iOS के लिए, इमेज क्लासिफ़िकेशन गाइड

इमेज की कैटगरी तय करने वाले टास्क की मदद से, इमेज की कैटगरी तय की जा सकती है. Google Analytics 4 पर माइग्रेट करने के लिए, इस टास्क की मदद से यह पता लगाया जा सकता है कि तय की गई कैटगरी में से कोई इमेज किस बारे में है ट्रेनिंग के दौरान. ये निर्देश आपको ब्राउज़र में इमेज की कैटगरी तय करने वाली सुविधा का इस्तेमाल करने का तरीका दिखाते हैं iOS ऐप्लिकेशन. इन निर्देशों में बताया गया कोड सैंपल यहां उपलब्ध है GitHub.

आप इस वेब पर, इस टास्क को काम करते हुए देख सकते हैं डेमो. इसके लिए इसकी क्षमताओं, मॉडल, और कॉन्फ़िगरेशन विकल्पों के बारे में ज़्यादा जानकारी इस टास्क के लिए, खास जानकारी.

कोड का उदाहरण

MediaPipe Tasks उदाहरण कोड, इमेज क्लासिफ़ायर का बुनियादी तौर पर इस्तेमाल करने का तरीका है iOS के लिए ऐप. इस उदाहरण में, iOS डिवाइस के कैमरे का इस्तेमाल इन कामों के लिए किया गया है यह ऑब्जेक्ट को लगातार कैटगरी में बांटता है. साथ ही, आप डिवाइस गैलरी का इस्तेमाल किया जा सकता है.

इस ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल, अपने iOS ऐप्लिकेशन के लिए शुरुआती पॉइंट के तौर पर किया जा सकता है या इसे रेफ़रंस के तौर पर इस्तेमाल किया जा सकता है. को अपडेट करें. इमेज क्लासिफ़ायर का उदाहरण कोड यहां होस्ट किया गया है GitHub.

कोड डाउनलोड करें

नीचे दिए गए निर्देशों में आपको उदाहरण की स्थानीय कॉपी बनाने का तरीका बताया गया है git कमांड लाइन टूल का इस्तेमाल करके कोड बनाना और उसमें बदलाव करना.

उदाहरण कोड डाउनलोड करने के लिए:

1. नीचे दिए गए कमांड का इस्तेमाल करके git रिपॉज़िटरी का क्लोन बनाएं:

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

2. वैकल्पिक रूप से, विरल चेकआउट का इस्तेमाल करने के लिए अपने git इंस्टेंस को कॉन्फ़िगर करें, ताकि सिर्फ़ इमेज क्लासिफ़ायर के उदाहरण ऐप्लिकेशन की फ़ाइलें:

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

उदाहरण के कोड का लोकल वर्शन बनाने के बाद, MediaPipe टास्क लाइब्रेरी में, Xcode का इस्तेमाल करके प्रोजेक्ट खोलें और ऐप्लिकेशन चलाएं. इसके लिए निर्देशों के लिए, iOS के लिए सेटअप गाइड देखें.

मुख्य कॉम्पोनेंट

नीचे दी गई फ़ाइलों में इमेज क्लासिफ़ायर के उदाहरण के लिए ज़रूरी कोड शामिल है ऐप्लिकेशन:

• ImageClassifierService.swift: यह इमेज क्लासिफ़ायर को शुरू करता है, मॉडल चुनने के काम को हैंडल करता है, और इनपुट डेटा के आधार पर अनुमान चलाता है.
• CameraViewController.swift: यह लाइव कैमरा फ़ीड के इनपुट मोड के लिए, यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) लागू करता है और नतीजों को विज़ुअलाइज़ करता है.
• MediaLibraryViewController.swift स्टिल इमेज और वीडियो फ़ाइल के इनपुट मोड के लिए यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) लागू करता है और नतीजों को विज़ुअलाइज़ करता है.

सेटअप

इस सेक्शन में, आपके डेवलपमेंट एनवायरमेंट को सेट अप करने और कोड प्रोजेक्ट का इस्तेमाल करता है. अपना खाता सेट अप करने के बारे में MediaPipe टास्क के लिए डेवलपमेंट एनवायरमेंट. इसमें प्लैटफ़ॉर्म वर्शन भी शामिल है ज़रूरी शर्तों के बारे में जानने के लिए, iOS के लिए सेटअप गाइड देखें.

डिपेंडेंसी

इमेज क्लासिफ़ायर MediaPipeTasksVision लाइब्रेरी का इस्तेमाल करता है, जिसे इंस्टॉल करना ज़रूरी होता है CocoaPods का इस्तेमाल करके. यह लाइब्रेरी Swift और Objective-C, दोनों ऐप्लिकेशन के साथ काम करती है इसके लिए, अलग से किसी भाषा के सेटअप की ज़रूरत नहीं होती.

macOS पर CocoaPods को इंस्टॉल करने के निर्देशों के लिए, CocoaPods को देखें इंस्टॉल करने की गाइड देखें. अपने ऐप्लिकेशन के लिए ज़रूरी पॉड के साथ Podfile बनाने का तरीका जानने के लिए, देखने के लिए, Google Play Store में CocoaPods.

नीचे दिए गए कोड का इस्तेमाल करके, Podfile में MediaPipeTasksVision पॉड जोड़ें:

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

अगर आपके ऐप्लिकेशन में यूनिट टेस्ट टारगेट शामिल हैं, तो iOS सेट अप करने के बारे में ज़्यादा जानकारी पाएं Podfile.

मॉडल

MediaPipe इमेज क्लासिफ़ायर टास्क के लिए एक प्रशिक्षित मॉडल की ज़रूरत है, जो इस टास्क को पूरा करें. इनके लिए उपलब्ध ट्रेन किए गए मॉडल के बारे में ज़्यादा जानकारी पाने के लिए इमेज क्लासिफ़ायर, टास्क की खास जानकारी मॉडल देखें सेक्शन में दिया गया है.

कोई मॉडल चुनें और डाउनलोड करें, और Xcode का इस्तेमाल करके उसे अपनी प्रोजेक्ट डायरेक्ट्री में जोड़ें. अपने Xcode प्रोजेक्ट में फ़ाइलें जोड़ने के तरीके से जुड़े निर्देशों के लिए, मैनेज करना आपके Xcode में मौजूद फ़ाइलें और फ़ोल्डर प्रोजेक्ट.

मॉडल का पाथ बताने के लिए, BaseOptions.modelAssetPath प्रॉपर्टी का इस्तेमाल करें शामिल हैं. कोड के उदाहरण के लिए, अगला सेक्शन देखें.

टास्क बनाएं

आप इमेज क्लासिफ़ायर के टास्क को बनाने के लिए, उसके किसी शुरू करने वाले को कॉल कर सकते हैं. कॉन्टेंट बनाने ImageClassifier(options:) शुरू करने वाला टूल, कॉन्फ़िगरेशन विकल्पों के लिए वैल्यू सेट करता है रनिंग मोड, डिसप्ले नेम की स्थान-भाषा, नतीजों की ज़्यादा से ज़्यादा संख्या, कॉन्फ़िडेंस लेवल की जानकारी शामिल है थ्रेशोल्ड, कैटगरी की अनुमति वाली सूची, और ब्लॉकलिस्ट.

अगर आपको पसंद के मुताबिक कॉन्फ़िगरेशन के साथ शुरू किए गए इमेज क्लासिफ़ायर की ज़रूरत नहीं है विकल्पों के लिए, आप ImageClassifier(modelPath:) प्रारंभकर्ता का उपयोग करके इमेज की कैटगरी तय करने वाली सुविधा, जिसमें डिफ़ॉल्ट विकल्प मौजूद हैं. कॉन्फ़िगरेशन के बारे में ज़्यादा जानकारी पाने के लिए विकल्पों के लिए, कॉन्फ़िगरेशन की खास जानकारी देखें.

इमेज की कैटगरी तय करने वाले टास्क में तीन इनपुट डेटा टाइप इस्तेमाल किए जा सकते हैं: स्टिल इमेज, वीडियो फ़ाइलें साथ ही, लाइव वीडियो स्ट्रीम भी दिखेंगी. डिफ़ॉल्ट रूप से, ImageClassifier(modelPath:) स्टिल इमेज के लिए टास्क. अगर आपको वीडियो प्रोसेस करने के लिए टास्क शुरू करना है फ़ाइलें या लाइव वीडियो स्ट्रीम हैं, तो ImageClassifier(options:) का उपयोग करके वीडियो या लाइव स्ट्रीम रनिंग मोड. लाइव स्ट्रीम मोड का इस्तेमाल करने के लिए, अतिरिक्त imageClassifierLiveStreamDelegate कॉन्फ़िगरेशन विकल्प मिलता है, जो इमेज क्लासिफ़ायर को इमेज क्लासिफ़िकेशन के नतीजे प्रतिनिधि को एसिंक्रोनस रूप से ऐक्सेस करना.

टास्क बनाने का तरीका जानने के लिए, अपने रनिंग मोड से जुड़ा टैब चुनें अनुमान लगाने के लिए कहा जा सकता है.

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];
    

कॉन्फ़िगरेशन विकल्प

इस टास्क में iOS ऐप्लिकेशन के लिए, नीचे दिए गए कॉन्फ़िगरेशन के विकल्प मौजूद हैं:

लाइव स्ट्रीम कॉन्फ़िगरेशन

जब रनिंग मोड लाइव स्ट्रीम पर सेट होता है, तब इमेज की कैटगरी तय करने वाले टूल के लिए अतिरिक्त imageClassifierLiveStreamDelegate कॉन्फ़िगरेशन विकल्प मिलता है, जो क्लासिफ़ायर को एसिंक्रोनस रूप से क्लासिफ़िकेशन के नतीजे डिलीवर करने में मदद करता है. कॉन्टेंट बनाने वह डेलिगेट, imageClassifier(_:didFinishClassification:timestampInMilliseconds:error:) अभी तक किसी भी व्यक्ति ने चेक इन नहीं किया है तरीका, जिसे इमेज क्लासिफ़ायर, क्लासिफ़िकेशन के बाद प्रोसेस करता है हर फ़्रेम के लिए नतीजे पाएं.

डेटा तैयार करें

आपको पहले, इनपुट इमेज या फ़्रेम को MPImage ऑब्जेक्ट में बदलना होगा इमेज क्लासीफ़ायर को भेजना होगा. MPImage में, अलग-अलग तरह की iOS इमेज इस्तेमाल की जा सकती हैं साथ ही, अनुमान लगाने के लिए किसी भी रनिंग मोड में इनका इस्तेमाल किया जा सकता है. ज़्यादा के लिए MPImage के बारे में जानकारी पाने के लिए, MPImage API

अपने इस्तेमाल के उदाहरण और रनिंग मोड के हिसाब से iOS इमेज फ़ॉर्मैट चुनें ऐप्लिकेशन के लिए आवश्यक है.MPImage UIImage, CVPixelBuffer, और CMSampleBuffer iOS इमेज फ़ॉर्मैट.

UIImage

UIImage फ़ॉर्मैट, नीचे दिए गए दौड़ने मोड के लिए सबसे सही है:

• इमेज: किसी ऐप्लिकेशन बंडल, उपयोगकर्ता गैलरी या फ़ाइल सिस्टम से ली गई इमेज, इस फ़ॉर्मैट में दी गई हैं UIImage इमेज को MPImage ऑब्जेक्ट में बदला जा सकता है.

• वीडियो: AVAssetImageGenerator का इस्तेमाल करें वीडियो फ़्रेम एक्सट्रैक्ट करने के लिए CGImage फ़ॉर्मैट करें, फिर उन्हें UIImage इमेज में बदलें.

// 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];
    

उदाहरण में MPImage को डिफ़ॉल्ट वैल्यू के साथ शुरू किया गया है UIImage.Orientation.Up स्क्रीन की दिशा. MPImage को इस्तेमाल करने वाली किसी भी सुविधा के साथ शुरू किया जा सकता है UIImage.Orientation वैल्यू. इमेज क्लासिफ़ायर, .upMirrored जैसे मिरर किए गए ओरिएंटेशन के साथ काम नहीं करता, .downMirrored, .leftMirrored, .rightMirrored.

UIImage के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, UIImage Apple Developer पर जाएं दस्तावेज़.

CVPixelBuffer

CVPixelBuffer फ़ॉर्मैट, फ़्रेम जनरेट करने वाले ऐप्लिकेशन के लिए सबसे सही है और iOS CoreImage का इस्तेमाल करें प्रोसेसिंग के लिए फ़्रेमवर्क.

CVPixelBuffer फ़ॉर्मैट, नीचे दिए गए दौड़ने मोड के लिए सबसे सही है:

• इमेज: ऐसे ऐप्लिकेशन जो कुछ प्रोसेसिंग के बाद CVPixelBuffer इमेज जनरेट करते हैं का उपयोग करके iOS के CoreImage फ़्रेमवर्क को इमेज रनिंग मोड.

• वीडियो: वीडियो फ़्रेम को CVPixelBuffer फ़ॉर्मैट में बदला जा सकता है प्रोसेस किया जाता है और फिर वीडियो मोड में इमेज क्लासिफ़ायर को भेजा जाता है.

• लाइव स्ट्रीम: फ़्रेम जनरेट करने के लिए, iOS कैमरे का इस्तेमाल करने वाले ऐप्लिकेशन को बदला जा सकता है को भेजने से पहले प्रोसेसिंग के लिए CVPixelBuffer फ़ॉर्मैट में लाइव स्ट्रीम मोड में इमेज की कैटगरी तय करने वाली सुविधा.

// 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 के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, CVPixelBuffer Apple पर जाएं डेवलपर दस्तावेज़.

CMSampleBuffer

CMSampleBuffer फ़ॉर्मैट में, यूनिफ़ॉर्म मीडिया टाइप के मीडिया सैंपल सेव किए जाते हैं और यह होता है ये लाइव स्ट्रीम रनिंग मोड के लिए ज़्यादा काम के होते हैं. iOS कैमरों से लाइव फ़्रेम की सुविधा iOS के ज़रिए CMSampleBuffer फ़ॉर्मैट में एसिंक्रोनस रूप से डिलीवर किया जाता है 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 के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, CMSampleBuffer Apple देखें डेवलपर दस्तावेज़.

टास्क को पूरा करें

इमेज क्लासिफ़ायर को चलाने के लिए, असाइन किए गए टास्क के लिए खास classify() तरीके का इस्तेमाल करें रनिंग मोड:

• फ़ोटो: classify(image:)
• वीडियो: classify(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
• लाइव स्ट्रीम: classifyAsync(image:timestampInMilliseconds:)

इमेज क्लासिफ़ायर, इमेज के दायरे में आने वाले ऑब्जेक्ट के लिए संभावित कैटगरी दिखाता है इमेज या फ़्रेम डालें.

नीचे दिए गए कोड सैंपल, इमेज क्लासिफ़ायर को चलाने के बुनियादी उदाहरण दिखाते हैं ये अलग-अलग रनिंग मोड हैं:

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];
    

इमेज की कैटगरी तय करने वाले कोड के उदाहरण में, इनमें से हर मोड को लागू करने का तरीका दिखाया गया है ज़्यादा जानकारी classify(image:), classify(videoFrame:timestampInMilliseconds:), और classifyAsync(image:timestampInMilliseconds:). उदाहरण कोड आपको उपयोगकर्ता को एक से दूसरे मोड पर स्विच करना होगा, जो शायद आपके इस्तेमाल के लिए ज़रूरी नहीं है केस.

निम्न पर ध्यान दें:

• वीडियो मोड या लाइव स्ट्रीम मोड में चलाते समय, आपको इमेज क्लासिफ़ायर टास्क के लिए इनपुट फ़्रेम का टाइमस्टैंप.

• इमेज या वीडियो मोड में चलाते समय, इमेज की कैटगरी तय करने वाला टास्क, मौजूदा थ्रेड को तब तक सबमिट नहीं किया जा सकता, जब तक कि यह इनपुट इमेज या फ़्रेम की प्रोसेस पूरी नहीं कर लेता. यहां की यात्रा पर हूं मौजूदा थ्रेड को ब्लॉक होने से बचाएं और बैकग्राउंड में प्रोसेसिंग चलाएं iOS पर थ्रेड डिस्पैच करें या NSOperation फ़्रेमवर्क शामिल हैं.

• लाइव स्ट्रीम मोड में चलाने पर, इमेज की कैटगरी तय करने वाला टास्क तुरंत वापस आ जाता है और मौजूदा थ्रेड को ब्लॉक नहीं करता. यह imageClassifier(_:didFinishClassification:timestampInMilliseconds:error:) अभी तक किसी भी व्यक्ति ने चेक इन नहीं किया है वर्गीकरण परिणाम वाली विधि शामिल करें. कॉन्टेंट बनाने इमेज क्लासिफ़ायर, किसी खास सीरियल नंबर पर इस तरीके को एसिंक्रोनस रूप से शुरू करता है भेजने की सूची. यूज़र इंटरफ़ेस पर नतीजे दिखाने के लिए, नतीजों को प्रोसेस करने के बाद मुख्य सूची में जोड़ दिया जाता है. अगर इमेज क्लासिफ़ायर का काम व्यस्त होने पर classifyAsync फ़ंक्शन कॉल किया जाता है दूसरा फ़्रेम प्रोसेस करते समय, इमेज क्लासिफ़ायर नए इनपुट फ़्रेम को अनदेखा कर देता है.

नतीजों को हैंडल करना और दिखाना

रनिंग अनुमान पर, इमेज क्लासिफ़ायर टास्क किसी ImageClassifierResult ऑब्जेक्ट, जिसमें संभावित कैटगरी की सूची मौजूद है इनपुट इमेज या फ़्रेम में मौजूद ऑब्जेक्ट के लिए.

इस टास्क के आउटपुट डेटा का एक उदाहरण नीचे दिया गया है:

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

यह नतीजा, बर्ड क्लासिफ़ायर का इस्तेमाल करके मिला है चालू है:

इमेज की कैटगरी तय करने वाले कोड का उदाहरण कोड बताता है कि क्लासिफ़िकेशन को कैसे दिखाया जाए टास्क के बाद मिले नतीजे देखने के लिए, कोड देखें उदाहरण के लिए देखें.