คู่มือการตรวจหาจุดสังเกตของมือสำหรับ iOS

งานหาจุดสังเกตของมือของ MediaPipe ช่วยให้คุณตรวจหาจุดสังเกตของมือในรูปภาพได้ วิธีการเหล่านี้แสดงวิธีใช้เครื่องหมายจุดสังเกตบนมือกับแอป iOS ตัวอย่างโค้ดที่อธิบายในวิธีการเหล่านี้มีอยู่ใน GitHub

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความสามารถ รูปแบบ และตัวเลือกการกําหนดค่าของงานนี้ได้ที่ภาพรวม

ตัวอย่างโค้ด

โค้ดตัวอย่างของ MediaPipe Tasks คือการใช้งานพื้นฐานของแอปเครื่องหมายจุดสังเกตบนมือสำหรับ iOS ตัวอย่างนี้ใช้กล้องในอุปกรณ์ iOS จริงเพื่อตรวจหาจุดสังเกตของมือในสตรีมวิดีโอต่อเนื่อง นอกจากนี้ แอปยังตรวจหาจุดสังเกตของมือในรูปภาพและวิดีโอจากแกลเลอรีของอุปกรณ์ได้ด้วย

คุณสามารถใช้แอปนี้เป็นจุดเริ่มต้นสําหรับแอป iOS ของคุณเอง หรือใช้อ้างอิงเมื่อแก้ไขแอปที่มีอยู่ โค้ดตัวอย่างเครื่องหมายจุดสังเกตบนมือโฮสต์อยู่ใน GitHub

ดาวน์โหลดรหัส

วิธีการต่อไปนี้แสดงวิธีสร้างสำเนาโค้ดตัวอย่างในเครื่องโดยใช้เครื่องมือบรรทัดคำสั่ง git

วิธีดาวน์โหลดโค้ดตัวอย่าง

1. โคลนที่เก็บ Git โดยใช้คําสั่งต่อไปนี้

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

2. คุณอาจกำหนดค่าอินสแตนซ์ git ให้ใช้การตรวจสอบแบบเบาบางเพื่อให้มีเฉพาะไฟล์สำหรับแอปตัวอย่าง Hand Landmarker เท่านั้น โดยทำดังนี้

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

หลังจากสร้างโค้ดตัวอย่างเวอร์ชันในเครื่องแล้ว คุณจะติดตั้งไลบรารีงาน MediaPipe, เปิดโปรเจ็กต์โดยใช้ Xcode และเรียกใช้แอปได้ ดูวิธีการได้ที่คู่มือการตั้งค่าสำหรับ iOS

คอมโพเนนต์หลัก

ไฟล์ต่อไปนี้มีโค้ดสําคัญสําหรับตัวอย่างแอปพลิเคชัน Hand Landmarker

• HandLandmarkerService.swift: เริ่มต้น Hand Landmarker, จัดการการเลือกโมเดล และเรียกใช้การอนุมานกับข้อมูลอินพุต
• CameraViewController.swift: ใช้ UI สําหรับโหมดอินพุตฟีดกล้องสดและแสดงผลลัพธ์เป็นภาพ
• MediaLibraryViewController.swift: ใช้ UI สำหรับโหมดอินพุตไฟล์ภาพนิ่งและวิดีโอ และแสดงผลลัพธ์เป็นภาพ

ตั้งค่า

ส่วนนี้จะอธิบายขั้นตอนสำคัญในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาและโปรเจ็กต์โค้ดเพื่อใช้ Hand Landmarker ดูข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาเพื่อใช้งาน MediaPipe รวมถึงข้อกำหนดเวอร์ชันแพลตฟอร์มได้ที่คู่มือการตั้งค่าสำหรับ iOS

การอ้างอิง

Hand Landmarker ใช้ไลบรารี MediaPipeTasksVision ซึ่งต้องติดตั้งโดยใช้ CocoaPods ไลบรารีนี้ใช้ได้กับทั้งแอป Swift และ Objective-C และไม่จำเป็นต้องมีการตั้งค่าเพิ่มเติมสำหรับภาษาใดภาษาหนึ่ง

ดูวิธีการติดตั้ง CocoaPods ใน macOS ได้ที่คู่มือการติดตั้ง CocoaPods ดูวิธีการสร้าง Podfile ที่มี Pod ที่จําเป็นสําหรับแอปได้ที่การใช้ CocoaPods

เพิ่มพ็อด MediaPipeTasksVision ใน Podfile โดยใช้โค้ดต่อไปนี้

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

หากแอปมีเป้าหมายการทดสอบหน่วย ให้ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการตั้งค่า Podfile ในคู่มือการตั้งค่าสําหรับ iOS

รุ่น

งานเครื่องระบุจุดสังเกตของมือ MediaPipe ต้องใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมซึ่งเข้ากันได้กับงานนี้ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมแล้วสำหรับเครื่องระบุจุดสังเกตบนมือได้ที่ส่วนภาพรวมงานโมเดล

เลือกและดาวน์โหลดโมเดล แล้วเพิ่มลงในไดเรกทอรีโปรเจ็กต์โดยใช้ Xcode ดูวิธีการเพิ่มไฟล์ลงในโปรเจ็กต์ Xcode ได้ที่การจัดการไฟล์และโฟลเดอร์ในโปรเจ็กต์ Xcode

ใช้พร็อพเพอร์ตี้ BaseOptions.modelAssetPath เพื่อระบุเส้นทางไปยังโมเดลใน App Bundle ดูตัวอย่างโค้ดได้ที่ส่วนถัดไป

สร้างงาน

คุณสามารถสร้างงานเครื่องหมายจุดสังเกตบนมือได้โดยเรียกตัวเริ่มต้นรายการใดรายการหนึ่ง ตัวเริ่มต้น HandLandmarker(options:) จะยอมรับค่าสําหรับตัวเลือกการกําหนดค่า

หากไม่จําเป็นต้องเริ่มต้น Hand Landmarker ด้วยตัวเลือกการกําหนดค่าที่กําหนดเอง คุณสามารถใช้ตัวเริ่มต้น HandLandmarker(modelPath:) เพื่อสร้าง Hand Landmarker ด้วยตัวเลือกเริ่มต้น ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเลือกการกำหนดค่าได้ที่ภาพรวมการกําหนดค่า

งานเครื่องหมายจุดสังเกตบนมือรองรับข้อมูลอินพุต 3 ประเภท ได้แก่ ภาพนิ่ง ไฟล์วิดีโอ และวิดีโอสตรีมแบบสด โดยค่าเริ่มต้น HandLandmarker(modelPath:) จะเริ่มต้นงานสําหรับภาพนิ่ง หากต้องการให้เริ่มต้นงานเพื่อประมวลผลไฟล์วิดีโอหรือสตรีมวิดีโอสด ให้ใช้ HandLandmarker(options:) เพื่อระบุโหมดการทำงานของวิดีโอหรือสตรีมแบบสด โหมดสตรีมแบบสดยังต้องใช้ตัวเลือกการกำหนดค่าhandLandmarkerLiveStreamDelegateเพิ่มเติม ซึ่งช่วยให้เครื่องหมายจุดสังเกตของมือส่งผลลัพธ์ไปยังผู้รับมอบสิทธิ์แบบไม่พร้อมกันได้

เลือกแท็บที่สอดคล้องกับโหมดการทํางานเพื่อดูวิธีสร้างงานและเรียกใช้การอนุมาน

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];
    

ตัวเลือกการกำหนดค่า

งานนี้มีตัวเลือกการกำหนดค่าต่อไปนี้สำหรับแอป iOS

เมื่อตั้งค่าโหมดการทํางานเป็นสตรีมแบบสด เครื่องมือระบุจุดสังเกตบนมือจะต้องมีตัวเลือกการกําหนดค่า handLandmarkerLiveStreamDelegate เพิ่มเติม ซึ่งจะช่วยให้เครื่องมือระบุจุดสังเกตบนมือแสดงผลการตรวจหาจุดสังเกตบนมือแบบไม่พร้อมกันได้ โดยผู้รับมอบสิทธิ์ต้องใช้เมธอด handLandmarker(_:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:) ซึ่ง Hand Landmarker จะเรียกใช้หลังจากประมวลผลผลลัพธ์การตรวจหาจุดสังเกตของมือในแต่ละเฟรม

เตรียมข้อมูล

คุณต้องแปลงรูปภาพหรือเฟรมอินพุตเป็นออบเจ็กต์ MPImage ก่อนส่งไปยัง Hand Landmarker MPImage รองรับรูปแบบรูปภาพ iOS ประเภทต่างๆ และใช้รูปภาพเหล่านั้นในโหมดการทํางานใดก็ได้สําหรับการอนุมาน ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ MPImage ได้ที่ MPImage API

เลือกรูปแบบรูปภาพ iOS ตาม Use Case และโหมดการทํางานที่แอปพลิเคชันของคุณจําเป็นMPImageยอมรับรูปแบบรูปภาพ iOS UIImage, CVPixelBuffer และ CMSampleBuffer

UIImage

รูปแบบ UIImage เหมาะสําหรับโหมดการทํางานต่อไปนี้

• รูปภาพ: รูปภาพจาก App Bundle, แกลเลอรีของผู้ใช้ หรือระบบไฟล์ที่จัดรูปแบบเป็นรูปภาพ UIImage สามารถแปลงเป็นออบเจ็กต์ MPImage ได้

• วิดีโอ: ใช้ AVAssetImageGenerator เพื่อดึงข้อมูลเฟรมวิดีโอเป็นรูปแบบ CGImage แล้วแปลงเป็นรูปภาพ 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];
    

ตัวอย่างนี้จะเริ่มต้น MPImage ด้วยการวางแนวเริ่มต้น UIImage.Orientation.Up คุณสามารถเริ่มต้น MPImage ด้วยค่า UIImage.Orientation ที่รองรับค่าใดก็ได้ เครื่องมือระบุจุดสังเกตบนมือไม่รองรับการวางแนวแบบมิเรอร์ เช่น .upMirrored, .downMirrored, .leftMirrored, .rightMirrored

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ UIImage ได้ที่เอกสารประกอบสำหรับนักพัฒนาแอป Apple เกี่ยวกับ UIImage

CVPixelBuffer

รูปแบบ CVPixelBuffer เหมาะสําหรับแอปพลิเคชันที่สร้างเฟรมและใช้เฟรมเวิร์ก CoreImage ของ iOS ในการประมวลผล

รูปแบบ CVPixelBuffer เหมาะสําหรับโหมดการทํางานต่อไปนี้

• รูปภาพ: แอปที่สร้างรูปภาพ CVPixelBuffer หลังจากการประมวลผลบางอย่างโดยใช้เฟรมเวิร์ก CoreImage ของ iOS สามารถส่งไปยัง Hand Landmarker ในโหมดการเรียกใช้รูปภาพ

• วิดีโอ: เฟรมวิดีโอสามารถแปลงเป็นรูปแบบ CVPixelBuffer เพื่อประมวลผล จากนั้นส่งไปยัง Hand Landmarker ในโหมดวิดีโอ

• สตรีมแบบสด: แอปที่ใช้กล้อง iOS เพื่อสร้างเฟรมอาจได้รับการแปลงเป็นรูปแบบ CVPixelBuffer เพื่อประมวลผลก่อนที่จะส่งไปยังเครื่องระบุจุดสังเกตบนมือในโหมดสตรีมแบบสด

// 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];
    

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ CVPixelBuffer ได้ที่เอกสารประกอบสำหรับนักพัฒนาแอป CVPixelBuffer ของ Apple

CMSampleBuffer

รูปแบบ CMSampleBuffer จะจัดเก็บตัวอย่างสื่อของประเภทสื่อแบบเดียวกัน และเหมาะอย่างยิ่งสำหรับโหมดการทํางานของสตรีมแบบสด เฟรมสดจากกล้อง iOS จะส่งแบบไม่พร้อมกันในรูปแบบ CMSampleBuffer โดย iOSAVCaptureVideoDataOutput

// 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];
    

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ CMSampleBuffer ได้ที่เอกสารประกอบสำหรับนักพัฒนาแอปของ Apple เกี่ยวกับ CMSampleBuffer

เรียกใช้งาน

หากต้องการเรียกใช้เครื่องหมายจุดสังเกตของมือ ให้ใช้เมธอด detect() สำหรับโหมดการทํางานที่กําหนดโดยเฉพาะ ดังนี้

• ภาพนิ่ง: detect(image:)
• วิดีโอ: detect(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
• สตรีมสด: 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];
    

ตัวอย่างโค้ดเครื่องระบุจุดสังเกตบนมือแสดงการใช้งานโหมดแต่ละโหมดเหล่านี้โดยละเอียด โค้ดตัวอย่างนี้ช่วยให้ผู้ใช้สลับระหว่างโหมดการประมวลผลได้ ซึ่งอาจไม่จำเป็นสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ

โปรดทราบดังต่อไปนี้

• เมื่อทำงานในโหมดวิดีโอหรือโหมดสตรีมแบบสด คุณต้องระบุการประทับเวลาของเฟรมอินพุตให้กับงานเครื่องหมายจุดสังเกตของมือด้วย

• เมื่อทำงานในโหมดรูปภาพหรือวิดีโอ งานเครื่องหมายจุดสังเกตของมือจะบล็อกเธรดปัจจุบันจนกว่าจะประมวลผลรูปภาพหรือเฟรมอินพุตเสร็จ หากต้องการหลีกเลี่ยงการบล็อกเธรดปัจจุบัน ให้ดำเนินการประมวลผลในเธรดเบื้องหลังโดยใช้เฟรมเวิร์ก Dispatch หรือ NSOperation ของ iOS

• เมื่อทำงานในโหมดสตรีมแบบสด งานเครื่องหมายจุดสังเกตของมือจะแสดงผลทันทีและไม่บล็อกเธรดปัจจุบัน โดยจะเรียกใช้วิธี handLandmarker(_:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:) ด้วยผลลัพธ์ของจุดสังเกตของมือหลังจากประมวลผลเฟรมอินพุตแต่ละเฟรม เครื่องมือระบุจุดสังเกตของมือจะเรียกใช้เมธอดนี้แบบไม่พร้อมกันในคิวการจัดเตรียมแบบอนุกรมโดยเฉพาะ หากต้องการแสดงผลลัพธ์ในอินเทอร์เฟซผู้ใช้ ให้ส่งผลลัพธ์ไปยังคิวหลักหลังจากประมวลผลผลลัพธ์แล้ว หากมีการเรียกใช้ฟังก์ชัน detectAsync เมื่องานเครื่องหมายจุดสังเกตของมือกำลังประมวลผลเฟรมอื่นอยู่ เครื่องหมายจุดสังเกตของมือจะไม่สนใจเฟรมอินพุตใหม่

จัดการและแสดงผลลัพธ์

เมื่อทำการอนุมาน งานเครื่องหมายจุดสังเกตของมือจะแสดงผล HandLandmarkerResult ซึ่งมีจุดสังเกตของมือในพิกัดรูปภาพ จุดสังเกตของมือในพิกัดโลก และลักษณะการจับถือ(มือซ้าย/ขวา) ของมือที่ตรวจพบ

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างข้อมูลเอาต์พุตจากงานนี้

เอาต์พุต HandLandmarkerResult ประกอบด้วยคอมโพเนนต์ 3 รายการ คอมโพเนนต์แต่ละรายการเป็นอาร์เรย์ โดยแต่ละองค์ประกอบจะมีผลลัพธ์ต่อไปนี้สําหรับมือที่ตรวจพบ 1 ข้าง

• ความถนัดของมือ

  ลักษณะการจับถือแสดงว่ามือที่ตรวจพบเป็นมือซ้ายหรือมือขวา

• จุดสังเกต

  มีจุดสังเกตบนมือ 21 จุด โดยแต่ละจุดประกอบด้วยพิกัด x, y และ z ระบบจะปรับพิกัด x และ y เป็น [0.0, 1.0] ตามความกว้างและความสูงของรูปภาพตามลำดับ พิกัด z แสดงถึงระดับความลึกของจุดสังเกต โดยที่ระดับความลึกที่ข้อมือคือจุดเริ่มต้น ยิ่งค่านี้เล็ก สถานที่สำคัญก็จะยิ่งอยู่ใกล้กับกล้อง ขนาดของ z ใช้มาตราส่วนเดียวกับ x โดยประมาณ

• สถานที่สำคัญของโลก

  นอกจากนี้ สถานที่สำคัญ 21 แห่งบนมือจะแสดงเป็นพิกัดโลกด้วย จุดสังเกตแต่ละจุดประกอบด้วย x, y และ z ซึ่งแสดงพิกัด 3 มิติในชีวิตจริงเป็นเมตร โดยจุดเริ่มต้นอยู่ที่จุดศูนย์กลางเชิงเรขาคณิตของมือ

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)

รูปภาพต่อไปนี้แสดงภาพเอาต์พุตของงาน