iOS এর জন্য চিত্র শ্রেণীবিভাগ নির্দেশিকা

ইমেজ ক্লাসিফায়ার টাস্ক আপনাকে ইমেজের শ্রেণীবিভাগ করতে দেয়। প্রশিক্ষণের সময় সংজ্ঞায়িত বিভাগের একটি সেটের মধ্যে একটি চিত্র কী প্রতিনিধিত্ব করে তা সনাক্ত করতে আপনি এই কাজটি ব্যবহার করতে পারেন। এই নির্দেশাবলী আপনাকে দেখায় কিভাবে iOS অ্যাপে ইমেজ ক্লাসিফায়ার ব্যবহার করতে হয়। এই নির্দেশাবলীতে বর্ণিত কোড নমুনা GitHub এ উপলব্ধ।

আপনি এই ওয়েব ডেমো দেখে এই কাজটি কার্যকর দেখতে পারেন। এই কাজের ক্ষমতা, মডেল এবং কনফিগারেশন বিকল্প সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, ওভারভিউ দেখুন।

কোড উদাহরণ

MediaPipe টাস্ক উদাহরণ কোড হল iOS এর জন্য একটি ইমেজ ক্লাসিফায়ার অ্যাপের একটি মৌলিক বাস্তবায়ন। উদাহরণটি বস্তুকে ক্রমাগত শ্রেণীবদ্ধ করতে একটি ভৌত ​​iOS ডিভাইসে ক্যামেরা ব্যবহার করে এবং বস্তুগুলিকে স্থিরভাবে শ্রেণীবদ্ধ করতে ডিভাইস গ্যালারি থেকে ছবি এবং ভিডিও ব্যবহার করতে পারে।

আপনি অ্যাপটিকে আপনার নিজের iOS অ্যাপের জন্য একটি সূচনা পয়েন্ট হিসাবে ব্যবহার করতে পারেন, অথবা একটি বিদ্যমান অ্যাপ পরিবর্তন করার সময় এটি উল্লেখ করতে পারেন। ইমেজ ক্লাসিফায়ার উদাহরণ কোডটি গিটহাবে হোস্ট করা হয়েছে।

কোডটি ডাউনলোড করুন

নিম্নলিখিত নির্দেশাবলী আপনাকে দেখায় কিভাবে গিট কমান্ড লাইন টুল ব্যবহার করে উদাহরণ কোডের একটি স্থানীয় অনুলিপি তৈরি করতে হয়।

উদাহরণ কোড ডাউনলোড করতে:

1. নিম্নলিখিত কমান্ড ব্যবহার করে গিট সংগ্রহস্থল ক্লোন করুন:

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

2. ঐচ্ছিকভাবে, স্পার্স চেকআউট ব্যবহার করার জন্য আপনার গিট ইনস্ট্যান্স কনফিগার করুন, যাতে আপনার কাছে শুধুমাত্র ইমেজ ক্লাসিফায়ার উদাহরণ অ্যাপের জন্য ফাইল থাকে:

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

উদাহরণ কোডের একটি স্থানীয় সংস্করণ তৈরি করার পরে, আপনি MediaPipe টাস্ক লাইব্রেরি ইনস্টল করতে পারেন, Xcode ব্যবহার করে প্রকল্পটি খুলতে পারেন এবং অ্যাপটি চালাতে পারেন। নির্দেশাবলীর জন্য, iOS এর জন্য সেটআপ গাইড দেখুন।

মূল উপাদান

নিম্নলিখিত ফাইলগুলিতে ইমেজ ক্লাসিফায়ার উদাহরণ অ্যাপ্লিকেশনের জন্য গুরুত্বপূর্ণ কোড রয়েছে:

• ImageClassifierService.swift : ইমেজ ক্লাসিফায়ার শুরু করে, মডেল নির্বাচন পরিচালনা করে এবং ইনপুট ডেটাতে অনুমান চালায়।
• CameraViewController.swift : লাইভ ক্যামেরা ফিড ইনপুট মোডের জন্য UI প্রয়োগ করে এবং ফলাফলগুলি কল্পনা করে৷
• MediaLibraryViewController.swift স্থির চিত্র এবং ভিডিও ফাইল ইনপুট মোডের জন্য UI প্রয়োগ করে এবং ফলাফলগুলি কল্পনা করে।

সেটআপ

এই বিভাগটি আপনার ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট এবং ইমেজ ক্লাসিফায়ার ব্যবহার করার জন্য কোড প্রোজেক্ট সেট আপ করার জন্য মূল ধাপগুলি বর্ণনা করে। প্ল্যাটফর্ম সংস্করণ প্রয়োজনীয়তা সহ MediaPipe কার্যগুলি ব্যবহার করার জন্য আপনার বিকাশের পরিবেশ সেট আপ করার বিষয়ে সাধারণ তথ্যের জন্য, iOS এর জন্য সেটআপ নির্দেশিকা দেখুন।

নির্ভরতা

ইমেজ ক্লাসিফায়ার MediaPipeTasksVision লাইব্রেরি ব্যবহার করে, যা CocoaPods ব্যবহার করে ইনস্টল করা আবশ্যক। লাইব্রেরিটি সুইফট এবং অবজেক্টিভ-সি উভয় অ্যাপের সাথেই সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং কোনো অতিরিক্ত ভাষা-নির্দিষ্ট সেটআপের প্রয়োজন নেই।

ম্যাকওএস-এ কোকোপড ইনস্টল করার নির্দেশাবলীর জন্য, কোকোপডস ইনস্টলেশন নির্দেশিকা পড়ুন। আপনার অ্যাপের জন্য প্রয়োজনীয় পড দিয়ে কীভাবে একটি Podfile তৈরি করবেন তার নির্দেশাবলীর জন্য, CocoaPods ব্যবহার করুন দেখুন।

নিম্নলিখিত কোড ব্যবহার করে Podfile এ MediaPipeTasksVision পড যোগ করুন:

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

যদি আপনার অ্যাপে ইউনিট পরীক্ষার লক্ষ্য অন্তর্ভুক্ত থাকে, তাহলে আপনার Podfile সেট আপ করার বিষয়ে অতিরিক্ত তথ্যের জন্য iOS এর জন্য সেট আপ গাইড দেখুন।

মডেল

MediaPipe ইমেজ ক্লাসিফায়ার টাস্কের জন্য একটি প্রশিক্ষিত মডেল প্রয়োজন যা এই টাস্কের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। ইমেজ ক্লাসিফায়ারের জন্য উপলব্ধ প্রশিক্ষিত মডেল সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, টাস্ক ওভারভিউ মডেল বিভাগটি দেখুন।

একটি মডেল নির্বাচন করুন এবং ডাউনলোড করুন এবং Xcode ব্যবহার করে আপনার প্রকল্প ডিরেক্টরিতে যোগ করুন। আপনার Xcode প্রকল্পে ফাইলগুলি কীভাবে যুক্ত করবেন তার নির্দেশাবলীর জন্য, আপনার Xcode প্রকল্পে ফাইল এবং ফোল্ডারগুলি পরিচালনা করুন দেখুন।

আপনার অ্যাপ বান্ডেলে মডেলের পাথ নির্দিষ্ট করতে BaseOptions.modelAssetPath প্রপার্টি ব্যবহার করুন। একটি কোড উদাহরণের জন্য, পরবর্তী বিভাগ দেখুন।

টাস্ক তৈরি করুন

আপনি ইমেজ ক্লাসিফায়ার টাস্ক তৈরি করতে পারেন এর ইনিশিয়ালাইজারগুলির একটিকে কল করে। ImageClassifier(options:) ইনিশিয়ালাইজার কনফিগারেশন বিকল্পগুলির জন্য মান সেট করে যার মধ্যে রয়েছে রানিং মোড, ডিসপ্লে নাম লোকেল, ফলাফলের সর্বাধিক সংখ্যা, আত্মবিশ্বাস থ্রেশহোল্ড, ক্যাটাগরি অনুমোদিত তালিকা এবং অস্বীকৃতি।

আপনার যদি কাস্টমাইজড কনফিগারেশন বিকল্পগুলির সাথে একটি ইমেজ ক্লাসিফায়ার আরম্ভ করার প্রয়োজন না হয়, আপনি ডিফল্ট বিকল্পগুলির সাথে একটি ইমেজ ক্লাসিফায়ার তৈরি করতে ImageClassifier(modelPath:) ইনিশিয়ালাইজার ব্যবহার করতে পারেন। কনফিগারেশন বিকল্প সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, কনফিগারেশন ওভারভিউ দেখুন।

ইমেজ ক্লাসিফায়ার টাস্ক 3টি ইনপুট ডেটা টাইপ সমর্থন করে: স্টিল ইমেজ, ভিডিও ফাইল এবং লাইভ ভিডিও স্ট্রিম। ডিফল্টরূপে, ImageClassifier(modelPath:) স্থির চিত্রগুলির জন্য একটি কাজ শুরু করে। আপনি যদি ভিডিও ফাইল বা লাইভ ভিডিও স্ট্রীম প্রক্রিয়া করার জন্য আপনার কাজ শুরু করতে চান, তাহলে ভিডিও বা লাইভস্ট্রিম চলমান মোড নির্দিষ্ট করতে ImageClassifier(options:) ব্যবহার করুন। লাইভস্ট্রিম মোডের জন্য অতিরিক্ত imageClassifierLiveStreamDelegate কনফিগারেশন বিকল্পেরও প্রয়োজন, যা ইমেজ ক্লাসিফায়ারকে অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে প্রতিনিধিদের কাছে ইমেজ শ্রেণীবিভাগের ফলাফল প্রদান করতে সক্ষম করে।

কীভাবে টাস্ক তৈরি করতে হয় এবং অনুমান চালাতে হয় তা দেখতে আপনার চলমান মোডের সাথে সম্পর্কিত ট্যাবটি চয়ন করুন৷

সুইফট

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)
    

উদ্দেশ্য-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];
    

কনফিগারেশন বিকল্প

এই টাস্কে iOS অ্যাপের জন্য নিম্নলিখিত কনফিগারেশন বিকল্প রয়েছে:

লাইভস্ট্রিম কনফিগারেশন

যখন চলমান মোডটি লাইভস্ট্রিমে সেট করা হয়, তখন ইমেজ ক্লাসিফায়ারের জন্য অতিরিক্ত imageClassifierLiveStreamDelegate কনফিগারেশন বিকল্পের প্রয়োজন হয়, যা ক্লাসিফায়ারকে অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে শ্রেণীবিভাগের ফলাফল প্রদান করতে সক্ষম করে। প্রতিনিধি imageClassifier(_:didFinishClassification:timestampInMilliseconds:error:) পদ্ধতিটি প্রয়োগ করে, যা প্রতিটি ফ্রেমের শ্রেণীবিভাগের ফলাফল প্রক্রিয়াকরণের পর চিত্র শ্রেণীবদ্ধকারী কল করে।

ডেটা প্রস্তুত করুন

ইমেজ ক্লাসিফায়ারে পাস করার আগে আপনাকে ইনপুট ইমেজ বা ফ্রেমটিকে MPImage অবজেক্টে রূপান্তর করতে হবে। MPImage বিভিন্ন ধরনের iOS ইমেজ ফরম্যাট সমর্থন করে এবং অনুমানের জন্য যেকোন চলমান মোডে সেগুলি ব্যবহার করতে পারে। MPImage সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, MPImage API পড়ুন

আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য প্রয়োজনীয় চলমান মোডের উপর ভিত্তি করে একটি iOS চিত্র বিন্যাস চয়ন করুন। MPImage UIImage , CVPixelBuffer , এবং CMSampleBuffer iOS ইমেজ ফর্ম্যাটগুলি গ্রহণ করে৷

UIIমেজ

UIImage ফরম্যাট নিম্নলিখিত চলমান মোডগুলির জন্য উপযুক্ত:

• ছবি: একটি অ্যাপ বান্ডেল, ব্যবহারকারীর গ্যালারি, বা UIImage চিত্র হিসাবে ফর্ম্যাট করা ফাইল সিস্টেম থেকে ছবিগুলিকে MPImage অবজেক্টে রূপান্তর করা যেতে পারে।

• ভিডিও: CGImage ফরম্যাটে ভিডিও ফ্রেম বের করতে AVAssetImageGenerator ব্যবহার করুন, তারপর সেগুলোকে UIImage ছবিতে রূপান্তর করুন।

// 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];
    

উদাহরণটি ডিফল্ট UIImage.Orientation.Up অভিযোজন সহ একটি MPImage শুরু করে। আপনি সমর্থিত UIImage.Orientation মানগুলির সাথে একটি MPImage আরম্ভ করতে পারেন। ইমেজ ক্লাসিফায়ার .upMirrored , .downMirrored , .leftMirrored , .rightMirrored এর মত মিরর করা অভিযোজন সমর্থন করে না৷

UIImage সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, UIImage অ্যাপল ডেভেলপার ডকুমেন্টেশন পড়ুন।

সিভিপিক্সেলবাফার

CVPixelBuffer ফর্ম্যাটটি এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য উপযুক্ত যা ফ্রেম তৈরি করে এবং প্রক্রিয়াকরণের জন্য iOS CoreImage ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে৷

CVPixelBuffer ফর্ম্যাট নিম্নলিখিত চলমান মোডগুলির জন্য উপযুক্ত:

• ছবি: আইওএস-এর CoreImage ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে কিছু প্রক্রিয়াকরণের পরে CVPixelBuffer ইমেজ তৈরি করে এমন অ্যাপগুলি ইমেজ চলমান মোডে ইমেজ ক্লাসিফায়ারে পাঠানো যেতে পারে।

• ভিডিও: ভিডিও ফ্রেমগুলি প্রক্রিয়াকরণের জন্য CVPixelBuffer ফর্ম্যাটে রূপান্তরিত করা যেতে পারে এবং তারপরে ভিডিও মোডে চিত্র শ্রেণিবদ্ধকারীতে পাঠানো যেতে পারে।

• লাইভস্ট্রিম: ফ্রেম তৈরি করার জন্য একটি iOS ক্যামেরা ব্যবহার করে অ্যাপগুলিকে লাইভস্ট্রিম মোডে ইমেজ ক্লাসিফায়ারে পাঠানোর আগে প্রক্রিয়াকরণের জন্য CVPixelBuffer ফর্ম্যাটে রূপান্তর করা হতে পারে।

// 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 সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, CVPixelBuffer অ্যাপল ডেভেলপার ডকুমেন্টেশন পড়ুন।

CMSampleBuffer

CMSampleBuffer ফরম্যাট একটি ইউনিফর্ম মিডিয়া ধরনের মিডিয়া নমুনা সঞ্চয় করে এবং লাইভস্ট্রিম চলমান মোডের জন্য উপযুক্ত। iOS ক্যামেরা থেকে লাইভ ফ্রেমগুলি iOS AVCaptureVideoDataOutput দ্বারা CMSampleBuffer ফর্ম্যাটে অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে বিতরণ করা হয়।

// 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 সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, CMSampleBuffer অ্যাপল ডেভেলপার ডকুমেন্টেশন পড়ুন।

টাস্ক চালান

ইমেজ ক্লাসিফায়ার চালানোর জন্য, নির্ধারিত চলমান মোডের জন্য নির্দিষ্ট classify() পদ্ধতি ব্যবহার করুন:

• স্থির চিত্র: classify(image:)
• ভিডিও: classify(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
• লাইভস্ট্রিম: classifyAsync(image:timestampInMilliseconds:)

ইমেজ ক্লাসিফায়ার ইনপুট ইমেজ বা ফ্রেমের মধ্যে অবজেক্টের জন্য সম্ভাব্য বিভাগ প্রদান করে।

নিম্নলিখিত কোড নমুনাগুলি এই বিভিন্ন চলমান মোডে চিত্র শ্রেণিবদ্ধকরণ চালানোর প্রাথমিক উদাহরণগুলি দেখায়:

সুইফট

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

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

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

উদ্দেশ্য-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];
    

ইমেজ ক্লাসিফায়ার কোডের উদাহরণ এই মোডগুলির প্রতিটির বাস্তবায়নকে আরও বিস্তারিতভাবে দেখায় classify(image:) , classify(videoFrame:timestampInMilliseconds:) , এবং classifyAsync(image:timestampInMilliseconds:) উদাহরণ কোড ব্যবহারকারীকে প্রক্রিয়াকরণ মোডগুলির মধ্যে স্যুইচ করার অনুমতি দেয় যা আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রয়োজন নাও হতে পারে।

নিম্নলিখিত নোট করুন:

• ভিডিও মোড বা লাইভস্ট্রিম মোডে চলাকালীন, আপনাকে অবশ্যই ইমেজ ক্লাসিফায়ার টাস্কে ইনপুট ফ্রেমের টাইমস্ট্যাম্প প্রদান করতে হবে।

• ইমেজ বা ভিডিও মোডে চলার সময়, ইমেজ ক্লাসিফায়ার টাস্ক বর্তমান থ্রেডটিকে ব্লক করে যতক্ষণ না এটি ইনপুট ইমেজ বা ফ্রেম প্রক্রিয়াকরণ শেষ করে। বর্তমান থ্রেড ব্লক করা এড়াতে, iOS ডিসপ্যাচ বা NSOoperation ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে একটি ব্যাকগ্রাউন্ড থ্রেডে প্রক্রিয়াকরণ চালান।

• লাইভস্ট্রিম মোডে চলাকালীন, ইমেজ ক্লাসিফায়ার টাস্ক অবিলম্বে ফিরে আসে এবং বর্তমান থ্রেড ব্লক করে না। এটি প্রতিটি ইনপুট ফ্রেম প্রক্রিয়াকরণের পরে শ্রেণিবিন্যাসের ফলাফল সহ imageClassifier(_:didFinishClassification:timestampInMilliseconds:error:) পদ্ধতিকে আহ্বান করে। ইমেজ ক্লাসিফায়ার একটি ডেডিকেটেড সিরিয়াল ডিসপ্যাচ সারিতে অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে এই পদ্ধতিটি চালু করে। ইউজার ইন্টারফেসে ফলাফল প্রদর্শনের জন্য, ফলাফলগুলি প্রক্রিয়াকরণের পর ফলাফলগুলিকে প্রধান সারিতে পাঠান। ইমেজ ক্লাসিফায়ার টাস্ক যখন অন্য ফ্রেম প্রক্রিয়াকরণে ব্যস্ত থাকে তখন classifyAsync ফাংশন কল করা হলে, ইমেজ ক্লাসিফায়ার নতুন ইনপুট ফ্রেমটিকে উপেক্ষা করে।

হ্যান্ডেল এবং প্রদর্শন ফলাফল

ইনফরেন্স চালানোর পরে, ইমেজ ক্লাসিফায়ার টাস্কটি একটি ImageClassifierResult অবজেক্ট রিটার্ন করে যা ইনপুট ইমেজ বা ফ্রেমের মধ্যে থাকা অবজেক্টের সম্ভাব্য ক্যাটাগরির তালিকা ধারণ করে।

নিম্নলিখিত এই টাস্ক থেকে আউটপুট ডেটার একটি উদাহরণ দেখায়:

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

এই ফলাফলে বার্ড ক্লাসিফায়ার চালানোর মাধ্যমে প্রাপ্ত হয়েছে:

ইমেজ ক্লাসিফায়ার উদাহরণ কোড প্রদর্শন করে কিভাবে টাস্ক থেকে প্রত্যাবর্তিত শ্রেণীবিভাগ ফলাফল প্রদর্শন করতে হয়, বিস্তারিত জানার জন্য কোড উদাহরণ দেখুন।