Etiqueta imágenes con ML Kit en iOS

Puedes usar ML Kit para etiquetar objetos reconocidos en una imagen. El modelo predeterminado que se proporciona con el Kit de AA admite más de 400 etiquetas diferentes.

Probar

• Prueba la app de ejemplo para ver un ejemplo de uso de esta API.

Antes de comenzar

1. Incluye los siguientes pods del ML Kit en tu Podfile:

   pod 'GoogleMLKit/ImageLabeling', '3.2.0'
   

2. Después de instalar o actualizar los Pods de tu proyecto, abre el proyecto de Xcode con su .xcworkspace. El ML Kit es compatible con Xcode 12.4 o versiones posteriores.

Ya puedes etiquetar imágenes.

1. Prepara la imagen de entrada

Crea un objeto VisionImage mediante una UIImage o CMSampleBuffer.

Si usas un UIImage, sigue estos pasos:

• Crea un objeto VisionImage con la UIImage. Asegúrate de especificar el .orientation correcto.

  Swift

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

  Objective‑C

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

Si usas un CMSampleBuffer, sigue estos pasos:

• Especifica la orientación de los datos de imagen que contiene CMSampleBuffer.

  Para obtener la orientación de la imagen, haz lo siguiente:

  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;
    }
  }
        

• Crea un objeto VisionImage con el objeto CMSampleBuffer y la orientación:

  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];

2. Configura y ejecuta el etiquetador de imágenes

1. Primero, obtén una instancia de ImageLabeler.

let labeler = ImageLabeler.imageLabeler()

// Or, to set the minimum confidence required:
// let options = ImageLabelerOptions()
// options.confidenceThreshold = 0.7
// let labeler = ImageLabeler.imageLabeler(options: options)

MLKImageLabeler *labeler = [MLKImageLabeler imageLabeler];

// Or, to set the minimum confidence required:
// MLKImageLabelerOptions *options =
//         [[MLKImageLabelerOptions alloc] init];
// options.confidenceThreshold = 0.7;
// MLKImageLabeler *labeler =
//         [MLKImageLabeler imageLabelerWithOptions:options];

1. Por último, pasa la imagen al método processImage():

labeler.process(image) { labels, error in
    guard error == nil, let labels = labels else { return }

    // Task succeeded.
    // ...
}

[labeler processImage:image
completion:^(NSArray *_Nullable labels,
            NSError *_Nullable error) {
   if (error != nil) { return; }

   // Task succeeded.
   // ...
}];

3. Obtén información sobre los objetos etiquetados

Si el etiquetado de imágenes se ejecuta correctamente, el controlador de finalización recibe un array de objetos ImageLabel. Cada objeto ImageLabel representa un elemento etiquetado en la imagen. El modelo base admite más de 400 etiquetas diferentes. Puedes obtener la descripción del texto de cada etiqueta, el índice entre todas las etiquetas compatibles con el modelo y la puntuación de confianza de la coincidencia. Por ejemplo:

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;
}

Sugerencias para mejorar el rendimiento en tiempo real

Si quieres etiquetar imágenes en una aplicación en tiempo real, sigue estos lineamientos para lograr la mejor velocidad de fotogramas:

• Para procesar fotogramas de video, usa la API síncrona results(in:) del etiquetador de imágenes. Llama a este método desde la función captureOutput(_, didOutput:from:) de AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate para obtener resultados de un fotograma de video determinado de manera síncrona. Mantén el alwaysDiscardsLateVideoFrames de AVCaptureVideoDataOutput como true para limitar las llamadas al etiquetador de imágenes. Si hay un fotograma de video nuevo disponible mientras se ejecuta el etiquetador de imágenes, se descartará.
• Si usas la salida del etiquetador de imágenes para superponer gráficos en la imagen de entrada, primero obtén el resultado del Kit de AA y, luego, procesa la imagen y la superposición en un solo paso. De esta manera, renderizas en la superficie de visualización solo una vez por cada fotograma de entrada procesado. Consulta updatePreviewOverlayViewWithLastFrame en la muestra de inicio rápido del Kit de AA para ver un ejemplo.