A tarefa do MediaPipe Image Classifier permite que você faça a classificação de imagens. É possível usar essa tarefa para identificar o que uma imagem representa entre um conjunto de categorias definidas no tempo de treinamento. Estas instruções mostram como usar o classificador de imagens para apps do Node e da Web.
Para saber como essa tarefa funciona, acesse a demonstração. Para mais informações sobre os recursos, modelos e opções de configuração dessa tarefa, consulte a Visão geral.
Exemplo de código
O código de exemplo do Image Classifier fornece uma implementação completa dessa tarefa em JavaScript para sua referência. Esse código ajuda você a testar essa tarefa e a criar seu próprio app de classificação de imagens. É possível ver, executar e editar o exemplo de código do classificador de imagens usando apenas o navegador da Web.
Configuração
Nesta seção, descrevemos as principais etapas para configurar seu ambiente de desenvolvimento e projetos de código especificamente para usar o classificador de imagem. Para informações gerais sobre como configurar seu ambiente de desenvolvimento para usar tarefas do MediaPipe, incluindo requisitos de versão da plataforma, consulte o Guia de configuração para a Web.
Pacotes JavaScript
O código do classificador de imagem está disponível no pacote @mediapipe/tasks-vision
NPM do MediaPipe. Encontre e faça o download dessas bibliotecas nos links fornecidos no Guia de configuração da plataforma.
É possível instalar os pacotes necessários com o seguinte código para preparo local usando o seguinte comando:
npm install @mediapipe/tasks-vision
Se você quiser importar o código da tarefa por meio de um serviço de rede de fornecimento de conteúdo (CDN), adicione o seguinte código na tag do arquivo HTML:
<!-- You can replace JSDeliver with another CDN if you prefer to -->
<head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-vision/vision_bundle.js"
crossorigin="anonymous"></script>
</head>
Modelo
A tarefa do classificador de imagem do MediaPipe requer um modelo treinado que seja compatível com essa tarefa. Para mais informações sobre modelos treinados disponíveis para o classificador de imagem, consulte a visão geral da tarefa seção Modelos.
Selecione e faça o download de um modelo e armazene-o no diretório do projeto:
<dev-project-root>/app/shared/models/
Criar a tarefa
Use uma das funções createFrom...() do classificador de imagem para
preparar a tarefa para executar inferências. Use a função createFromModelPath() com um caminho relativo ou absoluto para o arquivo de modelo treinado.
Se o modelo já estiver carregado na memória, use o
método createFromModelBuffer().
O exemplo de código abaixo demonstra o uso da função createFromOptions() para
configurar a tarefa. A função createFromOptions permite personalizar o
classificador de imagem com opções de configuração. Para mais informações sobre as opções de configuração, consulte Opções de configuração.
O código abaixo demonstra como criar e configurar a tarefa com opções personalizadas:
async function createImageClassifier {
const vision = await FilesetResolver.forVisionTasks(
"https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-vision@0.10.0/wasm"
);
imageClassifier = await ImageClassifier.createFromOptions(vision, {
baseOptions: {
modelAssetPath: `https://storage.googleapis.com/mediapipe-models/image_classifier/efficientnet_lite0/float32/1/efficientnet_lite0.tflite`
},
});
}
Opções de configuração
Esta tarefa tem as seguintes opções de configuração para aplicativos da Web:
| Nome da opção | Descrição | Intervalo de valor | Valor padrão |
|---|---|---|---|
runningMode |
Define o modo de execução da tarefa. Há dois modos: IMAGE: o modo para entradas de imagem única. VÍDEO: o modo para frames decodificados de um vídeo ou em uma transmissão ao vivo de dados de entrada, como de uma câmera. |
{IMAGE, VIDEO} |
IMAGE |
displayNamesLocale |
Define o idioma dos rótulos a serem usados nos nomes de exibição fornecidos nos
metadados do modelo da tarefa, se disponíveis. O padrão é en para
inglês. É possível adicionar rótulos localizados aos metadados de um modelo personalizado
usando a API TensorFlow Lite Metadata Writer. |
Código da localidade | en |
maxResults |
Define o número máximo opcional de resultados da classificação com maior pontuação a serem retornados. Se < 0, todos os resultados disponíveis serão retornados. | Qualquer número positivo | -1 |
scoreThreshold |
Define o limite de pontuação de previsão que substitui o fornecido nos metadados do modelo (se houver). Resultados abaixo desse valor são rejeitados. | Qualquer flutuação | Não definido |
categoryAllowlist |
Define a lista opcional de nomes de categorias permitidos. Se não estiver vazio, os resultados da classificação com nome de categoria que não estiver nesse conjunto serão filtrados. Nomes de categorias duplicados ou desconhecidos são ignorados.
Essa opção é mutuamente exclusiva com categoryDenylist e usar
os dois resulta em erro. |
Qualquer string | Não definido |
categoryDenylist |
Define a lista opcional de nomes de categorias que não são permitidos. Se não estiver vazio, os resultados da classificação com um nome de categoria nesse conjunto serão filtrados. Nomes de categorias duplicados ou desconhecidos são ignorados. Essa opção é mutuamente exclusiva com categoryAllowlist e usar os dois resulta em erro. |
Qualquer string | Não definido |
resultListener |
Define o listener de resultado para receber os resultados da classificação
de forma assíncrona quando o classificador de imagem estiver no modo de transmissão
ao vivo. Só pode ser usado quando o modo de corrida está definido como LIVE_STREAM |
N/A | Não definido |
preparar os dados
O Image Classificador pode classificar objetos em imagens em qualquer formato compatível com o navegador do host. A tarefa também lida com o pré-processamento de entrada de dados, incluindo redimensionamento, rotação e normalização de valores.
As chamadas para os métodos classify() e classifyForVideo() do classificador de imagem são executadas
de forma síncrona e bloqueiam a linha de execução da interface do usuário. Se você classificar objetos em
frames de vídeo da câmera de um dispositivo, cada classificação bloqueará a linha de execução
principal. Para evitar isso, implemente workers da Web para executar
classify() e classifyForVideo() em outra linha de execução.
Executar a tarefa
O classificador de imagem usa o método classify() com o modo de imagem e
o método classifyForVideo() com o modo video para acionar
inferências. A API Image Classifier retornará as categorias possíveis para os objetos na imagem de entrada.
O código a seguir demonstra como executar o processamento com o modelo de tarefas:
Imagem
const image = document.getElementById("image") as HTMLImageElement;
const imageClassifierResult = imageClassifier.classify(image);
Vídeo
const video = document.getElementById("video");
await imageClassifier.setOptions({ runningMode: "VIDEO" });
const timestamp = performance.now();
const classificationResult = await imageClassifier.classifyForVideo(
video,
timestamp
);
Para uma implementação mais completa da execução de uma tarefa de classificador de imagem, consulte o exemplo de código.
Gerenciar e exibir resultados
Ao executar a inferência, a tarefa do classificador de imagem retorna um
objeto ImageClassifierResult que contém a lista de categorias possíveis
para os objetos na imagem de entrada ou no frame.
Confira abaixo um exemplo dos dados de saída desta tarefa:
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
Esse resultado foi obtido executando o Bird Classifier em:
O código de exemplo do classificador de imagem demonstra como exibir os resultados de classificação retornados da tarefa. Consulte o exemplo de código para mais detalhes.