Guide de détection des points de repère de la main pour iOS

La tâche MediaPipe Hand Landmarker vous permet de détecter les points de repère des mains dans une image. Ces instructions vous expliquent comment utiliser le repère de la main avec des applications iOS. L'exemple de code décrit dans ces instructions est disponible sur GitHub.

Pour en savoir plus sur les fonctionnalités, les modèles et les options de configuration de cette tâche, consultez la section Présentation.

Exemple de code

L'exemple de code MediaPipe Tasks est une implémentation de base d'une application de repère de la main pour iOS. L'exemple utilise l'appareil photo d'un appareil iOS physique pour détecter les points de repère dans un flux vidéo en continu. L'appli peut également détecter les points de repère de la main dans les images et les vidéos de la galerie de l'appareil.

Vous pouvez utiliser l'application comme point de départ pour votre propre application iOS ou vous y référer lorsque vous modifiez une application existante. L'exemple de code du repère manuel est hébergé sur GitHub.

Télécharger le code

Les instructions suivantes vous expliquent comment créer une copie locale de l'exemple de code à l'aide de l'outil de ligne de commande git.

Pour télécharger l'exemple de code :

1. Clonez le dépôt Git à l'aide de la commande suivante :

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

2. Si vous le souhaitez, configurez votre instance Git pour utiliser le paiement creuse, de sorte que vous n'ayez que les fichiers de l'application exemple Hand Markerer:

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

Après avoir créé une version locale de l'exemple de code, vous pouvez installer la bibliothèque de tâches MediaPipe, ouvrir le projet à l'aide de Xcode et exécuter l'application. Pour obtenir des instructions, consultez le guide de configuration pour iOS.

Composants clés

Les fichiers suivants contiennent le code crucial pour l'exemple d'application Hand Markerer:

• HandLandmarkerService.swift : initialise le repère manuel, gère la sélection du modèle et exécute l'inférence sur les données d'entrée.
• CameraViewController.swift : implémente l'UI pour le mode d'entrée du flux de caméra en direct et visualise les résultats.
• MediaLibraryViewController.swift : met en œuvre l'interface utilisateur pour le mode de saisie des images fixes et des fichiers vidéo, puis visualise les résultats.

Configuration

Cette section décrit les étapes clés à suivre pour configurer votre environnement de développement et vos projets de code afin d'utiliser Hand Landmarker. Pour obtenir des informations générales sur la configuration de votre environnement de développement pour utiliser les tâches MediaPipe, y compris les exigences concernant les versions de la plate-forme, consultez le guide de configuration pour iOS.

Dépendances

Hand Markerer utilise la bibliothèque MediaPipeTasksVision, qui doit être installée à l'aide de CocoaPods. La bibliothèque est compatible avec les applications Swift et Objective-C, et ne nécessite aucune configuration supplémentaire spécifique à la langue.

Pour savoir comment installer CocoaPods sur macOS, consultez le guide d'installation de CocoaPods. Pour savoir comment créer un Podfile avec les pods nécessaires à votre application, consultez la section Utiliser CocoaPods.

Ajoutez le pod MediaPipeTasksVision dans le fichier Podfile à l'aide du code suivant:

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

Si votre application inclut des cibles de test unitaire, consultez le guide de configuration pour iOS pour en savoir plus sur la configuration de votre Podfile.

Modèle

La tâche de repère de la main MediaPipe nécessite un modèle entraîné compatible avec cette tâche. Pour en savoir plus sur les modèles entraînés disponibles pour Hand Landmarker, consultez la section Modèles de la présentation de la tâche.

Sélectionnez et téléchargez un modèle, puis ajoutez-le au répertoire de votre projet à l'aide de Xcode. Pour savoir comment ajouter des fichiers à votre projet Xcode, consultez Gérer les fichiers et les dossiers dans votre projet Xcode.

Utilisez la propriété BaseOptions.modelAssetPath pour spécifier le chemin d'accès au modèle dans votre app bundle. Pour obtenir un exemple de code, consultez la section suivante.

Créer la tâche

Vous pouvez créer la tâche de repère de la main en appelant l'un de ses initialiseurs. L'initialiseur HandLandmarker(options:) accepte les valeurs des options de configuration.

Si vous n'avez pas besoin d'un repère manuel initialisé avec des options de configuration personnalisées, vous pouvez utiliser l'initialiseur HandLandmarker(modelPath:) pour créer un repère manuel avec les options par défaut. Pour en savoir plus sur les options de configuration, consultez la section Présentation de la configuration.

La tâche de repère de la main accepte trois types de données d'entrée: les images fixes, les fichiers vidéo et les flux vidéo en direct. Par défaut, HandLandmarker(modelPath:) initialise une tâche pour les images fixes. Si vous souhaitez que votre tâche soit initialisée pour traiter des fichiers vidéo ou des flux vidéo en direct, utilisez HandLandmarker(options:) pour spécifier le mode d'exécution de la vidéo ou du streaming en direct. Le mode de diffusion en direct nécessite également l'option de configuration handLandmarkerLiveStreamDelegate supplémentaire, qui permet au repère manuel de transmettre les résultats du repère manuel au délégué de manière asynchrone.

Sélectionnez l'onglet correspondant à votre mode d'exécution pour découvrir comment créer la tâche et exécuter l'inférence.

Swift

import MediaPipeTasksVision

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

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

let handLandmarker = try HandLandmarker(options: options)
    

import MediaPipeTasksVision

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

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

let handLandmarker = try HandLandmarker(options: options)
    

import MediaPipeTasksVision

// Class that conforms to the `HandLandmarkerLiveStreamDelegate` protocol and
// implements the method that the hand landmarker calls once it finishes
// performing landmarks detection in each input frame.
class HandLandmarkerResultProcessor: NSObject, HandLandmarkerLiveStreamDelegate {

  func handLandmarker(
    _ handLandmarker: HandLandmarker,
    didFinishDetection result: HandLandmarkerResult?,
    timestampInMilliseconds: Int,
    error: Error?) {

    // Process the hand landmarker result or errors here.

  }
}

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

let options = HandLandmarkerOptions()
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 `handLandmarkerLiveStreamDelegate`
// property.
let processor = HandLandmarkerResultProcessor()
options.handLandmarkerLiveStreamDelegate = processor

let handLandmarker = try HandLandmarker(options: options)
    

Objective-C

@import MediaPipeTasksVision;

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

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

MPPHandLandmarker *handLandmarker =
  [[MPPHandLandmarker alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

@import MediaPipeTasksVision;

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

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

MPPHandLandmarker *handLandmarker =
  [[MPPHandLandmarker alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

@import MediaPipeTasksVision;

// Class that conforms to the `MPPHandLandmarkerLiveStreamDelegate` protocol
// and implements the method that the hand landmarker calls once it finishes
// performing landmarks detection in each input frame.

@interface APPHandLandmarkerResultProcessor : NSObject 

@end

@implementation APPHandLandmarkerResultProcessor

-   (void)handLandmarker:(MPPHandLandmarker *)handLandmarker
    didFinishDetectionWithResult:(MPPHandLandmarkerResult *)handLandmarkerResult
         timestampInMilliseconds:(NSInteger)timestampInMilliseconds
                           error:(NSError *)error {

    // Process the hand landmarker result or errors here.

}

@end

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

MPPHandLandmarkerOptions *options = [[MPPHandLandmarkerOptions 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 `handLandmarkerLiveStreamDelegate`
// property.
APPHandLandmarkerResultProcessor *processor =
  [APPHandLandmarkerResultProcessor new];
options.handLandmarkerLiveStreamDelegate = processor;

MPPHandLandmarker *handLandmarker =
  [[MPPHandLandmarker alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

Options de configuration

Cette tâche propose les options de configuration suivantes pour les applications iOS :

Lorsque le mode d'exécution est défini sur "Streaming en direct", le repère manuel nécessite l'option de configuration handLandmarkerLiveStreamDelegate supplémentaire, qui permet au repère manuel de fournir des résultats de détection de repères manuels de manière asynchrone. Le délégué doit implémenter la méthode handLandmarker(_:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:), que le détecteur de repères manuels appelle après avoir traité les résultats de la détection des repères manuels pour chaque frame.

Préparer les données

Vous devez convertir l'image ou le frame d'entrée en objet MPImage avant de le transmettre au repère manuel. MPImage est compatible avec différents types de formats d'images iOS et peut les utiliser dans n'importe quel mode d'exécution pour l'inférence. Pour en savoir plus sur MPImage, consultez l'API MPImage.

Choisissez un format d'image iOS en fonction de votre cas d'utilisation et du mode d'exécution requis par votre application.MPImage accepte les formats d'image iOS UIImage, CVPixelBuffer et CMSampleBuffer.

UIImage

Le format UIImage est adapté aux modes d'exécution suivants :

• Images: les images d'un bundle d'application, d'une galerie utilisateur ou d'un système de fichiers au format UIImage peuvent être converties en objet MPImage.

• Vidéos : utilisez AVAssetImageGenerator pour extraire les images vidéo au format CGImage, puis les convertir en images UIImage.

// 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];
    

L'exemple initialise un élément MPImage avec l'orientation UIImage.Orientation.Up par défaut. Vous pouvez initialiser un MPImage avec l'une des valeurs UIImage.Orientation compatibles. Le repère de la main n'est pas compatible avec les orientations en miroir telles que .upMirrored, .downMirrored, .leftMirrored et .rightMirrored.

Pour en savoir plus sur UIImage, consultez la documentation pour les développeurs Apple sur UIImage.

CVPixelBuffer

Le format CVPixelBuffer convient bien aux applications qui génèrent des cadres et utilisent le framework iOS CoreImage pour le traitement.

Le format CVPixelBuffer est adapté aux modes d'exécution suivants :

• Images: les applications qui génèrent des images CVPixelBuffer après un traitement à l'aide du framework CoreImage d'iOS peuvent être envoyées à Hand Markerer en mode d'exécution des images.

• Vidéos: les images vidéo peuvent être converties au format CVPixelBuffer pour le traitement, puis envoyées au repère manuel en mode vidéo.

• Diffusion en direct: les applications qui utilisent un appareil photo iOS pour générer des images peuvent être converties au format CVPixelBuffer à des fins de traitement avant d'être envoyées à Hand Markerer en mode diffusion en direct.

// 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];
    

Pour en savoir plus sur CVPixelBuffer, consultez la documentation CVPixelBuffer pour les développeurs Apple.

CMSampleBuffer

Le format CMSampleBuffer stocke des échantillons multimédias d'un type multimédia uniforme et convient parfaitement au mode d'exécution de la diffusion en direct. Les images en direct des caméras iOS sont transmises de manière asynchrone au format CMSampleBuffer par AVCaptureVideoDataOutput sur 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];
    

Pour en savoir plus sur CMSampleBuffer, consultez la documentation pour les développeurs Apple CMSampleBuffer.

Exécuter la tâche

Pour exécuter le repère de la main, utilisez la méthode detect() spécifique au mode d'exécution attribué:

• Image fixe: detect(image:)
• Vidéo : detect(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
• Diffusion en direct : detectAsync(image:timestampInMilliseconds:)

Swift

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

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

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

Objective-C

MPPHandLandmarkerResult *result =
  [handLandmarker detectInImage:image error:nil];
    

MPPHandLandmarkerResult *result =
  [handLandmarker detectInVideoFrame:image
             timestampInMilliseconds:timestamp
                               error:nil];
    

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

L'exemple de code Hand Markerer présente plus en détail les implémentations de chacun de ces modes. L'exemple de code permet à l'utilisateur de basculer entre les modes de traitement, ce qui n'est peut-être pas nécessaire pour votre cas d'utilisation.

Veuillez noter les points suivants :

• Lorsque vous exécutez le mode vidéo ou le mode diffusion en direct, vous devez également fournir le code temporel du frame d'entrée à la tâche de repère de la main.

• Lorsqu'elle s'exécute en mode image ou vidéo, la tâche de repère de la main bloque le thread actuel jusqu'à ce qu'elle ait terminé de traiter l'image ou le frame d'entrée. Pour éviter de bloquer le thread actuel, exécutez le traitement dans un thread en arrière-plan à l'aide des frameworks iOS Dispatch ou NSOperation.

• Lors de l'exécution en mode diffusion en direct, la tâche Hand Markerer est immédiatement renvoyée et ne bloque pas le thread actuel. Elle appelle la méthode handLandmarker(_:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:) avec le résultat du point de repère manuel après le traitement de chaque image d'entrée. Le repère de la main appelle cette méthode de manière asynchrone sur une file d'attente de distribution série dédiée. Pour afficher les résultats dans l'interface utilisateur, distribuez-les dans la file d'attente principale après les avoir traités. Si la fonction detectAsync est appelée lorsque la tâche Hand Markerer est occupée à traiter une autre image, Hand Markerer ignore la nouvelle image d'entrée.

Gérer et afficher les résultats

Lors de l'exécution de l'inférence, la tâche de repère de la main renvoie un HandLandmarkerResult contenant des repères de la main en coordonnées d'image, des repères de la main en coordonnées mondiales et la latéralité(main gauche/droite) des mains détectées.

Voici un exemple des données de sortie de cette tâche :

La sortie HandLandmarkerResult contient trois composants. Chaque composant est un tableau, où chaque élément contient les résultats suivants pour une seule main détectée:

• Main dominante

  La maniabilité indique si les mains détectées sont des mains gauches ou droites.

• Points de repère

  Il existe 21 repères de la main, chacun composé de coordonnées x, y et z. Les coordonnées x et y sont normalisées à [0.0, 1.0] respectivement par la largeur et la hauteur de l'image. La coordonnée z représente la profondeur du repère, la profondeur au poignet étant l'origine. Plus la valeur est faible, plus le repère est proche de la caméra. L'ampleur de z utilise à peu près la même échelle que x.

• Monuments du monde

  Les 21 repères de la main sont également présentés en coordonnées mondiales. Chaque point de repère est composé de x, y et z, qui représentent des coordonnées 3D réelles exprimées en mètres, l'origine étant située au centre géométrique de la main.

HandLandmarkerResult:
  Handedness:
    Categories #0:
      index        : 0
      score        : 0.98396
      categoryName : Left
  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)

L'image suivante montre une visualisation du résultat de la tâche: