iOS'te ML Kiti ile yüzleri algılama

Görüntü ve videolardaki yüzleri algılamak için ML Kit'i kullanabilirsiniz.

Deneyin

• Örnek uygulamayı kullanarak bu API'nin örnek kullanımını inceleyin.
• Kodu, ile kendiniz deneyin codelab'e göz atın.

Başlamadan önce

1. Aşağıdaki ML Kit kapsüllerini Podfile'ınıza ekleyin:

   pod 'GoogleMLKit/FaceDetection', '15.5.0'
   

   .
2. Projenizin kapsüllerini yükledikten veya güncelledikten sonra .xcworkspace ML Kit, Xcode 12.4 veya sonraki sürümlerde desteklenir.

Giriş resmi kuralları

Yüz tanıma için en az 480x360 piksel boyutunda bir resim kullanmanız gerekir. ML Kit'in yüzleri doğru algılayabilmesi için giriş görüntülerinin yüzler içermesi gerekir temsil edilir. Genel olarak, görmek istediğiniz her yüz en az 100x100 piksel boyutunda olmalıdır. Belirli bir aktiviteyi Yüzlerin sınırları, makine öğrenimi kiti için daha yüksek çözünürlük girişi gerekir: her yüz en az 200x200 piksel olmalıdır.

Gerçek zamanlı bir uygulamada yüzler algılandığında ayrıca giriş resimlerinin genel boyutlarını göz önünde bulundurun. Daha küçük resimler daha hızlı işlenir. Bu nedenle, gecikmeyi azaltmak için görüntüleri düşük çözünürlüklerde yakalayın. yukarıdaki doğruluk şartlarını göz önünde bulundurun ve öznenin yüzü resmin mümkün olduğunca büyük kısmını kaplar. Şunlara da bakabilirsiniz: Gerçek zamanlı performansı iyileştirmeye yönelik ipuçları.

Kötü bir resim odağı, doğruluğu da etkileyebilir. Ekibimiz kabul edilmezse kullanıcının resmi yeniden çekmesini isteyin.

Bir yüzün kameraya göre yönü hangi yüzün üzerinde etkili olabilir Makine Öğrenimi Kiti'nin algıladığı özellikler. Görüntüleyin Yüz Algılama Kavramları.

1. Yüz algılayıcıyı yapılandırma

Örneğin, bir FaceDetectorOptions aşağıdaki örneklerden birine benzer:

// 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. Giriş resmini hazırlama

Bir VisionImage nesnesi oluşturmak için UIImage veya CMSampleBuffer.

UIImage kullanıyorsanız şu adımları uygulayın:

• UIImage ile bir VisionImage nesnesi oluşturun. Doğru .orientation değerini belirttiğinizden emin olun.

  Swift

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

  Objective-C

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

CMSampleBuffer kullanıyorsanız şu adımları uygulayın:

• Belgenin CMSampleBuffer

  Resmin yönünü öğrenmek için:

  Swift

  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
    }
  }
        

  Objective-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;
    }
  }
        

• Şu komutu kullanarak bir VisionImage nesnesi oluşturun: CMSampleBuffer nesne ve yön:

  Swift

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

  Objective-C

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

3. FaceDetector örneği alma

FaceDetector öğesinin bir örneğini alın:

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

MLKFaceDetector *faceDetector = [MLKFaceDetector faceDetectorWithOptions:options];
      

4. Resmi işleyin

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. Algılanan yüzler hakkında bilgi al

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;
  }
}

Yüz kontur örneği

Yüz kontur algılamayı etkinleştirdiğinizde, yüz konturu algılamayı etkinleştirdiğinizde Algılanan her yüz özelliği. Bu noktalar, noktanın şeklini özelliğini kullanabilirsiniz. Bkz. Yüz Kontürlerin nasıl göründüğüyle ilgili ayrıntılar için Algılama Kavramları temsil edilir.

Aşağıdaki resimde bu noktaların bir yüzle nasıl eşlendiği gösterilmektedir. Daha sonra resmi büyütün: