iOS-এ ML কিট দিয়ে মুখগুলি সনাক্ত করুন৷

আপনি ছবি এবং ভিডিওতে মুখ সনাক্ত করতে ML কিট ব্যবহার করতে পারেন।

চেষ্টা করে দেখুন

• এই API এর একটি উদাহরণ ব্যবহার দেখতে নমুনা অ্যাপের সাথে খেলুন।
• কোডল্যাবের সাথে কোডটি নিজে চেষ্টা করুন।

আপনি শুরু করার আগে

1. আপনার পডফাইলে নিম্নলিখিত এমএল কিট পডগুলি অন্তর্ভুক্ত করুন:

   pod 'GoogleMLKit/FaceDetection', '3.2.0'
   

2. আপনি আপনার প্রোজেক্টের পড ইনস্টল বা আপডেট করার পরে, এটির .xcworkspace ব্যবহার করে আপনার Xcode প্রকল্পটি খুলুন। ML Kit Xcode সংস্করণ 12.4 বা তার বেশিতে সমর্থিত।

ইনপুট ইমেজ নির্দেশিকা

মুখ শনাক্তকরণের জন্য, আপনার কমপক্ষে 480x360 পিক্সেলের মাত্রা সহ একটি চিত্র ব্যবহার করা উচিত। ML Kit সঠিকভাবে মুখ সনাক্ত করতে, ইনপুট চিত্রগুলিতে পর্যাপ্ত পিক্সেল ডেটা দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা মুখগুলি থাকতে হবে৷ সাধারণভাবে, আপনি একটি ছবিতে সনাক্ত করতে চান এমন প্রতিটি মুখ কমপক্ষে 100x100 পিক্সেল হওয়া উচিত। আপনি যদি মুখের কনট্যুরগুলি সনাক্ত করতে চান, এমএল কিটের উচ্চ রেজোলিউশন ইনপুট প্রয়োজন: প্রতিটি মুখ কমপক্ষে 200x200 পিক্সেল হওয়া উচিত।

আপনি যদি একটি রিয়েল-টাইম অ্যাপ্লিকেশনে মুখগুলি সনাক্ত করেন তবে আপনি ইনপুট চিত্রগুলির সামগ্রিক মাত্রাগুলিও বিবেচনা করতে চাইতে পারেন৷ ছোট ছবিগুলি দ্রুত প্রক্রিয়া করা যেতে পারে, তাই লেটেন্সি কমাতে, কম রেজোলিউশনে ছবিগুলি ক্যাপচার করুন, তবে উপরের নির্ভুলতার প্রয়োজনীয়তাগুলি মনে রাখবেন এবং নিশ্চিত করুন যে বিষয়ের মুখ যতটা সম্ভব ছবিটি দখল করে। এছাড়াও রিয়েল-টাইম কর্মক্ষমতা উন্নত করার টিপস দেখুন।

খারাপ ইমেজ ফোকাস এছাড়াও নির্ভুলতা প্রভাবিত করতে পারে. আপনি গ্রহণযোগ্য ফলাফল না পেলে, ব্যবহারকারীকে ছবিটি পুনরায় ক্যাপচার করতে বলুন।

ক্যামেরার সাপেক্ষে একটি মুখের অভিযোজন ML কিট মুখের বৈশিষ্ট্যগুলিকেও প্রভাবিত করতে পারে৷ মুখ সনাক্তকরণ ধারণা দেখুন।

1. ফেস ডিটেক্টর কনফিগার করুন

উদাহরণস্বরূপ, নিম্নলিখিত উদাহরণগুলির মতো একটি FaceDetectorOptions অবজেক্ট তৈরি করুন:

// 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. ইনপুট ইমেজ প্রস্তুত করুন

একটি UIImage বা একটি CMSampleBuffer ব্যবহার করে একটি VisionImage অবজেক্ট তৈরি করুন।

আপনি একটি UIImage ব্যবহার করলে, এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:

• UIImage দিয়ে একটি VisionImage অবজেক্ট তৈরি করুন। সঠিক .orientation উল্লেখ করতে ভুলবেন না।

  সুইফট

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

  উদ্দেশ্য-C

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

আপনি যদি একটি CMSampleBuffer ব্যবহার করেন তবে এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:

• CMSampleBuffer এ থাকা ইমেজ ডেটার ওরিয়েন্টেশন নির্দিষ্ট করুন।

  ইমেজ ওরিয়েন্টেশন পেতে:

  সুইফট

  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
    }
  }
        

  উদ্দেশ্য-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;
    }
  }
        

• CMSampleBuffer অবজেক্ট এবং ওরিয়েন্টেশন ব্যবহার করে একটি VisionImage অবজেক্ট তৈরি করুন:

  সুইফট

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

  উদ্দেশ্য-C

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

3. ফেসডিটেক্টরের একটি উদাহরণ পান

FaceDetector এর একটি উদাহরণ পান:

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

MLKFaceDetector *faceDetector = [MLKFaceDetector faceDetectorWithOptions:options];
      

4. ইমেজ প্রক্রিয়া

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. সনাক্ত করা মুখ সম্পর্কে তথ্য পান

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;
  }
}

মুখের রূপের উদাহরণ

যখন আপনার মুখের কনট্যুর সনাক্তকরণ সক্ষম থাকে, তখন আপনি সনাক্ত করা প্রতিটি মুখের বৈশিষ্ট্যের জন্য পয়েন্টগুলির একটি তালিকা পাবেন। এই পয়েন্টগুলি বৈশিষ্ট্যের আকৃতির প্রতিনিধিত্ব করে। কনট্যুরগুলি কীভাবে উপস্থাপন করা হয় সে সম্পর্কে বিশদ বিবরণের জন্য মুখ সনাক্তকরণ ধারণা দেখুন।

নিম্নলিখিত চিত্রটি ব্যাখ্যা করে কিভাবে এই পয়েন্টগুলি একটি মুখের সাথে মানচিত্র করে, এটিকে বড় করতে ছবিটিতে ক্লিক করুন: