ตรวจจับใบหน้าด้วย ML Kit บน iOS

คุณใช้ ML Kit เพื่อตรวจจับใบหน้าในรูปภาพและวิดีโอได้

ลองใช้งาน

• ลองใช้แอปตัวอย่างเพื่อดูตัวอย่างการใช้งาน API นี้
• ลองใช้โค้ดด้วยตนเองโดยใช้ codelab

ข้อควรทราบก่อนที่จะเริ่มต้น

1. รวมพ็อด ML Kit ต่อไปนี้ใน Podfile

   pod 'GoogleMLKit/FaceDetection', '3.2.0'
   

2. หลังจากติดตั้งหรืออัปเดตพ็อดของโปรเจ็กต์ ให้เปิดโปรเจ็กต์ Xcode โดยใช้ .xcworkspace XKit เวอร์ชัน 12.4 ขึ้นไปรองรับ ML Kit

หลักเกณฑ์เกี่ยวกับรูปภาพที่ป้อน

สําหรับการจดจําใบหน้า คุณควรใช้รูปภาพที่มีขนาดอย่างน้อย 480x360 พิกเซล เพื่อให้ ML Kit ตรวจจับใบหน้าได้อย่างถูกต้อง รูปภาพอินพุตต้องมีใบหน้าที่แสดงข้อมูลพิกเซลเพียงพอ โดยทั่วไป ใบหน้าแต่ละใบหน้าที่คุณต้องการตรวจจับในรูปภาพควรมีขนาดอย่างน้อย 100x100 พิกเซล หากต้องการตรวจจับการเกิดขึ้นของใบหน้า ML Kit ต้องใช้อินพุตที่มีความละเอียดสูงกว่า นั่นคือแต่ละใบหน้าควรมีขนาดอย่างน้อย 200x200 พิกเซล

หากตรวจพบใบหน้าในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ คุณอาจต้องพิจารณาขนาดโดยรวมของรูปภาพที่ป้อนด้วย รูปภาพขนาดเล็กอาจประมวลผลได้เร็วขึ้น ดังนั้นหากต้องการลดเวลาในการตอบสนอง ให้จับภาพที่ความละเอียดต่ําลง แต่อย่าลืมคํานึงถึงข้อกําหนดข้างต้นด้วย และตรวจดูว่าใบหน้าของวัตถุใช้รูปภาพให้มากที่สุดเท่าที่จะทําได้ และดูเคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์

การโฟกัสรูปภาพที่ไม่ดีอาจส่งผลต่อความแม่นยําได้ หากไม่ได้รับผลการค้นหาที่ยอมรับได้ โปรดขอให้ผู้ใช้จับภาพอีกครั้ง

การวางแนวใบหน้าที่สัมพันธ์กับกล้องยังส่งผลต่อฟีเจอร์ใบหน้าซึ่ง ML Kit ตรวจจับได้ด้วย ดูแนวคิดการตรวจจับใบหน้า

1. กําหนดค่าตัวตรวจจับใบหน้า

เช่น สร้างออบเจ็กต์ FaceDetectorOptions ดังตัวอย่างต่อไปนี้

// 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. เตรียมรูปภาพอินพุต

สร้างออบเจ็กต์ VisionImage โดยใช้ UIImage หรือ CMSampleBuffer

หากคุณใช้ UIImage ให้ทําตามขั้นตอนต่อไปนี้

• สร้างออบเจ็กต์ VisionImage ด้วย UIImage ตรวจสอบว่าได้ระบุ .orientation ที่ถูกต้อง

  Swift

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

  Objective-C

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

หากคุณใช้ CMSampleBuffer ให้ทําตามขั้นตอนต่อไปนี้

• ระบุการวางแนวของข้อมูลรูปภาพที่มีอยู่ใน CMSampleBuffer

  วิธีดูการวางแนวรูปภาพ

  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;
    }
  }
        

• สร้างออบเจ็กต์ VisionImage โดยใช้ออบเจ็กต์ CMSampleBuffer และการวางแนวดังนี้

  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. รับอินสแตนซ์ของ FaceDetector

รับอินสแตนซ์ของ FaceDetector

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

MLKFaceDetector *faceDetector = [MLKFaceDetector faceDetectorWithOptions:options];
      

4. ประมวลผลรูปภาพ

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. ดูข้อมูลเกี่ยวกับใบหน้าที่ตรวจพบ

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;
  }
}

ตัวอย่างโครงสร้างของใบหน้า

เมื่อเปิดใช้การตรวจจับการเกิดขึ้นของใบหน้า คุณจะได้รับรายการคะแนนสําหรับฟีเจอร์ใบหน้าแต่ละรายการที่ตรวจพบ จุดเหล่านี้แสดงถึงรูปร่างของฟีเจอร์ ดูแนวคิดการตรวจจับใบหน้าสําหรับรายละเอียดเกี่ยวกับวิธีแสดงแนวคิด

รูปภาพต่อไปนี้แสดงลักษณะที่จุดเหล่านี้แมปกับใบหน้า คลิกรูปภาพเพื่อขยาย