Bilder mit einem benutzerdefinierten Modell unter iOS mit Labels versehen

Mit ML Kit können Sie Entitäten in einem Bild erkennen und mit Labels versehen. Diese API unterstützt eine breite Palette benutzerdefinierter Bildklassifizierungsmodelle. Bitte Weitere Informationen finden Sie unter Benutzerdefinierte Modelle mit ML Kit. Anforderungen an die Modellkompatibilität, wo Sie vortrainierte Modelle finden, und wie Sie eigene Modelle trainieren.

Es gibt zwei Möglichkeiten, ein benutzerdefiniertes Modell zu integrieren. Sie können das Modell nach in den Asset-Ordner Ihrer App verschieben oder dynamisch herunterladen, von Firebase. In der folgenden Tabelle werden die beiden Optionen verglichen.

Jetzt ausprobieren

• Kurzanleitung zur Vision finden Sie ein Anwendungsbeispiel für das gebündelte Modell und den automl-Schnellstartanwendung für eine Verwendungsbeispiel für das gehostete Modell.

Hinweis

1. Fügen Sie die ML Kit-Bibliotheken in Ihre Podfile-Datei ein:

   So bündeln Sie ein Modell mit Ihrer App:

   pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom', '15.5.0'
   

   Fügen Sie zum dynamischen Herunterladen eines Modells aus Firebase den LinkFirebase hinzu. Abhängigkeit:

   pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom', '15.5.0'
   pod 'GoogleMLKit/LinkFirebase', '15.5.0'
   

2. Öffnen Sie nach der Installation oder Aktualisierung der Pods Ihres Projekts das Xcode-Projekt. mit .xcworkspace. ML Kit wird in Xcode-Version 13.2.1 unterstützt oder höher.

3. Wenn Sie ein Modell herunterladen möchten, müssen Sie Firebase zu Ihrem iOS-Projekt hinzufügen, falls noch nicht geschehen. Dies ist nicht erforderlich, wenn Sie Modell.

1. Modell laden

Lokale Modellquelle konfigurieren

So bündeln Sie das Modell mit Ihrer App:

1. Kopieren Sie die Modelldatei (in der Regel mit der Endung .tflite oder .lite) in Xcode. Projekt und wählen Sie dabei Copy bundle resources aus. Die Modelldatei ist im App Bundle enthalten und für ML Kit verfügbar.

2. Erstellen Sie das Objekt LocalModel und geben Sie den Pfad zur Modelldatei an:

   Swift

   let localModel = LocalModel(path: localModelFilePath)

   Objective-C

   MLKLocalModel *localModel =
       [[MLKLocalModel alloc] initWithPath:localModelFilePath];

Von Firebase gehostete Modellquelle konfigurieren

Wenn Sie das extern gehostete Modell verwenden möchten, erstellen Sie ein RemoteModel-Objekt und geben Sie dabei den Parameter Name, den Sie dem Modell bei der Veröffentlichung zugewiesen haben:

let firebaseModelSource = FirebaseModelSource(
    name: "your_remote_model") // The name you assigned in
                               // the Firebase console.
let remoteModel = CustomRemoteModel(remoteModelSource: firebaseModelSource)

MLKFirebaseModelSource *firebaseModelSource =
    [[MLKFirebaseModelSource alloc]
        initWithName:@"your_remote_model"]; // The name you assigned in
                                            // the Firebase console.
MLKCustomRemoteModel *remoteModel =
    [[MLKCustomRemoteModel alloc]
        initWithRemoteModelSource:firebaseModelSource];

Starten Sie dann den Modelldownload und geben Sie die Bedingungen an, unter denen Sie Downloads zulassen möchten. Wenn das Modell nicht auf dem Gerät installiert ist oder ein neueres Modell Version des Modells verfügbar ist, lädt die Task asynchron die aus Firebase verwenden:

let downloadConditions = ModelDownloadConditions(
  allowsCellularAccess: true,
  allowsBackgroundDownloading: true
)

let downloadProgress = ModelManager.modelManager().download(
  remoteModel,
  conditions: downloadConditions
)

MLKModelDownloadConditions *downloadConditions =
    [[MLKModelDownloadConditions alloc] initWithAllowsCellularAccess:YES
                                         allowsBackgroundDownloading:YES];

NSProgress *downloadProgress =
    [[MLKModelManager modelManager] downloadModel:remoteModel
                                       conditions:downloadConditions];

Viele Apps starten die Download-Aufgabe im Initialisierungscode, aber Sie können jederzeit tun, bevor Sie das Modell verwenden müssen.

Labelersteller für Bilder konfigurieren

Nachdem Sie die Modellquellen konfiguriert haben, erstellen Sie ein ImageLabeler-Objekt aus einer von ihnen.

Folgende Optionen sind verfügbar:

Wenn Sie nur ein lokal gebündeltes Modell haben, erstellen Sie einfach einen Labelersteller Objekt LocalModel:

let options = CustomImageLabelerOptions(localModel: localModel)
options.confidenceThreshold = NSNumber(value: 0.0)
let imageLabeler = ImageLabeler.imageLabeler(options: options)

MLKCustomImageLabelerOptions *options =
    [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
options.confidenceThreshold = @(0.0);
MLKImageLabeler *imageLabeler =
    [MLKImageLabeler imageLabelerWithOptions:options];

Wenn Sie ein extern gehostetes Modell haben, müssen Sie prüfen, die Sie vor der Ausführung heruntergeladen haben. Sie können den Status des Modelldownloads mit der Methode isModelDownloaded(remoteModel:) des Modellmanagers.

Sie müssen dies nur vor dem Ausführen des Labelerstellers bestätigen. Wenn Sie ein remote gehostetes und ein lokal gebündeltes Modell haben, sinnvoll, diese Prüfung bei der Instanziierung von ImageLabeler auszuführen: Labelersteller aus dem Remote-Modell, falls es heruntergeladen wurde, und vom lokalen Modell sonst.

var options: CustomImageLabelerOptions!
if (ModelManager.modelManager().isModelDownloaded(remoteModel)) {
  options = CustomImageLabelerOptions(remoteModel: remoteModel)
} else {
  options = CustomImageLabelerOptions(localModel: localModel)
}
options.confidenceThreshold = NSNumber(value: 0.0)
let imageLabeler = ImageLabeler.imageLabeler(options: options)

MLKCustomImageLabelerOptions *options;
if ([[MLKModelManager modelManager] isModelDownloaded:remoteModel]) {
  options = [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithRemoteModel:remoteModel];
} else {
  options = [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
}
options.confidenceThreshold = @(0.0);
MLKImageLabeler *imageLabeler =
    [MLKImageLabeler imageLabelerWithOptions:options];

Wenn Sie nur ein remote gehostetes Modell haben, sollten Sie die modellbezogenen wie z. B. das Ausgrauen oder Ausblenden eines Teils der Benutzeroberfläche, bis bestätigen Sie, dass das Modell heruntergeladen wurde.

Sie können den Downloadstatus des Modells abrufen, indem Sie Beobachter an die Standardeinstellung anhängen Benachrichtigungscenter. Achten Sie darauf, im Beobachter einen schwachen Verweis auf self zu verwenden -Block, da Downloads einige Zeit in Anspruch nehmen können und das ursprüngliche Objekt wird erst wieder freigegeben, wenn der Download abgeschlossen ist. Beispiel:

NotificationCenter.default.addObserver(
    forName: .mlkitModelDownloadDidSucceed,
    object: nil,
    queue: nil
) { [weak self] notification in
    guard let strongSelf = self,
        let userInfo = notification.userInfo,
        let model = userInfo[ModelDownloadUserInfoKey.remoteModel.rawValue]
            as? RemoteModel,
        model.name == "your_remote_model"
        else { return }
    // The model was downloaded and is available on the device
}

NotificationCenter.default.addObserver(
    forName: .mlkitModelDownloadDidFail,
    object: nil,
    queue: nil
) { [weak self] notification in
    guard let strongSelf = self,
        let userInfo = notification.userInfo,
        let model = userInfo[ModelDownloadUserInfoKey.remoteModel.rawValue]
            as? RemoteModel
        else { return }
    let error = userInfo[ModelDownloadUserInfoKey.error.rawValue]
    // ...
}

__weak typeof(self) weakSelf = self;

[NSNotificationCenter.defaultCenter
    addObserverForName:MLKModelDownloadDidSucceedNotification
                object:nil
                 queue:nil
            usingBlock:^(NSNotification *_Nonnull note) {
              if (weakSelf == nil | note.userInfo == nil) {
                return;
              }
              __strong typeof(self) strongSelf = weakSelf;

              MLKRemoteModel *model = note.userInfo[MLKModelDownloadUserInfoKeyRemoteModel];
              if ([model.name isEqualToString:@"your_remote_model"]) {
                // The model was downloaded and is available on the device
              }
            }];

[NSNotificationCenter.defaultCenter
    addObserverForName:MLKModelDownloadDidFailNotification
                object:nil
                 queue:nil
            usingBlock:^(NSNotification *_Nonnull note) {
              if (weakSelf == nil | note.userInfo == nil) {
                return;
              }
              __strong typeof(self) strongSelf = weakSelf;

              NSError *error = note.userInfo[MLKModelDownloadUserInfoKeyError];
            }];

2. Eingabebild vorbereiten

Erstellen Sie ein VisionImage-Objekt mithilfe von UIImage oder einem CMSampleBuffer

Wenn du ein UIImage verwendest, gehe so vor:

• Erstellen Sie ein VisionImage-Objekt mit der UIImage. Geben Sie die richtige .orientation an.

  Swift

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

  Objective-C

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

Wenn du ein CMSampleBuffer verwendest, gehe so vor:

• Geben Sie die Ausrichtung der Bilddaten an, die in der CMSampleBuffer

  So ermitteln Sie die Bildausrichtung:

  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;
    }
  }
        

• Erstellen Sie ein VisionImage-Objekt mithilfe der CMSampleBuffer-Objekt und Ausrichtung:

  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. Labelersteller für Bilder ausführen

Um Objekte in einem Bild mit einem Label zu versehen, übergeben Sie das image-Objekt an das ImageLabeler- process()-Methode.

Asynchron:

imageLabeler.process(image) { labels, error in
    guard error == nil, let labels = labels, !labels.isEmpty else {
        // Handle the error.
        return
    }
    // Show results.
}

[imageLabeler
    processImage:image
      completion:^(NSArray *_Nullable labels,
                   NSError *_Nullable error) {
        if (label.count == 0) {
            // Handle the error.
            return;
        }
        // Show results.
     }];

Synchron:

var labels: [ImageLabel]
do {
    labels = try imageLabeler.results(in: image)
} catch let error {
    // Handle the error.
    return
}
// Show results.

NSError *error;
NSArray *labels =
    [imageLabeler resultsInImage:image error:&error];
// Show results or handle the error.

4. Informationen zu Entitäten mit Labels abrufen

for label in labels {
  let labelText = label.text
  let confidence = label.confidence
  let index = label.index
}

for (MLKImageLabel *label in labels) {
  NSString *labelText = label.text;
  float confidence = label.confidence;
  NSInteger index = label.index;
}

Tipps zum Verbessern der Leistung in Echtzeit

Wenn Sie Bilder in einer Echtzeitanwendung mit Labels versehen möchten, gehen Sie so vor: um optimale Framerates zu erzielen:

• Verwende zum Verarbeiten von Videoframes die synchrone results(in:) API des Detektors. Anruf diese Methode aus dem AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> captureOutput(_, didOutput:from:)-Funktion, um synchron Ergebnisse aus dem angegebenen Video zu erhalten Frame. beibehalten von AVCaptureVideoDataOutput alwaysDiscardsLateVideoFrames als true, um Aufrufe an den Detektor zu drosseln. Wenn ein neuer verfügbar wird, während der Detektor läuft, wird er verworfen.
• Wenn Sie die Ausgabe des Detektors verwenden, um Grafiken Eingabebild, rufen Sie zuerst das Ergebnis aus ML Kit ab und rendern Sie das Bild in einem Schritt übereinanderlegen. Dadurch rendern Sie auf der Anzeigeoberfläche pro verarbeitetem Eingabeframe nur einmal. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt updatePreviewOverlayViewWithLastFrame. im Beispiel der ML Kit-Kurzanleitung finden Sie ein Beispiel.