Görüntü Sınıflandırıcı görevi, görüntüler üzerinde sınıflandırma yapmanıza olanak tanır. Tekliflerinizi otomatikleştirmek ve optimize etmek için bu görev, bir resmin tanımlanan bir dizi kategori arasından neyi temsil çok önemlidir. Bu talimatlar, Google Slaytlar'da Resim Sınıflandırıcı'nın iOS uygulamaları. Bu talimatlarda açıklanan kod örneğini şu adreste bulabilirsiniz: GitHub'a gidin.
Bu Web sayfasını görüntüleyerek bu görevin nasıl yerine getirildiğini demo'ya gidin. Örneğin, özellikleri, modelleri ve yapılandırma seçenekleri hakkında daha fazla bilgi için Genel Bakış.
Kod örneği
MediaPipe Tasks örnek kodu, bir Resim Sınıflandırıcı'nın temel uygulamasıdır uygulamasını indirin. Örnekte, şunun için fiziksel bir iOS cihazındaki kamera kullanılmaktadır: nesneleri sürekli olarak sınıflandırır ve ayrıca, cihaz galerisini kullanır.
Uygulamayı kendi iOS uygulamanız için bir başlangıç noktası olarak kullanabilir veya buna başvurabilirsiniz mevcut bir uygulamada değişiklik yaparken. Resim Sınıflandırıcı örnek kodu, GitHub'a gidin.
Kodu indirme
Aşağıdaki talimatlarda, örneğin yerel bir kopyasını nasıl oluşturacağınız gösterilmektedir kodu oluşturmak için git komut satırı aracını kullanın.
Örnek kodu indirmek için:
Aşağıdaki komutu kullanarak git deposunu klonlayın:
git clone https://github.com/google-ai-edge/mediapipe-samples
İsteğe bağlı olarak, git örneğinizi seyrek ödeme yöntemini kullanacak şekilde yapılandırın. Böylece, yalnızca Resim Sınıflandırıcı örnek uygulamasına ait dosyalar için:
cd mediapipe git sparse-checkout init --cone git sparse-checkout set examples/image_classification/ios/
Örnek kodun yerel sürümünü oluşturduktan sonra, MediaPipe görev kitaplığı, Xcode kullanarak projeyi açın ve uygulamayı çalıştırın. Örneğin, iOS için Kurulum Kılavuzu'na bakın.
Temel bileşenler
Aşağıdaki dosyalar, Resim Sınıflandırıcı örneği için önemli kodu içerir uygulama:
- ImageClassifierService.swift: Resim Sınıflandırıcı'yı başlatır, model seçimini işler ve giriş verileri üzerinde çıkarım yürütür.
- 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 ayarlarınızı yönetmeyle ilgili Resim Sınıflandırıcı'yı kullanmak için projeleri kodlayın. platform sürümü de dahil olmak üzere MediaPipe görevlerini kullanmaya yönelik geliştirme ortamı iOS için kurulum kılavuzuna bakın.
Bağımlılıklar
Resim Sınıflandırıcı, yüklenmesi gereken MediaPipeTasksVision
kitaplığını kullanır
CocoaPods kullanıyor. Kitaplık hem Swift hem de Objective-C uygulamalarıyla uyumludur.
ve dile özel ek kurulum gerektirmez.
CocoaPods'u macOS'e yükleme talimatları için bkz. CocoaPods
kurulum kılavuzuna başvurun.
Uygulamanız için gerekli kapsülleri içeren bir Podfile
oluşturma talimatlarına
için
CocoaPods'da bulabilirsiniz.
Aşağıdaki kodu kullanarak MediaPipeTasksVision kapsülünü Podfile
bölümüne ekleyin:
target 'MyImageClassifierApp' do
use_frameworks!
pod 'MediaPipeTasksVision'
end
Uygulamanız birim test hedefleri içeriyorsa
iOS'i kurma hakkında daha fazla bilgi edinin.
Podfile
cihazınız.
Model
MediaPipe Resim Sınıflandırıcı görevi, uyumlu olan ve eğitilmiş bir model gerektiriyor karar veriyorum. Mevcut eğitilmiş modeller hakkında daha fazla bilgi için Resim Sınıflandırıcı, göreve genel bakış için Modeller bölümünü inceleyin.
Bir model seçip indirin ve Xcode'u kullanarak bu modeli proje dizininize ekleyin. Xcode projenize dosya eklemeyle ilgili talimatlar için bkz. Xcode'daki dosyalar ve klasörler inceleyebilirsiniz.
Modelin yolunu belirtmek için BaseOptions.modelAssetPath
özelliğini kullanın
daha fazla bilgi edineceksiniz. Kod örneği için sonraki bölüme bakın.
Görevi oluşturma
Resim Sınıflandırıcı görevini, başlatıcılardan birini çağırarak oluşturabilirsiniz. İlgili içeriği oluşturmak için kullanılan
ImageClassifier(options:)
başlatıcı, yapılandırma seçenekleri için değerleri ayarlar
koşu modu, görünen adlar yerel ayarı, maksimum sonuç sayısı, güven dahil
eşik, kategori izin verilenler listesi ve ret listesi.
Özelleştirilmiş yapılandırmayla başlatılan bir Resim Sınıflandırıcı'ya ihtiyacınız yoksa
seçeneklerini görmek isterseniz ImageClassifier(modelPath:)
başlatıcısını kullanarak
Varsayılan seçeneklerle Resim Sınıflandırıcı. Yapılandırma hakkında daha fazla bilgi için
Yapılandırmaya Genel Bakış bölümüne göz atın.
Resim Sınıflandırıcı görevi 3 giriş verisi türünü destekler: hareketsiz resimler, video dosyaları
ve canlı video akışları kullanılabilir. ImageClassifier(modelPath:)
varsayılan olarak
özel bir görevdir. Video işlemek için görevinizin başlatılmasını istiyorsanız
dosyaları veya canlı video akışları varsa, bunları belirtmek için ImageClassifier(options:)
canlı yayın yapabilirsiniz. Canlı yayın modu ayrıca şunları da gerektirir:
ek imageClassifierLiveStreamDelegate
yapılandırma seçeneği sunar.
Resim Sınıflandırıcı'nın, Search Ads 360'taki
asenkronize olarak delege edebilirsiniz.
Görevin nasıl oluşturulacağını görmek için koşu modunuza karşılık gelen sekmeyi seçin ve çıkarım yapın.
Swift
Resim
import MediaPipeTasksVision let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "model", ofType: "tflite") let options = ImageClassifierOptions() options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath options.runningMode = .image options.maxResults = 5 let imageClassifier = try ImageClassifier(options: options)
Video
import MediaPipeTasksVision let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "model", ofType: "tflite") let options = ImageClassifierOptions() options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath options.runningMode = .video options.maxResults = 5 let imageClassifier = try ImageClassifier(options: options)
Canlı yayın
import MediaPipeTasksVision // Class that conforms to the `ImageClassifierLiveStreamDelegate` protocol and // implements the method that the image classifier calls once it // finishes performing classification on each input frame. class ImageClassifierResultProcessor: NSObject, ImageClassifierLiveStreamDelegate { func imageClassifier( _ imageClassifier: ImageClassifier, didFinishClassification result: ImageClassifierResult?, timestampInMilliseconds: Int, error: Error?) { // Process the image classifier result or errors here. } } let modelPath = Bundle.main.path( forResource: "model", ofType: "tflite") let options = ImageClassifierOptions() options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath options.runningMode = .liveStream options.maxResults = 5 // Assign an object of the class to the `imageClassifierLiveStreamDelegate` // property. let processor = ImageClassifierResultProcessor() options.imageClassifierLiveStreamDelegate = processor let imageClassifier = try ImageClassifier(options: options)
Objective-C
Resim
@import MediaPipeTasksVision; NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model" ofType:@"tflite"]; MPPImageClassifierOptions *options = [[MPPImageClassifierOptions alloc] init]; options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath; options.runningMode = MPPRunningModeImage; options.maxResults = 5; MPPImageClassifier *imageClassifier = [[MPPImageClassifier alloc] initWithOptions:options error:nil];
Video
@import MediaPipeTasksVision; NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model" ofType:@"tflite"]; MPPImageClassifierOptions *options = [[MPPImageClassifierOptions alloc] init]; options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath; options.runningMode = MPPRunningModeVideo; options.maxResults = 5; MPPImageClassifier *imageClassifier = [[MPPImageClassifier alloc] initWithOptions:options error:nil];
Canlı yayın
@import MediaPipeTasksVision; // Class that conforms to the `MPPImageClassifierLiveStreamDelegate` protocol // and implements the method that the image classifier calls once it finishes // performing classification on each input frame. @interface APPImageClassifierResultProcessor : NSObject@end @implementation APPImageClassifierResultProcessor - (void)imageClassifier:(MPPImageClassifier *)imageClassifier didFinishClassificationWithResult:(MPPImageClassifierResult *)imageClassifierResult timestampInMilliseconds:(NSInteger)timestampInMilliseconds error:(NSError *)error { // Process the image classifier result or errors here. } @end NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model" ofType:@"tflite"]; MPPImageClassifierOptions *options = [[MPPImageClassifierOptions alloc] init]; options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath; options.runningMode = MPPRunningModeLiveStream; options.maxResults = 5; // Assign an object of the class to the `imageClassifierLiveStreamDelegate` // property. APPImageClassifierResultProcessor *processor = [APPImageClassifierResultProcessor new]; options.imageClassifierLiveStreamDelegate = processor; MPPImageClassifier *imageClassifier = [[MPPImageClassifier alloc] initWithOptions:options error:nil];
Yapılandırma seçenekleri
Bu görev, iOS uygulamaları için aşağıdaki yapılandırma seçeneklerine sahiptir:
Seçenek Adı | Açıklama | Değer Aralığı | Varsayılan Değer |
---|---|---|---|
runningMode |
Görev için çalışma modunu ayarlar. Üç tane var
modlar: . IMAGE: Tek resimli giriş modu. . . VIDEO: Bir videonun kodu çözülmüş karelerine yönelik mod. . . LIVE_STREAM: Giriş canlı yayını modu kameradan alınan veriler gibi. Bu modda, resultListener, sonuçları almak üzere bir dinleyici ayarlamak için çağrıldı eşzamansız olarak ayarlayabilirsiniz. |
{RunningMode.image, RunningMode.video, RunningMode.liveStream } |
RunningMode.image |
displayNamesLocale |
görev modelinin meta verileri (varsa). Şunun için varsayılan: en
İngilizce. Özel bir modelin meta verilerine yerelleştirilmiş etiketler ekleyebilirsiniz
TensorFlow Lite Metadata Writer API'yi kullanarak |
Yerel ayar kodu | en |
maxResults |
İsteğe bağlı maksimum puanlı sınıflandırma sonucu sayısını şu değere ayarlar: dön. < 0 ise tüm mevcut sonuçlar döndürülür. | Pozitif sayılar | -1 |
scoreThreshold |
Şu kriterde sağlanan tahmini geçersiz kılan bir tahmin puanı eşiğini belirler: model meta verileri (varsa). Bu değerin altındaki sonuçlar reddedilir. | Herhangi bir kayan nokta | Ayarlanmadı |
categoryAllowlist |
İzin verilen kategori adlarının isteğe bağlı listesini ayarlar. Boş değilse
kategori adı bu kümede bulunmayan sınıflandırma sonuçları
filtrelendi. Yinelenen veya bilinmeyen kategori adları yoksayılır.
Bu seçenek categoryDenylist ile birlikte kullanılamaz ve
her ikisi de hataya neden olur. |
Tüm dizeler | Ayarlanmadı |
categoryDenylist |
İzin verilmeyen kategori adlarının isteğe bağlı listesini ayarlar. Eğer
Boş olmayan, kategori adı bu kümede bulunan sınıflandırma sonuçları filtrelenir
çıkar. Yinelenen veya bilinmeyen kategori adları yoksayılır. Bu seçenek birlikte
hariç tutmanın yanı sıra her iki sonucun da hatalı olarak kullanılmasıdır.categoryAllowlist |
Tüm dizeler | Ayarlanmadı |
resultListener |
Sonuç işleyiciyi sınıflandırma sonuçlarını alacak şekilde ayarlar
Resim Sınıflandırıcı canlı yayındayken eşzamansız olarak
yatırım yapmanız önemlidir. Yalnızca koşu modu LIVE_STREAM olarak ayarlandığında kullanılabilir |
Yok | Ayarlanmadı |
Canlı yayın yapılandırması
Koşu modu canlı yayın olarak ayarlandığında, Resim Sınıflandırıcı
ek imageClassifierLiveStreamDelegate
yapılandırma seçeneği sunar.
sınıflandırıcının sınıflandırma sonuçlarını eşzamansız olarak göndermesini sağlar. İlgili içeriği oluşturmak için kullanılan
yetki verilmiş delege
imageClassifier(_:didFinishClassification:timestampInMilliseconds:error:)
.
Sınıflandırıcı'nın sınıflandırma işlendikten sonra çağırdığı yöntem
sonuç elde edersiniz.
Seçenek adı | Açıklama | Değer Aralığı | Varsayılan Değer |
---|---|---|---|
imageClassifierLiveStreamDelegate |
Sınıflandırma sonuçlarını eşzamansız olarak almak için Görüntü Sınıflandırıcı'yı etkinleştirir
canlı yayın modunda
bulabilirsiniz. Örneği bu özelliğe ayarlanan sınıf,
imageClassifier(_:didFinishClassification:timestampInMilliseconds:error:) .
yöntemidir. |
Geçerli değil | Ayarlanmadı |
Verileri hazırlama
Önce giriş resmini veya çerçeveyi bir MPImage
nesnesine dönüştürmeniz gerekiyor
Resim Sınıflandırıcı'ya iletmeniz gerekir. MPImage
, farklı iOS görsel türlerini destekler
ve çıkarım için bunları herhangi bir çalışma modunda kullanabilir. Daha fazla
MPImage
hakkında bilgi için
MPImage API
Kullanım alanınıza ve cihazınızın çalışma moduna göre bir iOS resim biçimi seçin.
gerektirir.MPImage
, UIImage
, CVPixelBuffer
ve
CMSampleBuffer
iOS resim biçimi.
UIImage
UIImage
biçimi, aşağıdaki koşu modları için çok uygundur:
Resimler: uygulama paketi, kullanıcı galerisi veya dosya sisteminden şu şekilde biçimlendirilmiş resimler:
UIImage
resim,MPImage
nesnesine dönüştürülebilir.Videolar: AVAssetImageGenerator yöntemini kullanın ve CGImage daha sonra bunları
UIImage
resme dönüştürün.
Swift
// 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)
Objective-C
// 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];
Örnek, bir MPImage
öğesini varsayılan olarak başlatır
UIImage.Orientation.Up
Yönü. MPImage
işlemini, desteklenen herhangi bir
UIImage.Orientation
değerler. Resim Sınıflandırıcı, .upMirrored
,
.downMirrored
, .leftMirrored
, .rightMirrored
.
UIImage
hakkında daha fazla bilgi için UIImage Apple Developer uygulamasına bakın
Dokümanlar.
CVPixelBuffer
CVPixelBuffer
biçimi, çerçeve oluşturan uygulamalar için uygundur
ve iOS CoreImage'i kullanmanız gerekir
işleme çerçevesidir.
CVPixelBuffer
biçimi, aşağıdaki koşu modları için çok uygundur:
Resimler: Biraz işlemden sonra
CVPixelBuffer
resim oluşturan uygulamalar kullanılarak oluşturulan bu ileti, iOS'inCoreImage
çerçevesi kullanılarak resim çalıştırma moduna geçiyorum.Videolar: Video kareleri, video kareleri için
CVPixelBuffer
biçimine dönüştürülebilir. ve ardından video modunda Resim Sınıflandırıcı'ya gönderilir.canlı yayın: Kare oluşturmak için iOS kamera kullanan uygulamalar dönüştürülebilir gönderilmeden önce işlenmek üzere
CVPixelBuffer
biçiminde Canlı yayın modunda Resim Sınıflandırıcı.
Swift
// 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)
Objective-C
// 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'a bakın
Geliştirici
Dokümanlar.
CMSampleBuffer
CMSampleBuffer
biçimi, tek tip bir medya türünün medya örneklerini depolar ve
için son derece uygun. iOS kameralardaki canlı kareler
iOS tarafından CMSampleBuffer
biçiminde eşzamansız olarak yayınlanır
AVCaptureVideoDataOutput.
Swift
// 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)
Objective-C
// 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'a bakın
Geliştirici
Dokümanlar.
Görevi çalıştırma
Resim Sınıflandırıcı'yı çalıştırmak için atanan öğeye özel classify()
yöntemini kullanın
çalışma modu:
- Hareketsiz resim:
classify(image:)
- Video:
classify(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
- canlı yayın:
classifyAsync(image:timestampInMilliseconds:)
Resim Sınıflandırıcı, giriş resmini veya çerçevesini seçin.
Aşağıdaki kod örnekleri, Resim Sınıflandırıcı'nın nasıl çalıştırılacağına ilişkin şu farklı koşu modları var:
Swift
Resim
let result = try imageClassifier.classify(image: image)
Video
let result = try imageClassifier.classify( videoFrame: image, timestampInMilliseconds: timestamp)
Canlı yayın
try imageClassifier.classifyAsync( image: image, timestampInMilliseconds: timestamp)
Objective-C
Resim
MPPImageClassifierResult *result = [imageClassifier classifyImage:image error:nil];
Video
MPPImageClassifierResult *result = [imageClassifier classifyVideoFrame:image timestampInMilliseconds:timestamp error:nil];
Canlı yayın
BOOL success = [imageClassifier classifyAsyncImage:image timestampInMilliseconds:timestamp error:nil];
Resim Sınıflandırıcı kodu örneğinde, bu modlardan her birinin uygulamaları gösterilmektedir
ayrıntılı olarak classify(image:)
,
classify(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
ve
classifyAsync(image:timestampInMilliseconds:)
. Örnek kod,
işlem modları arasında geçiş yapmasını sağlar. Bu modlar, kullanımınız için gerekli olmayabilir.
dava açın.
Aşağıdakileri göz önünde bulundurun:
Video modunda veya canlı yayın modunda çalışırken ayrıca Resim Sınıflandırıcı görevine giriş çerçevesinin zaman damgası.
Resim veya video modunda çalışırken Resim Sınıflandırıcı görevi, öğesini, giriş resmini veya çerçevesini işlemeyi bitirene kadar devam ettirir. Alıcı: mevcut iş parçacığını engellemekten kaçının, işlemeyi arka planda yürütün iOS kullanan iş parçacığı Sevkiyat veya NSOperation çerçeveleri.
Canlı yayın modunda çalışırken Görüntü Sınıflandırıcı görevi hemen geri dönüyor ve mevcut ileti dizisini engellemez. İçeriği
imageClassifier(_:didFinishClassification:timestampInMilliseconds:error:)
. yöntemini çağırın. İlgili içeriği oluşturmak için kullanılan Görüntü Sınıflandırıcı, bu yöntemi özel bir seri üzerinde eşzamansız olarak çağırır sevk sırası oluşturun. Sonuçları kullanıcı arayüzünde görüntülemek için, ana sıraya eklenir. Öğe Resim Sınıflandırıcı görevi meşgul olduğundaclassifyAsync
işlevi çağrılır başka bir kare işlerse, Resim Sınıflandırıcı yeni giriş çerçevesini yoksayar.
Sonuçları işleme ve görüntüleme
Çıkarım çalıştırıldığında, Görüntü Sınıflandırıcı görevi bir
Olası kategorilerin listesini içeren ImageClassifierResult
nesnesi
giriş resmindeki veya çerçevesindeki nesneler için geçerlidir.
Aşağıda, bu görevdeki çıkış verilerinin bir örneği gösterilmektedir:
ImageClassifierResult:
Classifications #0 (single classification head):
head index: 0
category #0:
category name: "/m/01bwb9"
display name: "Passer domesticus"
score: 0.91406
index: 671
category #1:
category name: "/m/01bwbt"
display name: "Passer montanus"
score: 0.00391
index: 670
Bu sonuç, Bird Classifier (Bird Sınıflandırıcı) çalıştırılarak elde edilmiştir. tarih:
Resim Sınıflandırıcı örnek kodu, sınıflandırmanın nasıl görüntüleneceğini gösterir daha fazla bilgi için koda bakın örnek inceleyebilirsiniz.