Panduan pengenalan gestur untuk iOS

Tugas Pengenal Gestur MediaPipe memungkinkan Anda mengenali gestur tangan secara real time, dan memberikan hasil gestur tangan yang dikenali dan penanda tangan dari tangan yang terdeteksi. Petunjuk ini menunjukkan cara menggunakan Pengenal Gestur dengan aplikasi iOS.

Anda dapat melihat cara kerja tugas ini dengan melihat Demo web. Untuk informasi selengkapnya tentang kemampuan, model, dan opsi konfigurasi tugas ini, lihat Ringkasan.

Contoh kode

Kode contoh MediaPipe Tasks adalah implementasi dasar aplikasi Pengenal Gestur untuk iOS. Contoh ini menggunakan kamera pada perangkat iOS fisik untuk secara terus mendeteksi gestur tangan, dan juga dapat menggunakan gambar dan video dari galeri perangkat untuk mendeteksi gestur secara statis.

Anda dapat menggunakan aplikasi sebagai titik awal untuk aplikasi iOS Anda sendiri, atau merujuk ke aplikasi tersebut saat memodifikasi aplikasi yang sudah ada. Kode contoh Pengenal Gestur dihosting di GitHub.

Mendownload kode

Petunjuk berikut menunjukkan cara membuat salinan lokal dari kode contoh menggunakan alat command line git.

Untuk mendownload kode contoh:

1. Clone repositori git menggunakan perintah berikut:

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

2. Secara opsional, konfigurasikan instance git untuk menggunakan checkout sparse, sehingga Anda hanya memiliki file untuk aplikasi contoh Pengenal Gestur:

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

Setelah membuat versi lokal kode contoh, Anda dapat menginstal library tugas MediaPipe, membuka project menggunakan Xcode, dan menjalankan aplikasi. Untuk mengetahui petunjuknya, lihat Panduan Penyiapan untuk iOS.

Komponen utama

File berikut berisi kode penting untuk aplikasi contoh Pengenal Gestur:

• GestureRecognizerService.swift: Melakukan inisialisasi Pengenal Gestur, menangani pemilihan model, dan menjalankan inferensi pada data input.
• CameraViewController.swift: Mengimplementasikan UI untuk mode input feed kamera live dan memvisualisasikan hasilnya.
• MediaLibraryViewController.swift: Mengimplementasikan UI untuk mode input file video dan gambar diam serta memvisualisasikan hasilnya.

Penyiapan

Bagian ini menjelaskan langkah-langkah utama untuk menyiapkan lingkungan pengembangan dan project kode untuk menggunakan Pengenalan Gestur. Guna mengetahui informasi umum tentang cara menyiapkan lingkungan pengembangan untuk menggunakan tugas MediaPipe, termasuk persyaratan versi platform, lihat Panduan penyiapan untuk iOS.

Dependensi

Pengenalan Gestur menggunakan library MediaPipeTasksVision, yang harus diinstal menggunakan CocoaPods. Library ini kompatibel dengan aplikasi Swift dan Objective-C, serta tidak memerlukan penyiapan khusus bahasa tambahan apa pun.

Untuk mengetahui petunjuk cara menginstal CocoaPods di macOS, lihat panduan penginstalan CocoaPods. Untuk petunjuk cara membuat Podfile dengan pod yang diperlukan untuk aplikasi Anda, lihat Menggunakan CocoaPods.

Tambahkan pod MediaPipeTasksVision di Podfile menggunakan kode berikut:

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

Jika aplikasi Anda menyertakan target pengujian unit, lihat Panduan Penyiapan untuk iOS untuk mengetahui informasi tambahan tentang penyiapan Podfile.

Model

Tugas Pengenal Gestur MediaPipe memerlukan model terlatih yang kompatibel dengan tugas ini. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang model terlatih yang tersedia untuk Pengenal Gestur, lihat bagian Model ringkasan tugas.

Pilih dan download model, lalu tambahkan ke direktori project Anda menggunakan Xcode. Untuk mengetahui petunjuk cara menambahkan file ke project Xcode, lihat Mengelola file dan folder di project Xcode Anda.

Gunakan properti BaseOptions.modelAssetPath untuk menentukan jalur ke model di app bundle Anda. Untuk contoh kode, lihat bagian berikutnya.

Membuat tugas

Anda dapat membuat tugas Pengenal Gestur dengan memanggil salah satu penginisialisasinya. Penginisialisasi GestureRecognizer(options:) menerima nilai untuk opsi konfigurasi.

Jika tidak memerlukan Pengenal Gestur yang diinisialisasi dengan opsi konfigurasi yang disesuaikan, Anda dapat menggunakan penginisialisasi GestureRecognizer(modelPath:) untuk membuat Pengenal Gestur dengan opsi default. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang opsi konfigurasi, lihat Ringkasan Konfigurasi.

Tugas Pengenalan Gestur mendukung 3 jenis data input: gambar diam, file video, dan streaming video live. Secara default, GestureRecognizer(modelPath:) melakukan inisialisasi tugas untuk gambar diam. Jika ingin tugas Anda diinisialisasi untuk memproses file video atau streaming video live, gunakan GestureRecognizer(options:) untuk menentukan mode video atau livestream yang berjalan. Mode livestream juga memerlukan opsi konfigurasi gestureRecognizerLiveStreamDelegate tambahan, yang memungkinkan Pengenal Gestur memberikan hasil pengenalan gestur ke delegasi secara asinkron.

Pilih tab yang sesuai dengan mode lari Anda untuk melihat cara membuat tugas dan menjalankan inferensi.

Swift

import MediaPipeTasksVision

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "gesture_recognizer",
                                      ofType: "task")

let options = GestureRecognizerOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .image
options.minHandDetectionConfidence = minHandDetectionConfidence
options.minHandPresenceConfidence = minHandPresenceConfidence
options.minTrackingConfidence = minHandTrackingConfidence
options.numHands = numHands

let gestureRecognizer = try GestureRecognizer(options: options)
    

import MediaPipeTasksVision

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "gesture_recognizer",
                                      ofType: "task")

let options = GestureRecognizerOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .video
options.minHandDetectionConfidence = minHandDetectionConfidence
options.minHandPresenceConfidence = minHandPresenceConfidence
options.minTrackingConfidence = minHandTrackingConfidence
options.numHands = numHands

let gestureRecognizer = try GestureRecognizer(options: options)
    

import MediaPipeTasksVision

// Class that conforms to the `GestureRecognizerLiveStreamDelegate` protocol and
// implements the method that the gesture recognizer calls once it finishes
// performing recognizing hand gestures in each input frame.
class GestureRecognizerResultProcessor: NSObject, GestureRecognizerLiveStreamDelegate {

  func gestureRecognizer(
    _ gestureRecognizer: GestureRecognizer,
    didFinishRecognition result: GestureRecognizerResult?,
    timestampInMilliseconds: Int,
    error: Error?) {

    // Process the gesture recognizer result or errors here.

  }
}

let modelPath = Bundle.main.path(
  forResource: "gesture_recognizer",
  ofType: "task")

let options = GestureRecognizerOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .liveStream
options.minHandDetectionConfidence = minHandDetectionConfidence
options.minHandPresenceConfidence = minHandPresenceConfidence
options.minTrackingConfidence = minHandTrackingConfidence
options.numHands = numHands

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

let gestureRecognizer = try GestureRecognizer(options: options)
    

Objective-C

@import MediaPipeTasksVision;

NSString *modelPath =
  [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"gesture_recognizer"
                                  ofType:@"task"];

MPPGestureRecognizerOptions *options =
  [[MPPGestureRecognizerOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeImage;
options.minHandDetectionConfidence = minHandDetectionConfidence
options.minHandPresenceConfidence = minHandPresenceConfidence
options.minTrackingConfidence = minHandTrackingConfidence
options.numHands = numHands

MPPGestureRecognizer *gestureRecognizer =
      [[MPPGestureRecognizer alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

@import MediaPipeTasksVision;

NSString *modelPath =
  [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"gesture_recognizer"
                                  ofType:@"task"];

MPPGestureRecognizerOptions *options =
  [[MPPGestureRecognizerOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeVideo;
options.minHandDetectionConfidence = minHandDetectionConfidence
options.minHandPresenceConfidence = minHandPresenceConfidence
options.minTrackingConfidence = minHandTrackingConfidence
options.numHands = numHands

MPPGestureRecognizer *gestureRecognizer =
      [[MPPGestureRecognizer alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

@import MediaPipeTasksVision;

// Class that conforms to the `MPPGestureRecognizerLiveStreamDelegate` protocol
// and implements the method that the gesture recognizer calls once it finishes
// performing gesture recognition on each input frame.

@interface APPGestureRecognizerResultProcessor : NSObject 

@end

@implementation APPGestureRecognizerResultProcessor

-   (void)gestureRecognizer:(MPPGestureRecognizer *)gestureRecognizer
    didFinishRecognitionWithResult:(MPPGestureRecognizerResult *)gestureRecognizerResult
           timestampInMilliseconds:(NSInteger)timestampInMilliseconds
                             error:(NSError *)error {

    // Process the gesture recognizer result or errors here.

}

@end

NSString *modelPath =
  [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"gesture_recognizer"
                                  ofType:@"task"];

MPPGestureRecognizerOptions *options =
  [[MPPGestureRecognizerOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeLiveStream;
options.minHandDetectionConfidence = minHandDetectionConfidence
options.minHandPresenceConfidence = minHandPresenceConfidence
options.minTrackingConfidence = minHandTrackingConfidence
options.numHands = numHands

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

MPPGestureRecognizer *gestureRecognizer =
      [[MPPGestureRecognizer alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

Opsi konfigurasi

Tugas ini memiliki opsi konfigurasi berikut untuk aplikasi iOS:

Jika mode yang berjalan disetel untuk livestream, Pengenal Gestur memerlukan opsi konfigurasi gestureRecognizerLiveStreamDelegate tambahan, yang memungkinkan Pengenalan Gestur memberikan hasil pengenalan gestur secara asinkron. Delegasi harus mengimplementasikan metode gestureRecognizer(_:didFinishRecognition:timestampInMilliseconds:error:), yang dipanggil oleh Pengenal Gestur setelah memproses hasil melakukan pengenalan gestur di setiap frame.

Menyiapkan data

Anda harus mengonversi gambar atau frame input menjadi objek MPImage sebelum meneruskannya ke Pengenal Gestur. MPImage mendukung berbagai jenis format gambar iOS, dan dapat menggunakannya dalam mode berjalan untuk inferensi. Untuk informasi selengkapnya tentang MPImage, lihat MPImage API

Pilih format image iOS berdasarkan kasus penggunaan dan mode pengoperasian yang diperlukan aplikasi Anda.MPImage menerima format image iOS UIImage, CVPixelBuffer, dan CMSampleBuffer.

UIImage

Format UIImage sangat cocok untuk mode lari berikut:

• Gambar: gambar dari app bundle, galeri pengguna, atau sistem file yang diformat sebagai gambar UIImage dapat dikonversi menjadi objek MPImage.

• Video: gunakan AVAssetImageGenerator untuk mengekstrak frame video ke format CGImage, lalu konversikan menjadi UIImage gambar.

// 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];
    

Contoh ini menginisialisasi MPImage dengan orientasi UIImage.Orientation.Up default. Anda dapat melakukan inisialisasi MPImage dengan nilai UIImage.Orientation yang didukung. Pengenalan Gestur tidak mendukung orientasi yang dicerminkan seperti .upMirrored, .downMirrored, .leftMirrored, .rightMirrored.

Untuk informasi selengkapnya tentang UIImage, lihat Dokumentasi Developer Apple UIImage.

CVPixelBuffer

Format CVPixelBuffer sangat cocok untuk aplikasi yang menghasilkan frame dan menggunakan framework CoreImage iOS untuk pemrosesan.

Format CVPixelBuffer sangat cocok untuk mode lari berikut:

• Gambar: aplikasi yang membuat gambar CVPixelBuffer setelah beberapa pemrosesan menggunakan framework CoreImage iOS dapat dikirim ke Pengenal Gestur dalam mode berjalan gambar.

• Video: Frame video dapat dikonversi ke format CVPixelBuffer untuk diproses, lalu dikirim ke Pengenal Gestur dalam mode video.

• livestream: aplikasi yang menggunakan kamera iOS untuk menghasilkan frame dapat dikonversi ke dalam format CVPixelBuffer untuk diproses sebelum dikirim ke Pengenal Gestur dalam mode livestream.

// 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];
    

Untuk informasi selengkapnya tentang CVPixelBuffer, lihat Dokumentasi Developer Apple CVPixelBuffer.

CMSampleBuffer

Format CMSampleBuffer menyimpan sampel media dari jenis media yang seragam, dan sangat cocok untuk mode yang berjalan pada livestream. Frame live dari kamera iOS dikirimkan secara asinkron dalam format CMSampleBuffer oleh AVCaptureVideoDataOutput iOS.

// 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];
    

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang CMSampleBuffer, lihat Dokumentasi Developer Apple CMSampleBuffer.

Menjalankan tugas

Untuk menjalankan Pengenal Gestur, gunakan metode recognize() khusus untuk mode berjalan yang ditetapkan:

• Gambar diam: recognize(image:)
• Video: recognize(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
• Livestream: recognizeAsync(image:timestampInMilliseconds:)

Contoh kode berikut menunjukkan contoh dasar cara menjalankan Pengenal Gestur dalam berbagai mode berjalan ini:

Swift

let result = try gestureRecognizer.recognize(image: image)
    

let result = try gestureRecognizer.recognize(
  videoFrame: image,
  timestampInMilliseconds: timestamp)
    

try gestureRecognizer.recognizeAsync(
  image: image,
  timestampInMilliseconds: timestamp)
    

Objective-C

  MPPGestureRecognizerResult *result =
    [gestureRecognizer recognizeImage:mppImage
                                error:nil];
    

MPPGestureRecognizerResult *result =
  [gestureRecognizer recognizeVideoFrame:image
                 timestampInMilliseconds:timestamp
                                   error:nil];
    

BOOL success =
  [gestureRecognizer recognizeAsyncImage:image
                 timestampInMilliseconds:timestamp
                                   error:nil];
    

Kode contoh ini memungkinkan pengguna beralih antar-mode pemrosesan yang mungkin tidak diperlukan untuk kasus penggunaan Anda.

Perhatikan hal berikut:

• Saat berjalan dalam mode video atau mode livestream, Anda juga harus memberikan stempel waktu frame input ke tugas Pengenalan Gestur.

• Saat berjalan dalam mode gambar atau video, tugas Pengenal Gestur memblokir thread saat ini hingga selesai memproses gambar atau frame input. Untuk menghindari pemblokiran thread saat ini, jalankan pemrosesan di thread latar belakang menggunakan framework Dispatch atau NSOperation iOS.

• Saat berjalan dalam mode livestream, tugas Pengenal Gestur akan segera ditampilkan dan tidak memblokir thread saat ini. Metode ini memanggil metode gestureRecognizer(_:didFinishRecognition:timestampInMilliseconds:error:) dengan hasil pengenalan gestur setelah memproses setiap frame input. Pengenalan Gestur memanggil metode ini secara asinkron pada antrean pengiriman serial khusus. Untuk menampilkan hasil pada antarmuka pengguna, kirimkan hasil ke antrean utama setelah memproses hasil. Jika fungsi recognizeAsync dipanggil saat tugas Pengenal Gestur sedang sibuk memproses frame lain, Pengenal Gestur akan mengabaikan frame input baru.

Menangani dan menampilkan hasil

Setelah menjalankan inferensi, tugas Pengenal Gestur menampilkan GestureRecognizerResult yang berisi penanda tangan dalam koordinat gambar, landmark tangan dalam koordinat dunia, handedness(tangan kiri/kanan), dan kategori gestur tangan pada tangan yang terdeteksi.

Berikut ini contoh data output dari tugas ini:

GestureRecognizerResult yang dihasilkan berisi empat komponen, dan setiap komponen adalah array, dengan setiap elemen berisi hasil yang terdeteksi dari satu tangan yang terdeteksi.

• Kecenderungan penggunaan tangan

  Tangan yang digunakan menunjukkan apakah tangan yang terdeteksi adalah tangan kiri atau kanan.

• Gestur

  Kategori gestur yang dikenali dari tangan yang terdeteksi.

• Tempat terkenal

  Ada 21 penanda tangan, masing-masing terdiri dari koordinat x, y, dan z. Koordinat x dan y dinormalisasi ke [0.0, 1.0] berdasarkan lebar dan tinggi gambar. Koordinat z mewakili kedalaman tempat terkenal, dengan kedalaman di pergelangan tangan sebagai asal. Semakin kecil nilainya, semakin dekat landmark ke kamera. Magnitudo z menggunakan skala yang kurang lebih sama dengan x.

• Landmark Dunia

  21 penanda tangan juga ditampilkan dalam koordinat dunia. Setiap penanda terdiri dari x, y, dan z, yang mewakili koordinat 3D dunia nyata dalam meter dengan asal di pusat geometris tangan.

GestureRecognizerResult:
  Handedness:
    Categories #0:
      index        : 0
      score        : 0.98396
      categoryName : Left
  Gestures:
    Categories #0:
      score        : 0.76893
      categoryName : Thumb_Up
  Landmarks:
    Landmark #0:
      x            : 0.638852
      y            : 0.671197
      z            : -3.41E-7
    Landmark #1:
      x            : 0.634599
      y            : 0.536441
      z            : -0.06984
    ... (21 landmarks for a hand)
  WorldLandmarks:
    Landmark #0:
      x            : 0.067485
      y            : 0.031084
      z            : 0.055223
    Landmark #1:
      x            : 0.063209
      y            : -0.00382
      z            : 0.020920
    ... (21 world landmarks for a hand)

Gambar berikut menunjukkan visualisasi output tugas: