iOS için hareket tanıma kılavuzu

MediaPipe Hareket Tanımlayıcı görevi, el hareketlerini gerçek zamanlı olarak tanımanıza olanak tanır ve tanınan el hareketi sonuçlarını ve algılanan ellerin el yer işaretlerini sağlar. Bu talimatlarda, iOS uygulamalarında Hareket Algılayıcı'nın nasıl kullanılacağı gösterilmektedir.

Bu görevin işleyişini görmek için web demosunu inceleyebilirsiniz. Bu görevin özellikleri, modelleri ve yapılandırma seçenekleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için Genel bakış bölümüne bakın.

Kod örneği

MediaPipe Tasks örnek kodu, iOS için bir Hareket Tanımlayıcı uygulamasının temel bir uygulamasıdır. Bu örnekte, el hareketlerini sürekli olarak algılamak için fiziksel bir iOS cihazdaki kamera kullanılır. Hareketleri statik olarak algılamak için cihaz galerisindeki resim ve videolar da kullanılabilir.

Uygulamayı kendi iOS uygulamanız için başlangıç noktası olarak kullanabilir veya mevcut bir uygulamayı değiştirirken referans olarak kullanabilirsiniz. Hareket Tanımlayıcı örnek kodu GitHub'da barındırılır.

Kodu indirme

Aşağıdaki talimatlarda, git komut satırı aracını kullanarak örnek kodun yerel bir kopyasının nasıl oluşturulacağı gösterilmektedir.

Örnek kodu indirmek için:

1. Aşağıdaki komutu kullanarak git deposunu klonlayın:

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

2. İsteğe bağlı olarak, git örneğinizi seyrek kontrol kullanacak şekilde yapılandırın. Böylece, yalnızca Hareket Algılama örneği uygulamasının dosyalarına sahip olursunuz:

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

Örnek kodun yerel bir sürümünü oluşturduktan sonra MediaPipe görev kitaplığını yükleyebilir, Xcode'u kullanarak projeyi açabilir ve uygulamayı çalıştırabilirsiniz. Talimatlar için iOS için Kurulum Kılavuzu'na bakın.

Temel bileşenler

Aşağıdaki dosyalar, Hareket Algılayıcı örnek uygulamasının önemli kodunu içerir:

• GestureRecognizerService.swift: Hareket Algılayıcı'yı başlatır, model seçimini yönetir ve giriş verileri üzerinde çıkarım yapar.
• CameraViewController.swift: Canlı kamera feed'i giriş modu için kullanıcı arayüzünü uygular ve sonuçları görselleştirir.
• MediaLibraryViewController.swift: Hareketsiz resim ve video dosyası giriş modu için kullanıcı arayüzünü uygular ve sonuçları görselleştirir.

Kurulum

Bu bölümde, geliştirme ortamınızı ve kod projelerinizi Gesture Recognizer'ı kullanacak şekilde ayarlamayla ilgili temel adımlar açıklanmaktadır. Platform sürümü gereksinimleri dahil olmak üzere, MediaPipe görevlerini kullanmak için geliştirme ortamınızı ayarlama hakkında genel bilgi için iOS için kurulum kılavuzuna bakın.

Bağımlılıklar

Hareket Tanımlayıcı, CocoaPods kullanılarak yüklenmesi gereken MediaPipeTasksVision kitaplığını kullanır. Kitaplık hem Swift hem de Objective-C uygulamalarıyla uyumludur ve dile özgü ek kurulum gerektirmez.

CocoaPods'u macOS'e yükleme talimatları için CocoaPods yükleme kılavuzuna bakın. Uygulamanız için gerekli kapsülleri içeren bir Podfile oluşturma talimatları için CocoaPods'u kullanma başlıklı makaleyi inceleyin.

Aşağıdaki kodu kullanarak MediaPipeTasksVision kapsülünü Podfile içine ekleyin:

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

Uygulamanız birim testi hedefleri içeriyorsa Podfile'inizi ayarlama hakkında daha fazla bilgi için iOS için Kurulum Kılavuzu'na bakın.

Model

MediaPipe Hareket Tanımlayıcı görevi, bu görevle uyumlu bir eğitimli model gerektirir. Hareket Tanımlayıcı için kullanılabilen eğitilmiş modeller hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız göreve genel bakıştaki Modeller bölümüne bakın.

Bir model seçip indirin ve Xcode'u kullanarak proje dizininize ekleyin. Xcode projenize dosya eklemeyle ilgili talimatlar için Xcode projenizdeki dosya ve klasörleri yönetme başlıklı makaleyi inceleyin.

Uygulama paketinizdeki modelin yolunu belirtmek için BaseOptions.modelAssetPath mülkünü kullanın. Kod örneği için sonraki bölüme bakın.

Görevi oluşturun

Başlatıcılarından birini çağırarak Hareket Tanımlayıcı görevini oluşturabilirsiniz. GestureRecognizer(options:) başlatıcısı, yapılandırma seçenekleri için değerleri kabul eder.

Özelleştirilmiş yapılandırma seçenekleriyle başlatılmış bir hareket algılayıcıya ihtiyacınız yoksa varsayılan seçeneklerle bir hareket algılayıcı oluşturmak için GestureRecognizer(modelPath:) başlatıcısını kullanabilirsiniz. Yapılandırma seçenekleri hakkında daha fazla bilgi için Yapılandırmaya Genel Bakış başlıklı makaleyi inceleyin.

Hareket Tanımlayıcı görevi 3 giriş veri türünü destekler: sabit resimler, video dosyaları ve canlı video akışları. Varsayılan olarak GestureRecognizer(modelPath:), hareketsiz görüntüler için bir görev başlatır. Görevinizin, video dosyalarını veya canlı video yayınlarını işlemek için başlatılmasını istiyorsanız video veya canlı yayın çalışma modunu belirtmek için GestureRecognizer(options:) değerini kullanın. Canlı yayın modu için ek bir gestureRecognizerLiveStreamDelegate yapılandırma seçeneği de gerekir. Bu seçenek, Hareket Tanımlayıcı'nın hareket tanıma sonuçlarını temsilciye eşzamansız olarak iletmesini sağlar.

Görevi nasıl oluşturacağınızı ve çıkarım işlemini nasıl çalıştıracağınızı görmek için çalıştırma modunuza karşılık gelen sekmeyi seçin.

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];
    

Yapılandırma seçenekleri

Bu görevde, iOS uygulamaları için aşağıdaki yapılandırma seçenekleri bulunur:

Çalışma modu canlı yayın olarak ayarlandığında, Hareket Tanımlayıcı'nın ek gestureRecognizerLiveStreamDelegate yapılandırma seçeneğini kullanması gerekir. Bu seçenek, Hareket Tanımlayıcı'nın hareket tanıma sonuçlarını eşzamansız olarak sunmasını sağlar. Temsilci, her karede hareket algılama işleminin sonuçlarını işledikten sonra Hareket Tanımlayıcı'nın çağırdığı gestureRecognizer(_:didFinishRecognition:timestampInMilliseconds:error:) yöntemini uygulamalıdır.

Verileri hazırlama

Giriş resmini veya kareyi, Hareket Tanımlayıcı'ya iletmeden önce MPImage nesnesine dönüştürmeniz gerekir. MPImage, farklı iOS resim biçimlerini destekler ve bunları çıkarım için herhangi bir çalışma modunda kullanabilir. MPImage hakkında daha fazla bilgi için MPImage API'ye bakın.

Kullanım alanınıza ve uygulamanızın gerektirdiği çalışma moduna göre bir iOS resim biçimi seçin.MPImage, UIImage, CVPixelBuffer ve CMSampleBuffer iOS resim biçimlerini kabul eder.

UIImage

UIImage biçimi aşağıdaki çalışma modları için uygundur:

• Resimler: Uygulama paketindeki, kullanıcı galerisindeki veya dosya sistemindeki UIImage resimleri MPImage nesnesine dönüştürülebilir.

• Videolar: Video karelerini CGImage biçiminde ayıklamak için AVAssetImageGenerator'ı kullanın, ardından bunları UIImage resimlerine dönüştürün.

// 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];
    

Örnekte, varsayılan UIImage.Orientation.Up oryantasyonuyla bir MPImage başlatılır. MPImage öğesini, desteklenen UIImage.Orientation değerlerinden herhangi biriyle başlatabilirsiniz. Hareket Tanımlayıcı, .upMirrored, .downMirrored, .leftMirrored, .rightMirrored gibi yansımalı yönleri desteklemez.

UIImage hakkında daha fazla bilgi için UIImage Apple Developer Documentation (UIImage Apple Developer Documentation) sayfasına bakın.

CVPixelBuffer

CVPixelBuffer biçimi, kare oluşturan ve işleme için iOS CoreImage çerçevesini kullanan uygulamalar için idealdir.

CVPixelBuffer biçimi aşağıdaki çalışma modları için uygundur:

• Resimler: iOS'un CoreImage çerçevesi kullanılarak bazı işlemlerden sonra CVPixelBuffer resimleri oluşturan uygulamalar, resim çalıştırma modunda Hareket Tanımlayıcı'ya gönderilebilir.

• Videolar: Video kareleri, işleme için CVPixelBuffer biçimine dönüştürülebilir ve ardından video modunda Hareket Tanımlayıcı'ya gönderilebilir.

• canlı yayın: Kare oluşturmak için iOS kamera kullanan uygulamalar, canlı yayın modunda Hareket Tanımlayıcı'ya gönderilmeden önce işleme için CVPixelBuffer biçimine dönüştürülebilir.

// 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 hakkında daha fazla bilgi için CVPixelBuffer Apple Developer Documentation başlıklı makaleyi inceleyin.

CMSampleBuffer

CMSampleBuffer biçimi, tek tip bir medya türünün medya örneklerini depolar ve canlı yayın çalışma modu için idealdir. iOS kameralarından gelen canlı kareler, iOS AVCaptureVideoDataOutput tarafından CMSampleBuffer biçiminde asenkron olarak yayınlanır.

// 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 hakkında daha fazla bilgi için CMSampleBuffer Apple Developer Documentation sayfasına bakın.

Görevi çalıştırma

Hareket Tanımlayıcı'yı çalıştırmak için atanan çalışma moduna özel recognize() yöntemini kullanın:

• Hareketsiz resim: recognize(image:)
• Video: recognize(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
• Canlı yayın: recognizeAsync(image:timestampInMilliseconds:)

Aşağıdaki kod örneklerinde, Hareket Tanımlayıcı'nın aşağıdaki farklı çalışma modlarında nasıl çalıştırılacağına dair temel örnekler gösterilmektedir:

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];
    

Örnek kod, kullanıcının işleme modları arasında geçiş yapmasına olanak tanır. Bu, kullanım alanınız için gerekli olmayabilir.

Aşağıdakileri göz önünde bulundurun:

• Video modunda veya canlı yayın modunda çalışırken, jest algılayıcı görevine giriş karesinin zaman damgasını da sağlamanız gerekir.

• Hareket Algılama görevi, resim veya video modunda çalışırken giriş resmini ya da kareyi işlemeyi tamamlayana kadar mevcut iş parçacığını engeller. Geçerli mesaj dizisini engellememek için iOS Dispatch veya NSOperation çerçevelerini kullanarak işlemeyi arka plan mesaj dizisinde yürütün.

• Hareket Tanımlayıcı görevi, canlı yayın modunda çalışırken hemen döndürülür ve mevcut iş parçacığı engellenmez. Her giriş çerçevesi işlendikten sonra jest tanıma sonucuyla gestureRecognizer(_:didFinishRecognition:timestampInMilliseconds:error:) yöntemini çağırır. Hareket Algılayıcı, bu yöntemi özel bir seri dağıtım kuyruğunda eşzamansız olarak çağırır. Sonuçları kullanıcı arayüzünde görüntülemek için sonuçları işledikten sonra ana kuyruğa gönderin. Hareket Algılama görevi başka bir kareyi işlerken recognizeAsync işlevi çağrılırsa Hareket Algılama, yeni giriş karesini yoksayar.

Sonuçları işleme ve görüntüleme

Tahmin çalıştırıldığında, Hareket Tanımlayıcı görevi, resim koordinatlarında el yer işaretlerini, dünya koordinatlarında el yer işaretlerini, el tercihini(sol/sağ el) ve algılanan ellerin el hareketi kategorilerini içeren bir GestureRecognizerResult döndürür.

Aşağıda, bu görevin çıkış verilerine örnek verilmiştir:

Elde edilen GestureRecognizerResult dört bileşen içerir. Her bileşen bir dizidir ve her öğe, algılanan tek bir elin algılanan sonucunu içerir.

• El tercihi

  El tercihi, algılanan ellerin sol el mi yoksa sağ el mi olduğunu gösterir.

• Hareketler

  Algılanan ellerin tanınan hareket kategorileri.

• Önemli noktalar

  Her biri x, y ve z koordinatlarından oluşan 21 el yer işareti vardır. x ve y koordinatları, sırasıyla resim genişliği ve yüksekliğine göre [0,0; 1,0] aralığında normalleştirilir. z koordinatı, bilekteki derinliğin orijin olduğu yer işareti derinliğini temsil eder. Değer ne kadar küçükse yer işareti kameraya o kadar yakındır. z büyüklüğü, x ile yaklaşık olarak aynı ölçeği kullanır.

• Dünyanın Sınırları

  21 el yer işareti de dünya koordinatlarında sunulur. Her önemli nokta, x, y ve z değerlerinden oluşur. Bu değerler, orijini elin geometrik merkezinde olan, gerçek dünyadaki 3D koordinatları metre cinsinden temsil eder.

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)

Aşağıdaki resimlerde görev çıktısının görselleştirmesi gösterilmektedir: