Détecter des visages avec ML Kit sur iOS

Vous pouvez utiliser ML Kit pour détecter des visages dans des images et des vidéos.

Essayer

• Testez l'exemple d'application pour voir un exemple d'utilisation de cette API.
• Testez le code vous-même avec l'atelier de programmation.

Avant de commencer

1. Incluez les pods ML Kit suivants dans votre Podfile :

   pod 'GoogleMLKit/FaceDetection', '3.2.0'
   

2. Après avoir installé ou mis à jour les pods de votre projet, ouvrez votre projet Xcode à l'aide de son .xcworkspace. ML Kit est compatible avec Xcode version 12.4 ou ultérieure.

Consignes pour les images d'entrée

Pour la reconnaissance faciale, utilisez une image d'au moins 480 x 360 pixels. Pour que ML Kit puisse détecter avec précision les visages, les images d'entrée doivent contenir des visages représentés par suffisamment de données de pixels. En général, chaque visage que vous souhaitez détecter dans une image doit mesurer au moins 100 x 100 pixels. Si vous souhaitez détecter les contours des visages, ML Kit nécessite une résolution plus élevée: chaque visage doit mesurer au moins 200 x 200 pixels.

Si vous détectez des visages dans une application en temps réel, vous pouvez également prendre en compte les dimensions globales des images d'entrée. Les images de petite taille peuvent être traitées plus rapidement. Par conséquent, pour réduire la latence, capturez les images avec des résolutions inférieures, mais tenez compte des exigences de précision ci-dessus et assurez-vous que le visage du sujet occupe autant d'images que possible. Consultez également nos conseils pour améliorer les performances en temps réel.

Une image floue peut également nuire à la précision de cette dernière. Si vous n'obtenez pas de résultats acceptables, demandez à l'utilisateur de recréer l'image.

L'orientation d'un visage par rapport à l'appareil photo peut également influer sur les traits du visage détectés par ML Kit. Consultez la page Concepts de détection des visages.

1. Configurer le détecteur de visage

Par exemple, créez un objet FaceDetectorOptions semblable à l'un des exemples suivants:

// 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. Préparer l'image d'entrée

Créez un objet VisionImage à l'aide d'un objet UIImage ou CMSampleBuffer.

Si vous utilisez un UIImage, procédez comme suit:

• Créez un objet VisionImage avec UIImage. Veillez à indiquer le bon .orientation.

  Swift

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

  Objective-C

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

Si vous utilisez un CMSampleBuffer, procédez comme suit:

• Spécifiez l'orientation des données d'image contenues dans CMSampleBuffer.

  Pour obtenir l'orientation de l'image:

  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;
    }
  }
        

• Créez un objet VisionImage à l'aide de l'objet et de l'orientation CMSampleBuffer:

  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. Obtenir une instance de FaceDetector

Obtenez une instance de FaceDetector:

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

MLKFaceDetector *faceDetector = [MLKFaceDetector faceDetectorWithOptions:options];
      

4. Traiter l'image

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. Obtenir des informations sur les visages détectés

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;
  }
}

Exemple de contours de visage

Lorsque la détection du contour du visage est activée, vous obtenez une liste de points pour chaque visage détecté. Ces points représentent la forme de l'élément géographique. Pour en savoir plus sur la représentation des contours, consultez la page Concepts de détection des visages.

L'image suivante montre comment ces points sont mappés à une face. Cliquez sur l'image pour l'agrandir: