iOS के लिए, चेहरे की पहचान करने वाली गाइड

चेहरे की पहचान करने वाले टास्क की मदद से, किसी इमेज या वीडियो में मौजूद चेहरों की पहचान की जा सकती है. इस टास्क का इस्तेमाल, एक फ़्रेम में चेहरों और चेहरे के हाव-भाव का पता लगाने के लिए किया जा सकता है. यह टास्क, मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल का इस्तेमाल करता है. यह मॉडल एक इमेज या लगातार स्ट्रीम होने वाली इमेज के साथ काम करता है. इस टास्क में चेहरे की जगहों के साथ-साथ, चेहरे की इन मुख्य बातों के बारे में भी बताया जाता है: बाईं आंख, दाईं आंख, नाक की नोक, मुंह, बाईं आंख की ट्रैज, और दाहिनी आंख की ट्रैजिशन.

इन निर्देशों में दिया गया कोड सैंपल, GitHub पर उपलब्ध है. आप इस वेब डेमो को देखकर यह काम कर सकते हैं. इस टास्क की क्षमताओं, मॉडल, और कॉन्फ़िगरेशन विकल्पों के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, खास जानकारी देखें.

कोड का उदाहरण

MediaPipe Tasks का उदाहरण कोड, iOS के लिए फ़ेस डिटेक्टर ऐप्लिकेशन को लागू करने का एक आसान तरीका है. इस उदाहरण में, Android डिवाइस के कैमरे का इस्तेमाल किया गया है, ताकि लगातार वीडियो स्ट्रीम में चेहरों की पहचान की जा सके. ऐप्लिकेशन, डिवाइस की गैलरी से इमेज और वीडियो में मौजूद चेहरों का भी पता लगा सकता है.

इस ऐप्लिकेशन को, अपने iOS ऐप्लिकेशन के लिए शुरुआती पॉइंट के तौर पर इस्तेमाल किया जा सकता है. इसके अलावा, किसी मौजूदा ऐप्लिकेशन में बदलाव करते समय इसे देखा जा सकता है. फ़ेस डिटेक्टर के उदाहरण वाले कोड को GitHub पर होस्ट किया गया है.

कोड डाउनलोड करें

नीचे दिए गए निर्देशों में git कमांड लाइन टूल का इस्तेमाल करके, उदाहरण कोड की लोकल कॉपी बनाने का तरीका बताया गया है.

उदाहरण कोड डाउनलोड करने के लिए:

1. नीचे दिए गए कमांड का इस्तेमाल करके, गिट रिपॉज़िटरी का क्लोन बनाएं:

   git clone https://github.com/google-ai-edge/mediapipe-samples
   

2. इसके अलावा, आपके पास सिर्फ़ फ़ेस डिटेक्टर के उदाहरण वाले ऐप्लिकेशन की फ़ाइलें हों. इसके लिए, अपने git इंस्टेंस को कॉन्फ़िगर करें, ताकि आप स्पार्स चेकआउट का इस्तेमाल कर सकें:

   cd mediapipe
   git sparse-checkout init --cone
   git sparse-checkout set examples/face_detector/ios/
   

उदाहरण कोड का स्थानीय वर्शन बनाने के बाद, आप MediaPipe टास्क लाइब्रेरी इंस्टॉल कर सकते हैं, Xcode का इस्तेमाल करके प्रोजेक्ट खोलें और ऐप्लिकेशन चलाएं. निर्देशों के लिए, iOS के लिए सेटअप गाइड देखें.

मुख्य कॉम्पोनेंट

इन फ़ाइलों में, फ़ेस डिटेक्टर के उदाहरण वाले ऐप्लिकेशन का ज़रूरी कोड मौजूद है:

• FaceDetectorService.swift: डिटेक्टर को शुरू करता है. साथ ही, चुने गए मॉडल को हैंडल करता है और इनपुट डेटा पर अनुमान चलाता है..
• CameraViewController: लाइव कैमरा फ़ीड इनपुट मोड के लिए यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) लागू करता है और डिटेक्शन के नतीजे दिखाता है.
• MediaLibraryViewController.swift: स्टिल इमेज और वीडियो फ़ाइल के इनपुट मोड के लिए यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) लागू करता है और पहचान के नतीजों को विज़ुअलाइज़ करता है.

सेटअप

इस सेक्शन में, डेवलपमेंट एनवायरमेंट को सेट अप करने के मुख्य चरणों के बारे में बताया गया है. साथ ही, फ़ेस डिटेक्टर का इस्तेमाल करने के लिए कोड प्रोजेक्ट भी बताए गए हैं. प्लैटफ़ॉर्म के वर्शन की ज़रूरी शर्तों के साथ-साथ MediaPipe टास्क का इस्तेमाल करने के लिए, अपना डेवलपमेंट एनवायरमेंट सेट अप करने की सामान्य जानकारी के लिए, iOS के लिए सेटअप गाइड देखें.

डिपेंडेंसी

फ़ेस डिटेक्टर, MediaPipeTasksVision लाइब्रेरी का इस्तेमाल करता है, जिसे CocoaPods की मदद से इंस्टॉल किया जाना चाहिए. यह लाइब्रेरी, Swift और Objective-C ऐप्लिकेशन, दोनों के साथ काम करती है और इसके लिए अलग से किसी भाषा के सेटअप की ज़रूरत नहीं होती.

macOS पर CocoaPods इंस्टॉल करने के निर्देशों के लिए, CocoaPods को इंस्टॉल करने से जुड़ी गाइड देखें. अपने ऐप्लिकेशन के लिए ज़रूरी पॉड के साथ Podfile बनाने का तरीका जानने के लिए, CocoaPods का इस्तेमाल करना देखें.

नीचे दिए गए कोड का इस्तेमाल करके, Podfile में MediaPipeTasksVision पॉड जोड़ें:

target 'MyFaceDetectorApp' do
  use_frameworks!
  pod 'MediaPipeTasksVision'
end

अगर आपके ऐप्लिकेशन में यूनिट टेस्ट टारगेट शामिल हैं, तो अपने Podfile को सेट अप करने के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए iOS के लिए सेट अप करने से जुड़ी गाइड देखें.

मॉडल

MediaPipe Face Detector टास्क को, एक प्रशिक्षित मॉडल की ज़रूरत है, जो इस टास्क के साथ काम कर सके. चेहरे की पहचान करने वाले टूल के लिए उपलब्ध प्रशिक्षित मॉडल के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, टास्क की खास जानकारी वाला मॉडल सेक्शन देखें.

कोई मॉडल चुनें और डाउनलोड करें और Xcode का इस्तेमाल करके उसे अपनी प्रोजेक्ट डायरेक्ट्री में जोड़ें. अपने Xcode प्रोजेक्ट में फ़ाइलें जोड़ने के तरीके से जुड़े निर्देशों के लिए, अपने Xcode प्रोजेक्ट में फ़ाइलें और फ़ोल्डर मैनेज करना देखें.

अपने ऐप्लिकेशन बंडल में मॉडल का पाथ बताने के लिए, BaseOptions.modelAssetPath प्रॉपर्टी का इस्तेमाल करें. कोड के उदाहरण के लिए, अगला सेक्शन देखें.

टास्क बनाएं

चेहरे की पहचान करने वाले टूल के किसी इनिशलाइज़र को कॉल करके, फ़ेस डिटेक्टर का टास्क बनाया जा सकता है. FaceDetector(options:) शुरू करने वाला टूल, कॉन्फ़िगरेशन के विकल्पों के लिए वैल्यू स्वीकार करता है.

अगर आपको पसंद के मुताबिक कॉन्फ़िगरेशन के विकल्पों के साथ, फ़ेस डिटेक्टर की सुविधा शुरू नहीं करनी है, तो डिफ़ॉल्ट विकल्पों वाले फ़ेस डिटेक्टर को बनाने के लिए, FaceDetector(modelPath:) इनिशलाइज़र का इस्तेमाल करें. कॉन्फ़िगरेशन के विकल्पों के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, कॉन्फ़िगरेशन की खास जानकारी देखें.

फ़ेस डिटेक्टर टास्क में तीन तरह के इनपुट डेटा काम करते हैं: स्टिल इमेज, वीडियो फ़ाइलें, और लाइव वीडियो स्ट्रीम. डिफ़ॉल्ट रूप से, FaceDetector(modelPath:) स्टिल इमेज के लिए टास्क शुरू करता है. अगर आपको वीडियो फ़ाइलों या लाइव वीडियो स्ट्रीम को प्रोसेस करने के लिए, टास्क शुरू करना है, तो वीडियो या लाइव स्ट्रीम के रनिंग मोड के बारे में बताने के लिए FaceDetector(options:) का इस्तेमाल करें. लाइव स्ट्रीम मोड के लिए, faceDetectorLiveStreamDelegate को कॉन्फ़िगर करने के एक और विकल्प की भी ज़रूरत होती है. इससे चेहरे की पहचान करने वाली सुविधा, चेहरे की पहचान करने वाले टूल को एसिंक्रोनस तरीके से, चेहरे की पहचान करने की सुविधा के नतीजे दे पाती है.

टास्क बनाने और अनुमान लगाने का तरीक़ा जानने के लिए, अपने रनिंग मोड से जुड़ा टैब चुनें.

Swift

import MediaPipeTasksVision

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "model",
                                      ofType: "tflite")

let options = FaceDetectorOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .image

let faceDetector = try FaceDetector(options: options)
    

import MediaPipeTasksVision

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "model",
                                      ofType: "tflite")

let options = FaceDetectorOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .video

let faceDetector = try FaceDetector(options: options)
    

import MediaPipeTasksVision

// Class that conforms to the `FaceDetectorLiveStreamDelegate` protocol and
// implements the method that the face detector calls once it finishes
// detecting faces in each input frame.
class FaceDetectorResultProcessor: NSObject, FaceDetectorLiveStreamDelegate {

  func faceDetector(
    _ faceDetector: FaceDetector,
    didFinishDetection result: FaceDetectorResult?,
    timestampInMilliseconds: Int,
    error: Error?) {

    // Process the face detection result or errors here.

  }
}

let modelPath = Bundle.main.path(
  forResource: "model",
  ofType: "tflite")

let options = FaceDetectorOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .liveStream

// Assign an object of the class to the `faceDetectorLiveStreamDelegate`
// property.
let processor = FaceDetectorResultProcessor()
options.faceDetectorLiveStreamDelegate = processor

let faceDetector = try FaceDetector(options: options)
    

Objective-C

@import MediaPipeTasksVision;

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model"
                                                      ofType:@"tflite"];

MPPFaceDetectorOptions *options = [[MPPFaceDetectorOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeImage;

MPPFaceDetector *faceDetector =
      [[MPPFaceDetector alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

@import MediaPipeTasksVision;

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model"
                                                      ofType:@"tflite"];

MPPFaceDetectorOptions *options = [[MPPFaceDetectorOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeVideo;

MPPFaceDetector *faceDetector =
      [[MPPFaceDetector alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

@import MediaPipeTasksVision;

// Class that conforms to the `MPPFaceDetectorLiveStreamDelegate` protocol
// and implements the method that the face detector calls once it finishes
// detecting faces in each input frame.

@interface APPFaceDetectorResultProcessor : NSObject 

@end

@implementation APPFaceDetectorResultProcessor

-   (void)faceDetector:(MPPFaceDetector *)faceDetector
    didFinishDetectionWithResult:(MPPFaceDetectorResult *)faceDetectorResult
         timestampInMilliseconds:(NSInteger)timestampInMilliseconds
                           error:(NSError *)error {

    // Process the face detector result or errors here.

}

@end

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model"
                                                      ofType:@"tflite"];

MPPFaceDetectorOptions *options = [[MPPFaceDetectorOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeLiveStream;

// Assign an object of the class to the `faceDetectorLiveStreamDelegate`
// property.
APPFaceDetectorResultProcessor *processor = [APPFaceDetectorResultProcessor new];
options.faceDetectorLiveStreamDelegate = processor;

MPPFaceDetector *faceDetector =
      [[MPPFaceDetector alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

ध्यान दें: अगर वीडियो मोड या लाइव स्ट्रीम मोड का इस्तेमाल किया जाता है, तो फ़ेस डिटेक्टर, हर फ़्रेम पर पहचान मॉडल को ट्रिगर करने से रोकने के लिए ट्रैकिंग का इस्तेमाल करता है. इससे, वीडियो के इंतज़ार के समय को कम करने में मदद मिलती है.

कॉन्फ़िगरेशन विकल्प

इस टास्क में, iOS ऐप्लिकेशन के लिए कॉन्फ़िगरेशन के ये विकल्प शामिल हैं:

लाइव स्ट्रीम कॉन्फ़िगरेशन

जब रनिंग मोड को लाइव स्ट्रीम पर सेट किया जाता है, तब फ़ेस डिटेक्टर को अतिरिक्त faceDetectorLiveStreamDelegate कॉन्फ़िगरेशन की ज़रूरत होती है. इससे चेहरे की पहचान करने वाली सुविधा, एसिंक्रोनस तरीके से, पहचान करने वाले नतीजे डिलीवर कर पाती है. यह प्रतिनिधि faceDetector(_:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:) तरीके को लागू करता है. फ़ेस डिटेक्टर, हर फ़्रेम के लिए चेहरे की पहचान करने की सुविधा के नतीजे प्रोसेस करने के बाद, इस तरीके को कॉल करता है.

डेटा तैयार करना

फ़ेस डिटेक्टर में भेजने से पहले, आपको इनपुट इमेज या फ़्रेम को किसी MPImage ऑब्जेक्ट में बदलना होगा. MPImage अलग-अलग तरह के iOS इमेज फ़ॉर्मैट का इस्तेमाल करता है. साथ ही, अनुमान के लिए इन्हें किसी भी रनिंग मोड में इस्तेमाल किया जा सकता है. MPImage के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, MPImage API देखें

अपने इस्तेमाल के उदाहरण और ऐप्लिकेशन के रनिंग मोड के हिसाब से iOS इमेज फ़ॉर्मैट चुनें.MPImage UIImage, CVPixelBuffer, और CMSampleBuffer iOS इमेज फ़ॉर्मैट स्वीकार करता है.

UIImage

UIImage फ़ॉर्मैट इन रनिंग मोड के लिए बहुत काम का है:

• इमेज: किसी ऐप्लिकेशन बंडल, उपयोगकर्ता गैलरी या फ़ाइल सिस्टम में मौजूद इमेज को UIImage इमेज के तौर पर फ़ॉर्मैट करके, MPImage ऑब्जेक्ट में बदला जा सकता है.

• वीडियो: AVAssetImageGenerator का इस्तेमाल करके वीडियो फ़्रेम को CGImage फ़ॉर्मैट में एक्सट्रैक्ट करें. इसके बाद, उन्हें UIImage इमेज में बदलें.

// Load an image on the user's device as an iOS `UIImage` object.

// Convert the `UIImage` object to a MediaPipe's Image object having the default
// orientation `UIImage.Orientation.up`.
let image = try MPImage(uiImage: image)
    

// Load an image on the user's device as an iOS `UIImage` object.

// Convert the `UIImage` object to a MediaPipe's Image object having the default
// orientation `UIImageOrientationUp`.
MPImage *image = [[MPPImage alloc] initWithUIImage:image error:nil];
    

इस उदाहरण में, MPImage को डिफ़ॉल्ट UIImage.Orientation.Up ओरिएंटेशन के साथ शुरू किया जाता है. MPImage को इस्तेमाल की जा सकने वाली किसी भी UIImage.Orientation वैल्यू के साथ शुरू किया जा सकता है. फ़ेस डिटेक्टर, .upMirrored, .downMirrored, .leftMirrored, .rightMirrored जैसे मिरर किए गए ओरिएंटेशन के साथ काम नहीं करता.

UIImage के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, UIImage Apple डेवलपर दस्तावेज़ देखें.

CVPixelBuffer

CVPixelBuffer फ़ॉर्मैट, उन ऐप्लिकेशन के लिए बेहद कारगर है जो फ़्रेम जनरेट करते हैं. साथ ही, प्रोसेस करने के लिए iOS CoreImage फ़्रेमवर्क का इस्तेमाल करते हैं.

CVPixelBuffer फ़ॉर्मैट इन रनिंग मोड के लिए बहुत काम का है:

• इमेज: iOS के CoreImage फ़्रेमवर्क का इस्तेमाल करके कुछ प्रोसेसिंग के बाद CVPixelBuffer इमेज जनरेट करने वाले ऐप्लिकेशन, इमेज रनिंग मोड में फ़ेस डिटेक्टर को भेजे जा सकते हैं.

• वीडियो: वीडियो फ़्रेम को प्रोसेस करने के लिए, उन्हें CVPixelBuffer फ़ॉर्मैट में बदला जा सकता है. इसके बाद, उन्हें वीडियो मोड में फ़ेस डिटेक्टर पर भेजा जा सकता है.

• लाइव स्ट्रीम: फ़्रेम जनरेट करने के लिए iOS कैमरे का इस्तेमाल करने वाले ऐप्लिकेशन को प्रोसेसिंग के लिए, CVPixelBuffer फ़ॉर्मैट में बदला जा सकता है. ऐसा लाइव स्ट्रीम मोड में फ़ेस डिटेक्टर में भेजे जाने से पहले किया जाता है.

// Obtain a CVPixelBuffer.

// Convert the `CVPixelBuffer` object to a MediaPipe's Image object having the default
// orientation `UIImage.Orientation.up`.
let image = try MPImage(pixelBuffer: pixelBuffer)
    

// Obtain a CVPixelBuffer.

// Convert the `CVPixelBuffer` object to a MediaPipe's Image object having the
// default orientation `UIImageOrientationUp`.
MPImage *image = [[MPPImage alloc] initWithUIImage:image error:nil];
    

CVPixelBuffer के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, CVPixelBuffer Apple डेवलपर दस्तावेज़ देखें.

CMSampleBuffer

CMSampleBuffer फ़ॉर्मैट, एक ही तरह के मीडिया के सैंपल स्टोर करता है. इसका इस्तेमाल लाइव स्ट्रीम के रनिंग मोड में किया जा सकता है. iOS कैमरों के लाइव फ़्रेम, iOS AVCaptureVideoDataOutput पर, CMSampleBuffer फ़ॉर्मैट में एसिंक्रोनस तरीके से डिलीवर किए जाते हैं.

// Obtain a CMSampleBuffer.

// Convert the `CMSampleBuffer` object to a MediaPipe's Image object having the default
// orientation `UIImage.Orientation.up`.
let image = try MPImage(sampleBuffer: sampleBuffer)
    

// Obtain a `CMSampleBuffer`.

// Convert the `CMSampleBuffer` object to a MediaPipe's Image object having the
// default orientation `UIImageOrientationUp`.
MPImage *image = [[MPPImage alloc] initWithSampleBuffer:sampleBuffer error:nil];
    

CMSampleBuffer के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, CMSampleBuffer Apple डेवलपर दस्तावेज़ देखें.

टास्क चलाएं

फ़ेस डिटेक्टर का इस्तेमाल करने के लिए, असाइन किए गए रनिंग मोड के लिए बना detect() तरीका अपनाएं:

• इमेज: detect(image:)
• वीडियो: detect(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
• लाइवस्ट्रीम: detectAsync(image:timestampInMilliseconds:)

फ़ेस डिटेक्टर, इनपुट इमेज या फ़्रेम में पहचाने गए चेहरों को दिखाता है.

नीचे दिए गए कोड सैंपल, इन अलग-अलग रनिंग मोड में फ़ेस डिटेक्टर को चलाने के आसान उदाहरण दिखाते हैं:

Swift

let result = try faceDetector.detect(image: image)
    

let result = try faceDetector.detect(
  videoFrame: image,
  timestampInMilliseconds: timestamp)
    

try faceDetector.detectAsync(
  image: image,
  timestampInMilliseconds: timestamp)
    

Objective-C

MPPFaceDetectorResult *result = [faceDetector detectInImage:image
                                                      error:nil];
    

MPPFaceDetectorResult *result = [faceDetector detectInVideoFrame:image
                                         timestampInMilliseconds:timestamp
                                                           error:nil];
    

BOOL success = [faceDetector detectAsyncInImage:image
                        timestampInMilliseconds:timestamp
                                          error:nil];
    

चेहरे की पहचान करने वाले कोड के उदाहरण में, इन सभी मोड को लागू करने के तरीके के बारे में ज़्यादा जानकारी दी गई है. यह जानकारी detect(image:), detect(videoFrame:timestampInMilliseconds:), और detectAsync(image:timestampInMilliseconds:) के बारे में दी गई है. उदाहरण कोड की मदद से, उपयोगकर्ता एक प्रोसेसिंग मोड के बीच स्विच कर सकता है, जो हो सकता है कि आपके इस्तेमाल के उदाहरण के लिए ज़रूरी न हो.

निम्न पर ध्यान दें:

• वीडियो मोड या लाइव स्ट्रीम मोड में चलाते समय, आपको फ़ेस डिटेक्टर टास्क को इनपुट फ़्रेम का टाइमस्टैंप भी देना होगा.

• इमेज या वीडियो मोड में चलाते समय, फ़ेस डिटेक्टर का टास्क मौजूदा थ्रेड को तब तक ब्लॉक करता है, जब तक कि वह इनपुट इमेज या फ़्रेम की प्रोसेसिंग पूरी नहीं कर लेता. मौजूदा थ्रेड को ब्लॉक करने से बचने के लिए, iOS Dispatch या NSOperation फ़्रेमवर्क का इस्तेमाल करके, बैकग्राउंड में प्रोसेस करें.

• लाइव स्ट्रीम मोड में चलाने पर, फ़ेस डिटेक्टर का टास्क तुरंत वापस आ जाता है और मौजूदा थ्रेड को ब्लॉक नहीं करता. यह हर इनपुट फ़्रेम को प्रोसेस करने के बाद, चेहरे की पहचान के नतीजे के साथ faceDetector(_:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:) तरीके को शुरू करता है. चेहरे का पता लगाने वाला टूल, इस तरीके को खास सीरियल डिस्पैच सूची पर एसिंक्रोनस तरीके से शुरू करता है. यूज़र इंटरफ़ेस पर नतीजे दिखाने के लिए, नतीजों को प्रोसेस करने के बाद, उन्हें मुख्य सूची में भेजें. अगर फ़ेस डिटेक्टर का काम किसी दूसरे फ़्रेम को प्रोसेस करने में व्यस्त है और detectAsync फ़ंक्शन कॉल किया जाता है, तो फ़ेस डिटेक्टर नए इनपुट फ़्रेम को अनदेखा कर देता है.

नतीजे मैनेज करें और दिखाएं

अनुमान चलाने पर, फ़ेस डिटेक्टर टास्क FaceDetectorResult ऑब्जेक्ट दिखाता है. इसमें, पहचाने गए चेहरों के लिए बाउंडिंग बॉक्स और पहचाने गए हर चेहरे के लिए एक कॉन्फ़िडेंस स्कोर होता है.

इस टास्क के आउटपुट डेटा का एक उदाहरण यहां दिया गया है:

FaceDetectionResult:
  Detections:
    Detection #0:
      BoundingBox:
        origin_x: 126
        origin_y: 100
        width: 463
        height: 463
      Categories:
        Category #0:
          index: 0
          score: 0.9729152917861938
      NormalizedKeypoints:
        NormalizedKeypoint #0:
          x: 0.18298381567001343
          y: 0.2961040139198303
        NormalizedKeypoint #1:
          x: 0.3302789330482483
          y: 0.29289937019348145
        ... (6 keypoints for each face)
    Detection #1:
      BoundingBox:
        origin_x: 616
        origin_y: 193
        width: 430
        height: 430
      Categories:
        Category #0:
          index: 0
          score: 0.9251380562782288
      NormalizedKeypoints:
        NormalizedKeypoint #0:
          x: 0.6151331663131714
          y: 0.3713381886482239
        NormalizedKeypoint #1:
          x: 0.7460576295852661
          y: 0.38825345039367676
        ... (6 keypoints for each face)

इस इमेज में, टास्क के आउटपुट का विज़ुअलाइज़ेशन दिखाया गया है:

बिना बाउंडिंग बॉक्स वाली इमेज के लिए, ओरिजनल इमेज देखें.

फ़ेस डिटेक्टर के उदाहरण वाले कोड से पता चलता है कि नतीजों को कैसे दिखाया जाएगा. ज़्यादा जानकारी के लिए, कोड का उदाहरण देखें.