Görüntü Sınıflandırıcı görevi, görüntüler üzerinde sınıflandırma yapmanıza olanak tanır. Bu görevi, eğitim sırasında tanımlanan bir dizi kategori arasından bir resmin neyi temsil ettiğini belirlemek için kullanabilirsiniz. Bu talimatlar iOS uygulamalarında Resim Sınıflandırıcı'nın nasıl kullanılacağını göstermektedir. Bu talimatlarda açıklanan kod örneğini GitHub'da bulabilirsiniz.
Bu web demosunu görüntüleyerek bu görevin nasıl yerine getirildiğini öğrenebilirsiniz. Bu görevin özellikleri, modelleri ve yapılandırma seçenekleri hakkında daha fazla bilgi için Genel Bakış bölümünü inceleyin.
Kod örneği
MediaPipe Tasks örnek kodu, iOS için bir Resim Sınıflandırıcı uygulamasının temel bir uygulamasıdır. Örnekte, nesneleri sürekli olarak sınıflandırmak için fiziksel bir iOS cihazdaki kamera kullanılmaktadır. Ayrıca, nesneleri statik olarak sınıflandırmak için cihaz galerisindeki resim ve videolar da kullanılabilir.
Uygulamayı kendi iOS uygulamanızın başlangıç noktası olarak kullanabilir veya mevcut bir uygulamayı değiştirirken uygulamaya başvurabilirsiniz. Resim Sınıflandırıcı örnek kodu GitHub'da barındırılır.
Kodu indirme
Aşağıdaki talimatlarda, git komut satırı aracını kullanarak örnek kodun yerel bir kopyasını nasıl oluşturacağınız gösterilmektedir.
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 dosyalara sahip olursunuz:
cd mediapipe git sparse-checkout init --cone git sparse-checkout set examples/image_classification/ios/
Örnek kodun yerel bir sürümünü oluşturduktan sonra MediaPipe görev kitaplığını yükleyebilir, Xcode'u kullanarak projeyi açabilir ve uygulamayı çalıştırabilirsiniz. Talimatlar için iOS için Kurulum Kılavuzu'na bakın.
Temel bileşenler
Aşağıdaki dosyalar, Resim Sınıflandırıcı örnek uygulaması için önemli kodu içerir:
- ImageClassifierService.swift: Resim Sınıflandırıcı'yı başlatır, model seçimini işler ve giriş verileri üzerinde çıkarım çalıştırır.
- CameraViewController.swift: Canlı kamera feed 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 kurma ve projelerinizi Görüntü Sınıflandırıcı'yı kullanacak şekilde kodlamayla ilgili temel adımlar açıklanmaktadır. Platform sürümü gereksinimleri dahil olmak üzere, geliştirme ortamınızı MediaPipe görevlerini kullanmaya uygun şekilde ayarlama hakkında genel bilgi edinmek için iOS için kurulum kılavuzuna bakın.
Bağımlılıklar
Görüntü Sınıflandırıcı, CocoaPods kullanılarak yüklenmesi gereken MediaPipeTasksVision
kitaplığını kullanır. Kitaplık hem Swift hem de Objective-C uygulamalarıyla uyumludur ve dile özel ek kurulum gerektirmez.
CocoaPods'u macOS'e yükleme talimatları için CocoaPods yükleme kılavuzuna bakın.
Uygulamanız için gerekli kapsüllerle bir Podfile
oluşturma talimatlarını CocoaPods'u kullanma bölümünde bulabilirsiniz.
Aşağıdaki kodu kullanarak MediaPipeTasksVision kapsülünü Podfile
bölümüne ekleyin:
target 'MyImageClassifierApp' do
use_frameworks!
pod 'MediaPipeTasksVision'
end
Uygulamanızda birim test hedefleri varsa Podfile
kurulumunuz hakkında ek bilgi için iOS için Kurulum Kılavuzu'na bakın.
Model
MediaPipe Görüntü Sınıflandırıcı görevi, bu görevle uyumlu olan eğitilmiş bir model gerektirir. Görüntü Sınıflandırıcı için eğitilen modeller hakkında daha fazla bilgi için göreve genel bakış Modeller bölümüne bakın.
Bir model seçip indirin ve Xcode'u kullanarak bu modeli proje dizininize ekleyin. Xcode projenize nasıl dosya ekleyeceğinizle ilgili talimatlar için Xcode projenizdeki dosyaları ve klasörleri yönetme bölümüne bakın.
Uygulama paketinizdeki modelin yolunu belirtmek için BaseOptions.modelAssetPath
özelliğini kullanın. Kod örneği için sonraki bölüme bakın.
Görevi oluşturma
Resim Sınıflandırıcı görevini, başlatıcılardan birini çağırarak oluşturabilirsiniz. ImageClassifier(options:)
başlatıcı; çalışma modu, görünen adlar yerel ayarı, maksimum sonuç sayısı, güven eşiği, kategori izin verilenler listesi ve ret listesi dahil olmak üzere yapılandırma seçenekleri için değerleri ayarlar.
Özelleştirilmiş yapılandırma seçenekleriyle başlatılan bir Resim Sınıflandırıcı'ya ihtiyacınız yoksa varsayılan seçeneklerle bir Resim Sınıflandırıcı oluşturmak için ImageClassifier(modelPath:)
başlatıcıyı kullanabilirsiniz. Yapılandırma seçenekleri hakkında daha fazla bilgi için Yapılandırmaya Genel Bakış bölümüne bakın.
Resim Sınıflandırıcı görevi, 3 giriş verisi türünü destekler: hareketsiz resimler, video dosyaları ve canlı video akışları. Varsayılan olarak ImageClassifier(modelPath:)
, hareketsiz resimler için bir görev başlatır. Görevinizin video dosyalarını veya canlı video akışlarını işlemek için başlatılmasını istiyorsanız video veya canlı yayın çalışma modunu belirtmek için ImageClassifier(options:)
öğesini kullanın. Canlı yayın modu için ek imageClassifierLiveStreamDelegate
yapılandırma seçeneği de gereklidir. Bu seçenek, Görüntü Sınıflandırıcı'nın görüntü sınıflandırma sonuçlarını yetki verilen kullanıcıya eşzamansız olarak teslim etmesini sağlar.
Görevin nasıl oluşturulduğunu ve çıkarımda nasıl bulunulacağını görmek için koşu modunuza karşılık gelen sekmeyi seçin.
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 mod vardır: IMAGE: Tek resimli girişlerin modu. VİDEO: Bir videonun kodu çözülmüş karelerine yönelik mod. LIVE_STREAM: Giriş verilerinin canlı yayınlanması (ör. kameradan) modu. Bu modda, sonuçları eşzamansız olarak alacak bir işleyici ayarlamak için resultListener çağrılmalıdır. |
{RunningMode.image, RunningMode.video, RunningMode.liveStream } |
RunningMode.image |
displayNamesLocale |
Varsa görev modelinin meta verilerinde sağlanan görünen adlar için kullanılacak etiketlerin dilini ayarlar. İngilizce için varsayılan dil en şeklindedir. TensorFlow Lite Metadata Writer API'yi kullanarak özel modelin meta verilerine yerelleştirilmiş etiketler ekleyebilirsiniz. |
Yerel ayar kodu | en |
maxResults |
Döndürülecek isteğe bağlı maksimum puanlı sınıflandırma sonucu sayısını ayarlar. 0'dan küçükse tüm mevcut sonuçlar döndürülür. | Pozitif sayılar | -1 |
scoreThreshold |
Model meta verilerinde (varsa) belirtilen eşiği geçersiz kılan tahmin puanı eşiğini belirler. Bu değerin altındaki sonuçlar reddedilir. | Herhangi bir kayan nokta | Belirlenmedi |
categoryAllowlist |
İzin verilen kategori adlarının isteğe bağlı listesini ayarlar. Boş değilse kategori adı bu kümede bulunmayan sınıflandırma sonuçları filtrelenir. Yinelenen veya bilinmeyen kategori adları yoksayılır.
Bu seçenek, categoryDenylist ile birlikte kullanılamaz ve her iki sonucun da kullanılmasında hatayla sonuçlanır. |
Tüm dizeler | Belirlenmedi |
categoryDenylist |
İzin verilmeyen kategori adlarının isteğe bağlı listesini ayarlar. Boş değilse kategori adı bu kümede bulunan sınıflandırma sonuçları filtrelenir. Yinelenen veya bilinmeyen kategori adları yoksayılır. Bu seçenek categoryAllowlist ile karşılıklı olarak hariç tutulup her iki sonucun da hatalı olarak kullanılmasıdır. |
Tüm dizeler | Belirlenmedi |
resultListener |
Sonuç işleyiciyi, Görüntü Sınıflandırıcı canlı yayın modundayken sınıflandırma sonuçlarını eşzamansız olarak alacak şekilde ayarlar. Yalnızca koşu modu LIVE_STREAM olarak ayarlandığında kullanılabilir |
Yok | Belirlenmedi |
Canlı yayın yapılandırması
Çalışma modu canlı yayın olarak ayarlandığında, Resim Sınıflandırıcı ek imageClassifierLiveStreamDelegate
yapılandırma seçeneğini gerektirir. Bu seçenek, sınıflandırıcının sınıflandırma sonuçlarını eşzamansız olarak yayınlamasını sağlar. Temsilci, her kare için sınıflandırma sonuçlarını işledikten sonra Görüntü Sınıflandırıcı'nın çağırdığı imageClassifier(_:didFinishClassification:timestampInMilliseconds:error:)
yöntemini uygular.
Seçenek adı | Açıklama | Değer Aralığı | Varsayılan Değer |
---|---|---|---|
imageClassifierLiveStreamDelegate |
Canlı yayın modunda sınıflandırma sonuçlarını eşzamansız olarak almak için Görüntü Sınıflandırıcı'yı etkinleştirir. Örneği bu özelliğe ayarlanan sınıf, imageClassifier(_:didFinishClassification:timestampInMilliseconds:error:) yöntemini uygulamalıdır. |
Geçerli değil | Belirlenmedi |
Verileri hazırlama
Giriş resmini veya çerçeveyi, Resim Sınıflandırıcı'ya iletmeden önce bir MPImage
nesnesine dönüştürmeniz gerekir. MPImage
, farklı iOS resim biçimlerini destekler ve çıkarım için bu biçimleri herhangi bir çalışma modunda kullanabilir. MPImage
hakkında daha fazla bilgi için MPImage API'ye bakın
Kullanım alanınıza ve uygulamanızın gerektirdiği çalışma moduna göre bir iOS resim biçimi seçin.MPImage
, UIImage
, CVPixelBuffer
ve CMSampleBuffer
iOS resim biçimlerini kabul eder.
UIImage
UIImage
biçimi, aşağıdaki koşu modları için çok uygundur:
Resimler: Uygulama paketi, kullanıcı galerisi veya dosya sistemindeki
UIImage
resimleri olarak biçimlendirilmiş resimlerMPImage
nesnesine dönüştürülebilir.Videolar: Video karelerini CGImage biçimine çıkarmak ve ardından
UIImage
görüntülerine dönüştürmek için AVAssetImageGenerator öğesini kullanın.
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, varsayılan UIImage.Orientation.Up yönüyle bir MPImage
başlatır. MPImage
öğesini, desteklenen UIImage.Orientation değerlerinden herhangi biriyle başlatabilirsiniz. Resim Sınıflandırıcı, .upMirrored
, .downMirrored
, .leftMirrored
, .rightMirrored
gibi yansıyan yönleri desteklemez.
UIImage
hakkında daha fazla bilgi için UIImage Apple Geliştirici Belgeleri'ne bakın.
CVPixelBuffer
CVPixelBuffer
biçimi, işleme için çerçeve oluşturan ve iOS CoreImage çerçevesini kullanan uygulamalar için uygundur.
CVPixelBuffer
biçimi, aşağıdaki koşu modları için çok uygundur:
Görüntüler: iOS'in
CoreImage
çerçevesini kullanarak bir miktar işlem yaptıktan sonraCVPixelBuffer
görüntüleri oluşturan uygulamalar, görüntü çalışma modunda Görüntü Sınıflandırıcı'ya gönderilebilir.Videolar: Video kareleri, işlenmek üzere
CVPixelBuffer
biçimine dönüştürülebilir ve daha sonra video modunda Görüntü Sınıflandırıcı'ya gönderilebilir.canlı yayın: Çerçeve oluşturmak için iOS kamera kullanan uygulamalar, canlı yayın modunda Resim Sınıflandırıcı'ya gönderilmeden önce işlenmek üzere
CVPixelBuffer
biçimine dönüştürülebilir.
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 Geliştirici Belgeleri'ne bakın.
CMSampleBuffer
CMSampleBuffer
biçimi, tek tip bir medya türünün medya örneklerini depolar ve canlı yayın çalışma modu için uygundur. iOS kameralardaki canlı kareler, iOS AVCaptureVideoDataOutput tarafından eşzamansız olarak CMSampleBuffer
biçiminde gönderilir.
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 Geliştirici Belgeleri'ne bakın.
Görevi çalıştırma
Resim Sınıflandırıcı'yı çalıştırmak için atanan çalışma moduna özel classify()
yöntemini kullanın:
- Hareketsiz resim:
classify(image:)
- Video:
classify(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
- canlı yayın:
classifyAsync(image:timestampInMilliseconds:)
Resim Sınıflandırıcı, giriş görüntüsü veya çerçevesi içindeki nesne için olası kategorileri döndürür.
Aşağıdaki kod örnekleri, Resim Sınıflandırıcı'nın bu farklı çalışma modlarında nasıl çalıştırılacağına ilişkin temel örnekleri göstermektedir:
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 kod örneğinde, bu modlardan her birinin uygulamaları classify(image:)
, classify(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
ve classifyAsync(image:timestampInMilliseconds:)
olmak üzere daha ayrıntılı olarak gösterilmektedir. Örnek kod, kullanıcının işleme modları arasında geçiş yapmasını sağlar. Bunlar, kullanım alanınız için gerekli olmayabilir.
Aşağıdakileri göz önünde bulundurun:
Video modunda veya canlı yayın modunda çalışırken Resim Sınıflandırıcı görevine giriş çerçevesinin zaman damgasını da sağlamanız gerekir.
Resim veya video modunda çalışırken, Resim Sınıflandırıcı görevi giriş resmini veya çerçeveyi işlemeyi bitirene kadar geçerli iş parçacığını engeller. Mevcut iş parçacığının engellenmesini önlemek için işlemeyi iOS Dispatch veya NSOperation çerçevelerini kullanarak bir arka plan iş parçacığında yürütün.
Canlı yayın modunda çalışırken Görüntü Sınıflandırıcı görevi hemen geri döner ve geçerli iş parçacığını engellemez. Her bir giriş çerçevesini işledikten sonra sınıflandırma sonucuyla birlikte
imageClassifier(_:didFinishClassification:timestampInMilliseconds:error:)
yöntemini çağırır. Görüntü Sınıflandırıcı, bu yöntemi özel bir seri dağıtım sırasında eşzamansız olarak çağırır. Sonuçları kullanıcı arayüzünde görüntülemek için sonuçları işledikten sonra sonuçları ana sıraya gönderin. Resim Sınıflandırıcı görevi başka bir kareyi işlemekle meşgulkenclassifyAsync
işlevi çağrılırsa Resim Sınıflandırıcı yeni giriş çerçevesini yoksayar.
Sonuçları işleme ve görüntüleme
Çıkarım çalıştırıldıktan sonra Görüntü Sınıflandırıcı görevi, giriş görüntüsü veya çerçevesindeki nesneler için olası kategorilerin listesini içeren bir ImageClassifierResult
nesnesi döndürür.
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, aşağıdaki cihazda Bird Classifier çalıştırılarak elde edilmiştir:
Görüntü Sınıflandırıcı örnek kodu, görevden döndürülen sınıflandırma sonuçlarının nasıl görüntüleneceğini gösterir. Ayrıntılar için kod örneğine bakın.