                  cameraPosition:cameraPosition];

3. Получите экземпляр FaceDetector.

Получите экземпляр FaceDetector :

let faceDetector = FaceDetector.faceDetector(options: options)
ViewController.swift

MLKFaceDetector *faceDetector = [MLKFaceDetector faceDetectorWithOptions:options];
      

4. Обработка изображения

weak var weakSelf = self
faceDetector.process(visionImage) { faces, error in
  guard let strongSelf = weakSelf else {
    print("Self is nil!")
    return
  }
  guard error == nil, let faces = faces, !faces.isEmpty else {
    // ...
    return
  }

  // Faces detected
  // ...
}
ViewController.swift

[faceDetector processImage:image
                completion:^(NSArray<MLKFace *> *faces,
                             NSError *error) {
  if (error != nil) {
    return;
  }
  if (faces.count > 0) {
    // Recognized faces
  }
}];

5. Получить информацию об обнаруженных лицах

for face in faces {
  let frame = face.frame
  if face.hasHeadEulerAngleX {
    let rotX = face.headEulerAngleX  // Head is rotated to the uptoward rotX degrees
  }
  if face.hasHeadEulerAngleY {
    let rotY = face.headEulerAngleY  // Head is rotated to the right rotY degrees
  }
  if face.hasHeadEulerAngleZ {
    let rotZ = face.headEulerAngleZ  // Head is tilted sideways rotZ degrees
  }

  // If landmark detection was enabled (mouth, ears, eyes, cheeks, and
  // nose available):
  if let leftEye = face.landmark(ofType: .leftEye) {
    let leftEyePosition = leftEye.position
  }

  // If contour detection was enabled:
  if let leftEyeContour = face.contour(ofType: .leftEye) {
    let leftEyePoints = leftEyeContour.points
  }
  if let upperLipBottomContour = face.contour(ofType: .upperLipBottom) {
    let upperLipBottomPoints = upperLipBottomContour.points
  }

  // If classification was enabled:
  if face.hasSmilingProbability {
    let smileProb = face.smilingProbability
  }
  if face.hasRightEyeOpenProbability {
    let rightEyeOpenProb = face.rightEyeOpenProbability
  }

  // If face tracking was enabled:
  if face.hasTrackingID {
    let trackingId = face.trackingID
  }
}

for (MLKFace *face in faces) {
  // Boundaries of face in image
  CGRect frame = face.frame;
  if (face.hasHeadEulerAngleX) {
    CGFloat rotX = face.headEulerAngleX;  // Head is rotated to the upward rotX degrees
  }
  if (face.hasHeadEulerAngleY) {
    CGFloat rotY = face.headEulerAngleY;  // Head is rotated to the right rotY degrees
  }
  if (face.hasHeadEulerAngleZ) {
    CGFloat rotZ = face.headEulerAngleZ;  // Head is tilted sideways rotZ degrees
  }

  // If landmark detection was enabled (mouth, ears, eyes, cheeks, and
  // nose available):
  MLKFaceLandmark *leftEar = [face landmarkOfType:FIRFaceLandmarkTypeLeftEar];
  if (leftEar != nil) {
    MLKVisionPoint *leftEarPosition = leftEar.position;
  }

  // If contour detection was enabled:
  MLKFaceContour *upperLipBottomContour = [face contourOfType:FIRFaceContourTypeUpperLipBottom];
  if (upperLipBottomContour != nil) {
    NSArray<MLKVisionPoint *> *upperLipBottomPoints = upperLipBottomContour.points;
    if (upperLipBottomPoints.count > 0) {
      NSLog("Detected the bottom contour of the subject's upper lip.")
    }
  }

  // If classification was enabled:
  if (face.hasSmilingProbability) {
    CGFloat smileProb = face.smilingProbability;
  }
  if (face.hasRightEyeOpenProbability) {
    CGFloat rightEyeOpenProb = face.rightEyeOpenProbability;
  }

  // If face tracking was enabled:
  if (face.hasTrackingID) {
    NSInteger trackingID = face.trackingID;
  }
}

Пример контуров лица

Если у вас включено распознавание контуров лица, вы получаете список точек для каждой обнаруженной черты лица. Эти точки представляют форму объекта. Подробную информацию о представлении контуров см. в разделе «Концепции распознавания лиц» .

На следующем изображении показано, как эти точки отображаются на лице. Щелкните изображение, чтобы увеличить его: