iOS için görüntü sınıflandırma kılavuzu

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:

1. Aşağıdaki komutu kullanarak git deposunu klonlayın:

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

2. 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

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];
    

Yapılandırma seçenekleri

Bu görev, iOS uygulamaları için aşağıdaki yapılandırma seçeneklerine sahiptir:

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.

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.

// 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];
    

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'in CoreImage 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.

// 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'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.

// 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'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

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];
    

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 olduğunda classifyAsync 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.