Przewodnik po klasyfikacji obrazów w systemie iOS

Zadanie Klasyfikator obrazów umożliwia klasyfikowanie obrazów. Za pomocą tego zadania możesz określić, co przedstawia obraz spośród zestawu kategorii zdefiniowanych w czasie szkolenia. Te instrukcje pokazują, jak korzystać z klasyfikatora obrazów w aplikacjach na iOS. Przykładowy kod opisany w tych instrukcjach jest dostępny na GitHub.

Aby zobaczyć, jak to zadanie działa w praktyce, obejrzyj prezentację internetową. Więcej informacji o możliwościach, modelach i opcjach konfiguracji tego zadania znajdziesz w sekcji Przegląd.

Przykładowy kod

Przykładowy kod MediaPipe Tasks to podstawowa implementacja aplikacji do klasyfikowania obrazów na iOS. W tym przykładzie do ciągłego klasyfikowania obiektów używana jest kamera na fizycznym urządzeniu z iOS. Można też wykorzystywać obrazy i filmy z galerii urządzenia do statycznego klasyfikowania obiektów.

Możesz użyć tej aplikacji jako punktu wyjścia do tworzenia własnej aplikacji na iOS lub jako odniesienia podczas modyfikowania istniejącej aplikacji. Przykładowy kod Image Classifier jest hostowany na GitHub.

Pobieranie kodu

Z tych instrukcji dowiesz się, jak utworzyć lokalną kopię przykładowego kodu za pomocą narzędzia wiersza poleceń git.

Aby pobrać przykładowy kod:

1. Sklonuj repozytorium Git za pomocą tego polecenia:

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

2. Opcjonalnie skonfiguruj instancję git do korzystania z rzadkiego sprawdzania, aby mieć tylko pliki przykładowej aplikacji Image Classifier:

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

Po utworzeniu lokalnej wersji przykładowego kodu możesz zainstalować bibliotekę zadań MediaPipe, otworzyć projekt za pomocą Xcode i uruchomić aplikację. Instrukcje znajdziesz w przewodniku konfiguracji na iOS.

Kluczowe komponenty

Te pliki zawierają kluczowy kod aplikacji przykładowej Klasyfikator obrazów:

• ImageClassifierService.swift inicjalizuje klasyfikator obrazów, obsługuje wybór modelu i wykonuje wnioskowanie na danych wejściowych.
• CameraViewController.swift: implementuje interfejs użytkownika dla trybu wejścia z kamery na żywo i wizualizuje wyniki.
• MediaLibraryViewController.swift: implementuje interfejs użytkownika dla trybu wprowadzania statycznych obrazów i plików wideo oraz wizualizuje wyniki.

Konfiguracja

W tej sekcji opisaliśmy najważniejsze kroki konfigurowania środowiska programistycznego i projektów kodu na potrzeby korzystania z klasyfikatora obrazów. Ogólne informacje o konfigurowaniu środowiska programistycznego do korzystania z zadań MediaPipe, w tym wymagania dotyczące wersji platformy, znajdziesz w przewodniku konfiguracji dla iOS.

Zależności

Narzędzie do klasyfikowania obrazów korzysta z biblioteki MediaPipeTasksVision, którą należy zainstalować za pomocą CocoaPods. Biblioteka jest zgodna z aplikacją w języku Swift i Objective-C i nie wymaga dodatkowej konfiguracji językowej.

Instrukcje instalacji CocoaPods na macOS znajdziesz w przewodniku instalacji CocoaPods. Instrukcje tworzenia Podfile z podstawowymi komponentami potrzebnymi do działania aplikacji znajdziesz w artykule Korzystanie z CocoaPods.

Dodaj podproces MediaPipeTasksVision w pliku Podfile, używając tego kodu:

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

Jeśli Twoja aplikacja zawiera cele testów jednostkowych, dodatkowe informacje o konfigurowaniu Podfile znajdziesz w przewodniku konfiguracji na iOS.

Model

Zadanie MediaPipe Image Classifier wymaga wytrenowanego modelu, który jest zgodny z tym zadaniem. Więcej informacji o dostępnych wytrenowanych modelach usługi Image Classifier znajdziesz w sekcji „Modele” w omówieniu zadania.

Wybierz i pobierz model, a następnie dodaj go do katalogu projektu za pomocą Xcode. Instrukcje dodawania plików do projektu Xcode znajdziesz w artykule Zarządzanie plikami i folderami w projekcie Xcode.

Użyj właściwości BaseOptions.modelAssetPath, aby określić ścieżkę do modelu w pakiecie aplikacji. Przykład kodu znajdziesz w następnej sekcji.

Tworzenie zadania

Zadaniem klasyfikatora obrazów możesz utworzyć, wywołując jedną z jego funkcji inicjujących. Inicjalizator ImageClassifier(options:) ustawia wartości opcji konfiguracji, w tym tryb działania, język wyświetlania nazw, maksymalną liczbę wyników, próg ufności oraz listę dozwolonych i zabronionych kategorii.

Jeśli nie potrzebujesz klasyfikatora obrazów zainicjowanego za pomocą niestandardowych opcji konfiguracji, możesz użyć funkcji inicjalizacyjnej ImageClassifier(modelPath:), aby utworzyć klasyfikator obrazów z opcjami domyślnymi. Więcej informacji o opcjach konfiguracji znajdziesz w artykule Omówienie konfiguracji.

Zadanie klasyfikatora obrazów obsługuje 3 typy danych wejściowych: obrazy, pliki wideo i transmisje wideo na żywo. Domyślnie ImageClassifier(modelPath:) inicjuje zadanie dotyczące obrazów statycznych. Jeśli chcesz, aby zadanie było inicjowane w celu przetwarzania plików wideo lub transmisji na żywo, użyj parametru ImageClassifier(options:), aby określić tryb działania związany z odtwarzaniem filmów lub transmisji na żywo. Tryb transmisji na żywo wymaga również dodatkowej opcji konfiguracji imageClassifierLiveStreamDelegate, która umożliwia klasyfikatorowi obrazów asynchroniczne przesyłanie wyników klasyfikacji obrazów do delegowanego procesu.

Aby dowiedzieć się, jak utworzyć zadanie i przeprowadzić wnioskowanie, wybierz kartę odpowiadającą trybowi działania.

Swift

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)
    

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)
    

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

@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];
    

@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];
    

@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];
    

Opcje konfiguracji

W tym zadaniu dostępne są te opcje konfiguracji aplikacji na iOS:

Konfiguracja transmisji na żywo

Gdy tryb działania jest ustawiony na „Transmisja na żywo”, klasyfikator obrazów wymaga dodatkowej opcji konfiguracji imageClassifierLiveStreamDelegate, która umożliwia asynchroniczne dostarczanie wyników klasyfikacji. Delegate implementuje metodę imageClassifier(_:didFinishClassification:timestampInMilliseconds:error:), którą Klasyfikator obrazów wywołuje po przetworzeniu wyników klasyfikacji dla każdego kadru.

Przygotuj dane

Przed przekazaniem go do usługi Image Classifier musisz przekonwertować wejściowy obraz lub kadr na obiekt MPImage. MPImage obsługuje różne typy formatów obrazów iOS i może ich używać w dowolnym trybie działania do wnioskowania. Więcej informacji o MPImage znajdziesz w dokumentacji interfejsu MPImage API.

Wybierz format obrazu iOS na podstawie przypadku użycia i trybułu działania wymaganego przez aplikację.MPImage obsługuje formaty obrazów iOS UIImage, CVPixelBuffer i CMSampleBuffer.

UIImage

Format UIImage jest odpowiedni do tych trybów działania:

• Obrazy: obrazy z pakietu aplikacji, galerii użytkownika lub systemu plików sformatowane jako obrazy UIImage można przekształcić w obiekt MPImage.

• Filmy: użyj narzędzia AVAssetImageGenerator, aby wyodrębnić klatki wideo do formatu CGImage, a następnie przekonwertuj je na obrazy 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];
    

Przykład inicjalizuje MPImage z domyślnym ułożeniem UIImage.Orientation.Up. Możesz zainicjować MPImage dowolną z obsługiwanych wartości UIImage.Orientation. Klasyfikator obrazów nie obsługuje orientacji lustrzanej, takiej jak .upMirrored, .downMirrored, .leftMirrored, .rightMirrored.

Więcej informacji o UIImage znajdziesz w dokumentacji UIImage dla deweloperów Apple.

CVPixelBuffer

Format CVPixelBuffer jest odpowiedni do aplikacji, które generują klatki i korzystają z ramy CoreImage na iOS do przetwarzania.

Format CVPixelBuffer jest odpowiedni do tych trybów działania:

• Obrazy: aplikacje, które generują obrazy CVPixelBuffer po przetworzeniu ich za pomocą interfejsu CoreImage w iOS, mogą wysyłać je do klasyfikatora obrazów w trybie uruchamiania obrazu.

• Filmy: ramki wideo można przekształcić w format CVPixelBuffer do przetwarzania, a następnie wysłać do usługi Image Classifier w trybie wideo.

• transmisja na żywo: aplikacje korzystające z aparatu iOS do generowania klatek mogą zostać przekonwertowane do formatu CVPixelBuffer w celu przetworzenia, zanim zostaną wysłane do klasyfikatora obrazów w trybie transmisji na żywo.

// 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];
    

Więcej informacji o CVPixelBuffer znajdziesz w dokumentacji dla deweloperów Apple dotyczącej CVPixelBuffer.

CMSampleBuffer

Format CMSampleBuffer przechowuje próbki multimediów o jednolitym typie i jest odpowiedni do uruchamiania transmisji na żywo. Ramki na żywo z kamer iOS są asynchronicznie dostarczane w formacie CMSampleBuffer przez AVCaptureVideoDataOutput.

// 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];
    

Więcej informacji o CMSampleBuffer znajdziesz w dokumentacji CMSampleBuffer dla deweloperów Apple.

Uruchamianie zadania

Aby uruchomić klasyfikator obrazów, użyj metody classify() odpowiedniej do przypisanego trybu działania:

• Statyczny obraz: classify(image:)
• Film: classify(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
• livestream: classifyAsync(image:timestampInMilliseconds:)

Usługa Image Classifier zwraca możliwe kategorie obiektu na obrazie lub w ramce wejściowej.

Poniższe przykłady kodu pokazują podstawowe przykłady uruchamiania usługi Image Classifier w tych trybach:

Swift

let result = try imageClassifier.classify(image: image)
    

let result = try imageClassifier.classify(
  videoFrame: image,
  timestampInMilliseconds: timestamp)
    

try imageClassifier.classifyAsync(
  image: image,
  timestampInMilliseconds: timestamp)
    

Objective-C

MPPImageClassifierResult *result = [imageClassifier classifyImage:image
                                                            error:nil];
    

MPPImageClassifierResult *result = [imageClassifier classifyVideoFrame:image
                                               timestampInMilliseconds:timestamp
                                                                 error:nil];
    

BOOL success = [imageClassifier classifyAsyncImage:image
                          timestampInMilliseconds:timestamp
                                            error:nil];
    

Przykładowy kod usługi klasyfikacji obrazów zawiera szczegółowe informacje o wdrożeniu każdego z tych trybów: classify(image:), classify(videoFrame:timestampInMilliseconds:) i classifyAsync(image:timestampInMilliseconds:). Przykładowy kod umożliwia użytkownikowi przełączanie się między trybami przetwarzania, które mogą nie być wymagane w Twoim przypadku.

Pamiętaj:

• W trybie wideo lub transmisji na żywo musisz też podać znacznik czasu ramki wejściowej zadaniu Klasyfikator obrazów.

• W trybie obrazu lub filmu zadanie klasyfikatora obrazów blokuje bieżący wątek, dopóki nie zakończy przetwarzania wejściowego obrazu lub klatki. Aby uniknąć blokowania bieżącego wątku, przeprowadź przetwarzanie w wątku tła za pomocą frameworków iOS Dispatch lub NSOperation.

• W trybie transmisji na żywo zadanie klasyfikatora obrazów zwraca wynik natychmiast i nie blokuje bieżącego wątku. Po przetworzeniu każdego wejściowego obrazu wywołuje metodę imageClassifier(_:didFinishClassification:timestampInMilliseconds:error:) z wynikiem klasyfikacji. Klasyfikator obrazów wywołuje tę metodę asynchronicznie w ramach dedykowanej kolejki wysyłania sekwencyjnego. Aby wyświetlić wyniki w interfejsie, prześlij je do kolejki głównej po przetworzeniu. Jeśli funkcja classifyAsync zostanie wywołana, gdy zadanie klasyfikatora obrazów jest zajęte przetwarzaniem innego kadru, klasyfikator obrazów zignoruje nowy wejściowy kadr.

Obsługa i wyświetlanie wyników

Po przeprowadzeniu wnioskowania zadanie klasyfikacji obrazu zwraca obiekt ImageClassifierResult, który zawiera listę możliwych kategorii obiektów na obrazie lub klatce wejściowej.

Poniżej znajdziesz przykład danych wyjściowych z tego zadania:

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

Ten wynik został uzyskany przez uruchomienie Klasyfikatora ptaków w przypadku:

Przykładowy kod klasyfikatora obrazów pokazuje, jak wyświetlać wyniki klasyfikacji zwrócone przez zadanie. Szczegółowe informacje znajdziesz w przykładowym kodzie.