หน้านี้ได้รับการแปลโดย Cloud Translation API

การแบ่งกลุ่มเซลฟีด้วย ML Kit บน iOS

ML Kit มี SDK ที่เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการแบ่งกลุ่มเซลฟี ชิ้นงานเครื่องมือแบ่งเซลฟีจะลิงก์แบบคงที่กับแอปในเวลาบิลด์ ซึ่งจะเพิ่มขนาดแอปได้สูงสุด 24 MB และเวลาในการตอบสนองของ API อาจแตกต่างกันไปตั้งแต่ประมาณ 7 มิลลิวินาทีถึงประมาณ 12 มิลลิวินาที โดยขึ้นอยู่กับขนาดรูปภาพอินพุต ตามที่วัดใน iPhone X

ลองเลย

ลองใช้แอปตัวอย่างเพื่อดูตัวอย่างการใช้งาน API นี้

ก่อนเริ่มต้น

ใส่ไลบรารี ML Kit ต่อไปนี้ใน Podfile
```
pod 'GoogleMLKit/SegmentationSelfie', '3.2.0'
```
หลังจากติดตั้งหรืออัปเดตพ็อดของโปรเจ็กต์แล้ว ให้เปิดโปรเจ็กต์ Xcode โดยใช้โปรเจ็กต์ .xcworkspace ML Kit ใช้งานได้ใน Xcode เวอร์ชัน 13.2.1 ขึ้นไป

1. สร้างอินสแตนซ์ของเครื่องมือแบ่งกลุ่ม

หากต้องการแบ่งกลุ่มรูปภาพเซลฟี ก่อนอื่นให้สร้างอินสแตนซ์ Segmenter ด้วย SelfieSegmenterOptions แล้วเลือกการตั้งค่าการแบ่งกลุ่ม (ไม่บังคับ)

ตัวเลือกเครื่องมือแบ่งส่วน

โหมดเครื่องมือแบ่งส่วน

Segmenter ทำงานใน 2 โหมด โปรดเลือกรายการที่ตรงกับกรณีการใช้งานของคุณ

STREAM_MODE (default)

โหมดนี้ออกแบบมาเพื่อสตรีมเฟรมในวิดีโอหรือกล้อง ในโหมดนี้ การแบ่งกลุ่มลูกค้าจะใช้ประโยชน์จากผลลัพธ์จากเฟรมก่อนหน้าเพื่อแสดงผลลัพธ์การแบ่งกลุ่มที่ราบรื่นยิ่งขึ้น

SINGLE_IMAGE_MODE (default)

โหมดนี้ออกแบบมาสำหรับรูปภาพเดี่ยวที่ไม่เกี่ยวข้อง ในโหมดนี้ ตัวแยกส่วนจะประมวลผลแต่ละภาพแบบแยกกัน โดยไม่ทำให้เฟรมเป็นไปอย่างราบรื่น

เปิดใช้มาสก์ขนาดดิบ

ขอให้ตัวแบ่งส่วนแสดงมาสก์ขนาดดิบซึ่งตรงกับขนาดเอาต์พุตโมเดล

ขนาดมาสก์ดิบ (เช่น 256x256) มักจะเล็กกว่าขนาดรูปภาพที่ป้อน

หากไม่ได้ระบุตัวเลือกนี้ ตัวแบ่งส่วนจะปรับขนาดมาสก์ดิบใหม่เพื่อให้ตรงกับขนาดรูปภาพอินพุต ลองใช้ตัวเลือกนี้หากต้องการใช้ตรรกะการปรับขนาดที่กำหนดเองหรือการปรับขนาดใหม่ที่ไม่จำเป็นสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ

ระบุตัวเลือกการแบ่งกลุ่มลูกค้าดังนี้

Swift

let options = SelfieSegmenterOptions()
options.segmenterMode = .singleImage
options.shouldEnableRawSizeMask = true

Objective-C

MLKSelfieSegmenterOptions *options = [[MLKSelfieSegmenterOptions alloc] init];
options.segmenterMode = MLKSegmenterModeSingleImage;
options.shouldEnableRawSizeMask = YES;

ขั้นตอนสุดท้าย รับอินสแตนซ์ของ Segmenter ผ่านตัวเลือกที่คุณระบุ ได้แก่

Swift

let segmenter = Segmenter.segmenter(options: options)

Objective-C

MLKSegmenter *segmenter = [MLKSegmenter segmenterWithOptions:options];

2. เตรียมรูปภาพอินพุต

หากต้องการแบ่งกลุ่มเซลฟี ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้กับรูปภาพหรือเฟรมวิดีโอแต่ละเฟรม หากเปิดใช้โหมดสตรีม คุณต้องสร้างออบเจ็กต์ VisionImage รายการจาก CMSampleBuffer

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

ระบุการวางแนวของข้อมูลรูปภาพที่อยู่ใน 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. ประมวลผลรูปภาพ

ส่งออบเจ็กต์ VisionImage ไปยังวิธีประมวลผลรูปภาพของ Segmenter คุณจะใช้เมธอด process(image:) แบบไม่พร้อมกันหรือเมธอด results(in:) แบบซิงโครนัสก็ได้

วิธีแบ่งกลุ่มรูปภาพเซลฟีแบบพร้อมกัน

Swift

var mask: [SegmentationMask]
do {
  mask = try segmenter.results(in: image)
} catch let error {
  print("Failed to perform segmentation with error: \(error.localizedDescription).")
  return
}

// Success. Get a segmentation mask here.

Objective-C

NSError *error;
MLKSegmentationMask *mask =
    [segmenter resultsInImage:image error:&error];
if (error != nil) {
  // Error.
  return;
}

// Success. Get a segmentation mask here.

วิธีแบ่งกลุ่มรูปภาพเซลฟีแบบไม่พร้อมกัน

Swift

segmenter.process(image) { mask, error in
  guard error == nil else {
    // Error.
    return
  }
  // Success. Get a segmentation mask here.

Objective-C

[segmenter processImage:image
             completion:^(MLKSegmentationMask * _Nullable mask,
                          NSError * _Nullable error) {
               if (error != nil) {
                 // Error.
                 return;
               }
               // Success. Get a segmentation mask here.
             }];

4. รับมาสก์การแบ่งกลุ่มลูกค้า

ผลการแบ่งกลุ่มมีดังต่อไปนี้

Swift

let maskWidth = CVPixelBufferGetWidth(mask.buffer)
let maskHeight = CVPixelBufferGetHeight(mask.buffer)

CVPixelBufferLockBaseAddress(mask.buffer, CVPixelBufferLockFlags.readOnly)
let maskBytesPerRow = CVPixelBufferGetBytesPerRow(mask.buffer)
var maskAddress =
    CVPixelBufferGetBaseAddress(mask.buffer)!.bindMemory(
        to: Float32.self, capacity: maskBytesPerRow * maskHeight)

for _ in 0...(maskHeight - 1) {
  for col in 0...(maskWidth - 1) {
    // Gets the confidence of the pixel in the mask being in the foreground.
    let foregroundConfidence: Float32 = maskAddress[col]
  }
  maskAddress += maskBytesPerRow / MemoryLayout<Float32>.size
}

Objective-C

size_t width = CVPixelBufferGetWidth(mask.buffer);
size_t height = CVPixelBufferGetHeight(mask.buffer);

CVPixelBufferLockBaseAddress(mask.buffer, kCVPixelBufferLock_ReadOnly);
size_t maskBytesPerRow = CVPixelBufferGetBytesPerRow(mask.buffer);
float *maskAddress = (float *)CVPixelBufferGetBaseAddress(mask.buffer);

for (int row = 0; row < height; ++row) {
  for (int col = 0; col < width; ++col) {
    // Gets the confidence of the pixel in the mask being in the foreground.
    float foregroundConfidence = maskAddress[col];
  }
  maskAddress += maskBytesPerRow / sizeof(float);
}

ดูตัวอย่างทั้งหมดเกี่ยวกับวิธีใช้ผลลัพธ์การแบ่งกลุ่มได้ที่ตัวอย่างการเริ่มต้นใช้งาน ML Kit อย่างรวดเร็ว

เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพ

คุณภาพของผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับคุณภาพของรูปภาพที่ป้อน ดังนี้

รูปภาพควรมีขนาดอย่างน้อย 256x256 พิกเซล เพื่อให้ ML Kit ได้ผลลัพธ์การแบ่งกลุ่มที่แม่นยำ
หากคุณทำการแบ่งกลุ่มเซลฟีในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ คุณอาจต้องพิจารณาขนาดโดยรวมของรูปภาพที่ป้อนด้วย ภาพขนาดเล็กจะประมวลผลได้เร็วขึ้น เพื่อลดเวลาในการตอบสนอง ให้ถ่ายภาพที่ความละเอียดต่ำลง แต่โปรดคำนึงถึงข้อกำหนดด้านความละเอียดข้างต้น และตรวจสอบว่าวัตถุใช้พื้นที่ในรูปภาพมากที่สุด
การโฟกัสรูปภาพที่ไม่ดีอาจส่งผลต่อความแม่นยำได้เช่นกัน หากคุณไม่ได้รับผลลัพธ์ที่ยอมรับ โปรดขอให้ผู้ใช้เรียกคืนรูปภาพ

หากต้องการใช้การแบ่งกลุ่มในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้ทำตามหลักเกณฑ์ต่อไปนี้เพื่อให้ได้อัตราเฟรมที่ดีที่สุด

ใช้โหมดการแบ่งกลุ่ม stream
ลองถ่ายภาพที่ความละเอียดต่ำลง อย่างไรก็ตาม โปรดคำนึงถึงข้อกำหนดขนาดรูปภาพของ API นี้ด้วย
สำหรับการประมวลผลเฟรมวิดีโอ ให้ใช้ API แบบซิงโครนัส results(in:) ของเครื่องมือแบ่งกลุ่ม เรียกใช้เมธอดนี้จากฟังก์ชัน captureOutput(_, didOutput:from:) ของ AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate เพื่อให้ได้ผลลัพธ์จากเฟรมวิดีโอที่ระบุแบบพร้อมกัน คงสถานะ alwaysDiscardsLateVideoFrames ของ AVCaptureVideoDataOutput ให้เป็นจริงเพื่อควบคุมการเรียกตัวแบ่งกลุ่ม หากเฟรมวิดีโอใหม่พร้อมใช้งานขณะที่เครื่องมือแบ่งส่วนทำงานอยู่ เฟรมนั้นจะหายไป
หากใช้เอาต์พุตของแผงกั้นเพื่อแสดงกราฟิกบนรูปภาพอินพุต ให้ได้ผลลัพธ์จาก ML Kit ก่อน จากนั้นจึงแสดงผลรูปภาพและการวางซ้อนในขั้นตอนเดียว การทำเช่นนี้จะทำให้คุณแสดงผลบนพื้นผิวแสดงผลเพียงครั้งเดียวต่อเฟรมอินพุตที่ประมวลผลแต่ละเฟรม ดูตัวอย่างได้ในคลาส previewOverlayView และ CameraViewController ในตัวอย่างการเริ่มต้นใช้งานอย่างรวดเร็วสำหรับ ML Kit