با ML Kit در iOS اشیاء را شناسایی و ردیابی کنید

می توانید از کیت ML برای شناسایی و ردیابی اشیاء در فریم های ویدیویی متوالی استفاده کنید.

هنگامی که یک تصویر را به ML Kit ارسال می کنید، حداکثر پنج شی را در تصویر به همراه موقعیت هر شی در تصویر تشخیص می دهد. هنگام شناسایی اشیاء در جریان های ویدئویی، هر شی دارای یک شناسه منحصر به فرد است که می توانید از آن برای ردیابی شی از فریم به فریم استفاده کنید. همچنین می‌توانید به‌صورت اختیاری طبقه‌بندی اشیاء درشت را فعال کنید، که اشیا را با توضیحات دسته‌بندی گسترده برچسب‌گذاری می‌کند.

آن را امتحان کنید

• با برنامه نمونه بازی کنید تا نمونه استفاده از این API را ببینید.
• برای اجرای سرتاسر این API، به برنامه نمایشگاهی Material Design مراجعه کنید.

قبل از شروع

1. پادهای کیت ML زیر را در فایل پادفایل خود قرار دهید:

   pod 'GoogleMLKit/ObjectDetection', '15.5.0'
   

2. پس از نصب یا به روز رسانی Pods پروژه خود، پروژه Xcode خود را با استفاده از .xcworkspace . آن باز کنید. کیت ML در Xcode نسخه 12.4 یا بالاتر پشتیبانی می شود.

1. آشکارساز شی را پیکربندی کنید

برای شناسایی و ردیابی اشیا، ابتدا یک نمونه از ObjectDetector ایجاد کنید و به صورت اختیاری تنظیمات آشکارساز را که می خواهید از حالت پیش فرض تغییر دهید، مشخص کنید.

1. با یک شی ObjectDetectorOptions آشکارساز شی را برای مورد استفاده خود پیکربندی کنید. می توانید تنظیمات زیر را تغییر دهید:

   تنظیمات آشکارساز شی
   حالت تشخیص	.stream (پیش فرض) | .singleImage در حالت استریم (پیش‌فرض)، آشکارساز شی با تأخیر بسیار کم کار می‌کند، اما ممکن است نتایج ناقصی (مانند جعبه‌ها یا دسته‌های مرزی نامشخص) در چند فراخوانی اول آشکارساز ایجاد کند. همچنین، در حالت استریم، آشکارساز شناسه های ردیابی را به اشیا اختصاص می دهد که می توانید از آنها برای ردیابی اشیاء در فریم ها استفاده کنید. زمانی که می‌خواهید اشیاء را ردیابی کنید، یا زمانی که تأخیر کم اهمیت دارد، از این حالت استفاده کنید، مانند هنگام پردازش جریان‌های ویدیویی در زمان واقعی. در حالت تک تصویری، آشکارساز شی نتیجه را پس از تعیین کادر مرزی جسم برمی گرداند. اگر طبقه‌بندی را نیز فعال کنید، پس از اینکه کادر محدود و برچسب دسته هر دو در دسترس باشند، نتیجه را برمی‌گرداند. در نتیجه، تاخیر تشخیص به طور بالقوه بالاتر است. همچنین در حالت تک تصویر، شناسه های ردیابی تخصیص داده نمی شود. اگر تأخیر حیاتی نیست و نمی‌خواهید با نتایج جزئی مقابله کنید، از این حالت استفاده کنید.
   چندین اشیاء را شناسایی و ردیابی کنید	false (پیش فرض) | true آیا برای شناسایی و ردیابی حداکثر پنج شی یا فقط برجسته ترین شی (پیش فرض).
   طبقه بندی اشیاء	false (پیش فرض) | true اینکه آیا اشیاء شناسایی شده در دسته های درشت طبقه بندی شوند یا نه. هنگامی که آشکارساز شیء فعال باشد، اشیاء را به دسته‌های زیر طبقه‌بندی می‌کند: کالاهای مد، غذا، کالاهای خانگی، مکان‌ها و گیاهان.

   API تشخیص و ردیابی شی برای این دو مورد اصلی بهینه شده است:

   • تشخیص زنده و ردیابی برجسته ترین شی در منظره یاب دوربین.
   • تشخیص چندین شی در یک تصویر ثابت

   برای پیکربندی API برای این موارد استفاده:

// 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. نمونه ای از ObjectDetector را دریافت کنید:

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. تصویر ورودی را آماده کنید

برای شناسایی و ردیابی اشیاء، برای هر تصویر یا فریم ویدیو، موارد زیر را انجام دهید. اگر حالت استریم را فعال کرده اید، باید اشیاء VisionImage از CMSampleBuffer s ایجاد کنید.

با استفاده از UIImage یا CMSampleBuffer یک شی VisionImage ایجاد کنید.

اگر از UIImage استفاده می کنید، این مراحل را دنبال کنید:

• با UIImage یک شی VisionImage ایجاد کنید. مطمئن شوید که جهت .orientation را مشخص کرده اید.

  سویفت

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

  هدف-C

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

اگر از CMSampleBuffer استفاده می کنید، این مراحل را دنبال کنید:

• جهت داده های تصویر موجود در CMSampleBuffer را مشخص کنید.

  برای دریافت جهت تصویر:

  سویفت

  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
    }
  }
        

  هدف-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;
    }
  }
        

• یک شی VisionImage با استفاده از شی CMSampleBuffer و جهت گیری ایجاد کنید:

  سویفت

  let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
  image.orientation = imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
    cameraPosition: cameraPosition)

  هدف-C

   MLKVisionImage *image = [[MLKVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
   image.orientation =
     [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                  cameraPosition:cameraPosition];

3. تصویر را پردازش کنید

برای تشخیص اشیاء به صورت ناهمزمان:

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.
                  }];

برای تشخیص همزمان اشیا:

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. اطلاعاتی در مورد اشیاء شناسایی شده دریافت کنید

هر Object شامل ویژگی های زیر است:

// 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];
    ...
  }
}