رصد العناصر وتتبعها باستخدام ML Kit على نظام التشغيل iOS

يمكنك استخدام أدوات تعلُّم الآلة لرصد العناصر في إطارات الفيديو المتتالية وتتبُّعها.

عند تمرير صورة إلى مجموعة أدوات تعلُّم الآلة، ترصد هذه الصورة ما يصل إلى خمسة عناصر في الصورة. إلى جانب موضع كل كائن في الصورة. عند رصد كائنات في عمليات بث الفيديو، يكون لكل عنصر معرّف فريد يمكنك استخدامه لتتبع الكائن من إطار إلى آخر. ويمكنك أيضًا اختياريًا تفعيل الكائن التقريبي. الذي يصنف الكائنات بأوصاف فئات واسعة.

جرّبه الآن

• يمكنك تجربة نموذج التطبيق من أجل يمكنك الاطّلاع على مثال حول استخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه.
• الاطلاع على واجهة عرض التصميم المتعدد الأبعاد app لتفعيل واجهة برمجة التطبيقات هذه بشكل شامل.

قبل البدء

1. تضمين مجموعات ML Kit التالية في Podfile:

   pod 'GoogleMLKit/ObjectDetection', '3.2.0'
   

2. بعد تثبيت لوحات مشروعك أو تحديثها، افتح مشروع Xcode باستخدام .xcworkspace تتوفّر حزمة تعلّم الآلة في الإصدار 12.4 من Xcode أو الإصدارات الأحدث.

1. ضبط أداة رصد الكائنات

لرصد الكائنات وتتبّعها، عليك أولاً إنشاء مثيل ObjectDetector ويمكنك اختياريًا تحديد أي إعدادات أداة رصد تريدها عن الوضع الافتراضي.

1. يمكنك ضبط أداة رصد العناصر لحالة الاستخدام من خلال عنصر ObjectDetectorOptions. يمكنك تغيير ما يلي الإعدادات:

   إعدادات ميزة "رصد الأجسام"
   وضع الكشف	.stream (الخيار التلقائي) | .singleImage في وضع البث (التلقائي)، تعمل أداة رصد الكائنات بدرجات حرارة منخفضة جدًا وقت الاستجابة، ولكنه قد يؤدي إلى نتائج غير مكتملة (مثل المربعات أو الفئات) في الاستدعاءات القليلة الأولى أداة الكشف. في وضع البث أيضًا، تخصص أداة الكشف عن معرّفات للكائنات، والتي يمكنك استخدامها لتتبع الكائنات عبر الإطارات. يمكنك استخدام هذا الوضع إذا أردت تتبُّع العناصر أو عند الاستجابة السريعة. مهم، كما هو الحال عند معالجة مقاطع الفيديو المضمنة في الواقع الوقت. في وضع الصورة الفردية، تعرض أداة رصد الكائنات النتيجة. بعد تحديد مربع إحاطة الكائن. إذا قمت أيضًا بتمكين لتصنيفها، فإنها تُرجع النتيجة بعد مربع الإحاطة تصنيف الفئة متاحين. وبالتالي، يمكن أن يؤدي اكتشاف فمن المحتمل أن يكون وقت الاستجابة أعلى. أيضًا، في وضع الصورة الواحدة، يمكن لم يتم تعيين أرقام تعريف. استخدم هذا الوضع إذا لم يكن وقت الاستجابة مهمًا لا تريد التعامل مع نتائج جزئية.
   اكتشِف عناصر متعددة وتتبَّعها	false (الخيار التلقائي) | true ما إذا كان سيتم رصد وتتبع ما يصل إلى خمسة عناصر أو أكثرها فقط كائن بارز (الافتراضي).
   تصنيف العناصر	false (الخيار التلقائي) | true تحديد ما إذا كان سيتم تصنيف العناصر المرصودة إلى فئات تقريبية أو لا. عند تفعيل هذه الميزة، تصنِّف أداة رصد الكائنات العناصر في الفئات التالية: سلع أزياء، طعام، سلع منزلية والأماكن والنباتات.

   تم تحسين واجهة برمجة التطبيقات لمراقبة الكائنات وتتبّعها لاستخدام هذين العنصرين الأساسيين الحالات:

   • الرصد المباشر للجسم الأكثر بروزًا في الكاميرا وتتبُّعه عدسة الكاميرا.
   • رصد كائنات متعدّدة في صورة ثابتة

   لضبط واجهة برمجة التطبيقات لحالات الاستخدام هذه:

// Live detection and tracking
let options = ObjectDetectorOptions()
options.shouldEnableClassification = true

// Multiple object detection in static images
let options = ObjectDetectorOptions()
options.detectorMode = .singleImage
options.shouldEnableMultipleObjects = true
options.shouldEnableClassification = true

// Live detection and tracking
MLKObjectDetectorOptions *options = [[MLKObjectDetectorOptions alloc] init];
options.shouldEnableClassification = YES;

// Multiple object detection in static images
MLKObjectDetectorOptions *options = [[MLKOptions alloc] init];
options.detectorMode = MLKObjectDetectorModeSingleImage;
options.shouldEnableMultipleObjects = YES;
options.shouldEnableClassification = YES;

1. الحصول على نسخة افتراضية من ObjectDetector:

let objectDetector = ObjectDetector.objectDetector()

// Or, to change the default settings:
let objectDetector = ObjectDetector.objectDetector(options: options)

MLKObjectDetector *objectDetector = [MLKObjectDetector objectDetector];

// Or, to change the default settings:
MLKObjectDetector *objectDetector = [MLKObjectDetector objectDetectorWithOptions:options];

2. تحضير صورة الإدخال

لرصد العناصر وتتبُّعها، يُرجى اتّباع الخطوات التالية لكل صورة أو إطار فيديو. في حال تفعيل وضع البث، يجب إنشاء VisionImage عناصر من CMSampleBuffer

إنشاء عنصر VisionImage باستخدام UIImage أو CMSampleBuffer

إذا كنت تستخدم UIImage، يُرجى اتّباع الخطوات التالية:

• أنشئ كائن VisionImage باستخدام UIImage. تأكَّد من تحديد قيمة .orientation الصحيحة.

  Swift

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

  Objective-C

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

إذا كنت تستخدم CMSampleBuffer، يُرجى اتّباع الخطوات التالية:

• حدد اتجاه بيانات الصورة المضمنة في CMSampleBuffer

  للحصول على اتجاه الصورة:

  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;
    }
  }
        

• إنشاء عنصر VisionImage باستخدام عنصر CMSampleBuffer والاتجاه:

  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- معالجة الصورة

لرصد العناصر بشكل غير متزامن:

objectDetector.process(image) { objects, error in
  guard error == nil else {
    // Error.
    return
  }
  guard !objects.isEmpty else {
    // No objects detected.
    return
  }

  // Success. Get object info here.
  // ...
}

[objectDetector processImage:image
                  completion:^(NSArray * _Nullable objects,
                               NSError * _Nullable error) {
                    if (error == nil) {
                      return;
                    }
                    if (objects.count == 0) {
                      // No objects detected.
                      return;
                    }

                    // Success. Get object info here.
                  }];

لرصد العناصر بشكل متزامن:

var objects: [Object]
do {
  objects = try objectDetector.results(in: image)
} catch let error {
  print("Failed to detect object with error: \(error.localizedDescription).")
  return
}
guard !objects.isEmpty else {
  print("Object detector returned no results.")
  return
}

// Success. Get object info here.

NSError *error;
NSArray *objects = [objectDetector resultsInImage:image error:&error];
if (error == nil) {
  return;
}
if (objects.count == 0) {
  // No objects detected.
  return;
}

// Success. Get object info here.

4. الحصول على معلومات عن العناصر المرصودة

يحتوي كل Object على السمات التالية:

// objects contains one item if multiple object detection wasn't enabled.
for object in objects {
  let frame = object.frame
  let trackingID = object.trackingID

  // If classification was enabled:
  let description = object.labels.enumerated().map { (index, label) in
    "Label \(index): \(label.text), \(label.confidence)"
    }.joined(separator:"\n")

}

// The list of detected objects contains one item if multiple
// object detection wasn't enabled.
for (MLKObject *object in objects) {
  CGRect frame = object.frame;
  NSNumber *trackingID = object.trackingID;
  for (MLKObjectLabel *label in object.labels) {
    NSString *labelString = [NSString stringWithFormat: @"%@, %f, %lu",
      label.text, label.confidence, (unsigned long)label.index];
    ...
  }
}