iOS용 이미지 분할 가이드

이미지 세분화기 작업을 사용하면 사전 정의된 이미지를 기반으로 이미지를 배경 흐리게 처리와 같은 시각 효과를 적용할 수 있습니다. 이러한 안내에는 iOS 앱에서 이미지 세분화 도구를 사용하는 방법이 나와 있습니다.

이 지침에서 설명하는 코드 샘플은 GitHub

이 작업의 예를 보려면 웹 데모를 참고하세요. 기능, 모델, 구성 옵션에 대한 자세한 내용은 자세히 알아보려면 개요.

코드 예

MediaPipe 태스크 코드 예에는 iOS용 Image Segmenter 앱

이 예에서는 카테고리 마스크를 출력하는 이미지 세그먼트 도구를 구현합니다. 사용 실제 iOS 기기의 카메라를 통해 라이브 스트림에서 이미지 세분화를 카메라 피드 또는 기기 갤러리의 이미지 및 동영상에 적용됩니다.

이 앱을 자체 iOS 앱의 시작점으로 사용하거나 참고할 수 있습니다. 기존 앱을 수정할 때 이미지 세그먼트 도구 예시 코드는 GitHub

코드 다운로드

다음 안내에서는 예시의 로컬 사본을 만드는 방법을 보여줍니다. git 명령줄 도구를 사용하여 코드를 실행합니다.

예시 코드를 다운로드하려면 다음 안내를 따르세요.

1. 다음 명령어를 사용하여 git 저장소를 클론합니다.

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

2. 원하는 경우 스파스 체크아웃을 사용하도록 git 인스턴스를 구성하여 다음과 같이 합니다. Image Segmenter 예시 앱의 파일만 포함합니다.

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

예시 코드의 로컬 버전을 생성한 후 MediaPipe 작업 라이브러리에서 Xcode를 사용하여 프로젝트를 열고 앱을 실행합니다. 대상 iOS 설정 가이드를 참조하세요.

주요 구성요소

다음 파일에는 이미지 세그먼트 도구 예의 중요 코드가 포함되어 있습니다. 애플리케이션:

• ImageSegmenterService.swift: 이미지 세분화 도구를 초기화하고 모델 선택을 처리하고 다음을 실행합니다. 입력 데이터에 대한 추론을 수행합니다.
• CameraViewController.swift: 실시간 카메라 피드 입력 모드의 UI를 구현하고 있습니다.
• MediaLibraryViewController.swift 정지 이미지 및 동영상 파일 입력 모드의 UI를 구현합니다. 결과를 시각화합니다

설정

이 섹션에서는 개발 환경을 설정하는 주요 단계를 설명하고 사용하여 Image Segmenter를 사용할 수 있습니다 설정 방법에 대한 일반적인 정보는 MediaPipe 작업을 사용하기 위한 개발 환경(플랫폼 버전 포함) 요구사항에 대한 자세한 내용은 iOS 설정 가이드를 참고하세요.

종속 항목

Image Segmenter는 MediaPipeTasksVision 라이브러리를 사용하며 이 라이브러리를 설치해야 합니다. CocoaPods를 사용하는 것입니다. Swift 및 Objective-C 앱 모두와 호환됩니다. 언어별 추가 설정이 필요하지 않습니다.

macOS에 CocoaPods를 설치하는 방법에 대한 안내는 CocoaPods 설치 가이드를 참조하세요. 필요한 포드로 Podfile를 만드는 방법에 대한 안내는 자세한 내용은 CocoaPods.

다음 코드를 사용하여 Podfile에 MediaPipeTasksVision 포드를 추가합니다.

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

앱에 단위 테스트 타겟이 포함된 경우 Android 앱의 설정 가이드 iOS를 참고하세요. 내 Podfile

모델

MediaPipe 이미지 세분화 작업에는 호환되는 학습된 모델이 필요합니다. 살펴보겠습니다 Cloud Functions에 사용할 수 있는 학습된 모델에 대한 자세한 내용은 Image Segmenter, 작업 개요를 참조하세요. 모델 섹션을 참조하세요.

모델을 선택 및 다운로드하고 Xcode를 사용하여 프로젝트 디렉터리에 추가합니다. Xcode 프로젝트에 파일을 추가하는 방법에 대한 안내는 관리 Xcode에서 파일 및 폴더 생성 프로젝트의 인스턴스입니다.

BaseOptions.modelAssetPath 속성을 사용하여 모델의 경로를 지정합니다. 합니다 코드 예는 다음 섹션을 참고하세요.

할 일 만들기

이니셜라이저 중 하나를 호출하여 Image Segmenter 작업을 만들 수 있습니다. 이 ImageSegmenter(options:) 이니셜라이저는 구성 값을 허용함 있습니다.

맞춤설정된 구성으로 초기화된 이미지 세분화 도구가 필요하지 않은 경우 ImageSegmenter(modelPath:) 이니셜라이저를 사용하여 기본 옵션이 있는 이미지 세분화 도구. 구성에 대한 자세한 내용은 옵션은 구성 개요를 참고하세요.

이미지 분류기 작업은 정지 이미지, 동영상 파일, 이렇게 세 가지 입력 데이터 유형을 지원합니다. 라이브 동영상 스트림이 포함됩니다 기본적으로 ImageSegmenter(modelPath:)는 작업을 할 수 있습니다. 동영상을 처리하도록 작업을 초기화하려는 경우 파일 또는 라이브 동영상 스트림인 경우 ImageSegmenter(options:)를 사용하여 동영상을 지정합니다. 라이브 스트림 달리기 모드를 선택할 수 있습니다 라이브 스트림 모드를 사용하려면 imageSegmenterLiveStreamDelegate 구성 옵션을 사용하면 대리인에게 이미지 분할 결과를 전달하는 이미지 세분화 도구 있습니다.

작업을 만드는 방법을 보려면 실행 모드에 해당하는 탭을 선택하세요. 추론을 실행합니다

Swift

import MediaPipeTasksVision

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "model",
                                      ofType: "tflite")

let options = ImageSegmenterOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .image
options.shouldOutputCategoryMask = true
options.shouldOutputConfidenceMasks = false

let imageSegmenter = try ImageSegmenter(options: options)
    

import MediaPipeTasksVision

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "model",
                                      ofType: "tflite")

let options = ImageSegmenterOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .video
options.shouldOutputCategoryMask = true
options.shouldOutputConfidenceMasks = false

let imageSegmenter = try ImageSegmenter(options: options)
    

import MediaPipeTasksVision

// Class that conforms to the `imageSegmenterLiveStreamDelegate` protocol and
// implements the method that the image segmenter calls once it finishes
// performing segmentation of each input frame.
class ImageSegmenterResultProcessor: NSObject, ImageSegmenterLiveStreamDelegate {

  func imageSegmenter(
    _ imageSegmenter: ImageSegmenter,
    didFinishSegmentation result: ImageSegmenterResult?,
    timestampInMilliseconds: Int,
    error: Error?) {

    // Process the image segmentation result or errors here.

  }
}

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "model",
                                      ofType: "tflite")

let options = ImageSegmenterOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .liveStream
options.shouldOutputCategoryMask = true
options.shouldOutputConfidenceMasks = false

// Set `imageSegmenterLiveStreamDelegate` to the object of the class that
// confirms to the `ImageSegmenterLiveStreamDelegate` protocol.
let processor = ImageSegmenterResultProcessor()
options.imageSegmenterLiveStreamDelegate = processor

let imageSegmenter = try ImageSegmenter(options: options)
    

Objective-C

@import MediaPipeTasksVision;

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model"
                                                      ofType:@"tflite"];

MPPImageSegmenterOptions *options = [[MPPImageSegmenterOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeImage;
options.shouldOutputCategoryMask = YES;
options.shouldOutputConfidenceMasks = NO;

MPPImageSegmenter *imageSegmenter =
  [[MPPImageSegmenter alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

@import MediaPipeTasksVision;

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model"
                                                      ofType:@"tflite"];

MPPImageSegmenterOptions *options = [[MPPImageSegmenterOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeVideo;
options.shouldOutputCategoryMask = YES;
options.shouldOutputConfidenceMasks = NO;

MPPImageSegmenter *imageSegmenter =
  [[MPPImageSegmenter alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

@import MediaPipeTasksVision;

// Class that conforms to the `MPPImageSegmenterLiveStreamDelegate` protocol
// and implements the method that the image segmenter calls once it finishes
// performing segmentation of each input frame.

@interface APPImageSegmenterResultProcessor : NSObject 

@end

@implementation APPImageSegmenterResultProcessor

-   (void)imageSegmenter:(MPPImageSegmenter *)imageSegmenter
    didFinishSegmentationWithResult:(MPPImageSegmenterResult *)imageSegmenterResult
         timestampInMilliseconds:(NSInteger)timestampInMilliseconds
                           error:(NSError *)error {

    // Process the image segmentation result or errors here.

}

@end

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model"
                                                      ofType:@"tflite"];

MPPImageSegmenterOptions *options = [[MPPImageSegmenterOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeLiveStream;
options.shouldOutputCategoryMask = YES;
options.shouldOutputConfidenceMasks = NO;

// Set `imageSegmenterLiveStreamDelegate` to the object of the class that
// confirms to the `MPPImageSegmenterLiveStreamDelegate` protocol.
APPImageSegmenterResultProcessor *processor =
  [APPImageSegmenterResultProcessor new];
options.imageSegmenterLiveStreamDelegate = processor;

MPPImageSegmenter *imageSegmenter =
  [[MPPImageSegmenter alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

이미지 세그먼트 도구 예제 코드 구현을 통해 사용자는 처리 모드입니다 이 접근 방식은 작업 생성 코드를 더 복잡하게 만들고 이 사용 사례에 적합하지 않을 수 있습니다.

구성 옵션

이 작업에는 iOS 앱을 위한 다음과 같은 구성 옵션이 있습니다.

실행 모드가 LIVE_STREAM로 설정되면 이미지 세분화 도구에 추가 imageSegmenterLiveStreamDelegate 구성 옵션 를 사용하면 Image Segmenter가 이미지 세분화 결과를 비동기식으로 전달할 수 있습니다. 델리게이트는 imageSegmenter(_:didFinishSegmentation:timestampInMilliseconds:error:) 메서드 이미지 세그먼트 도구가 세분화해야 합니다

데이터 준비

먼저 입력 이미지 또는 프레임을 MPImage 객체로 변환해야 합니다. Image Segmenter로 전달합니다. MPImage에서는 다양한 유형의 iOS 이미지를 지원합니다. 추론을 위해 모든 실행 모드에서 사용할 수 있습니다. 자세히 알아보기 MPImage에 대한 자세한 내용은 MPImage API

사용 사례와 실행 중인 모드에 따라 iOS 이미지 형식을 선택합니다. 필요합니다.MPImage은 UIImage, CVPixelBuffer 및 iOS 이미지 형식 CMSampleBuffer개

UIImage

UIImage 형식은 다음 실행 모드에 적합합니다.

• 이미지: App Bundle의 이미지, 사용자 갤러리 또는 UIImage 이미지는 MPImage 객체로 변환할 수 있습니다.

• 동영상: AVAssetImageGenerator 사용 를 사용하여 동영상 프레임을 CGImage 형식으로 변환한 다음 UIImage 이미지로 변환하세요.

// 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];
    

이 예시에서는 MPImage를 기본값으로 초기화합니다. UIImage.Orientation.Up 방향을 설정할 수 있습니다. 지원되는 모든 API를 사용하여 MPImage를 초기화할 수 있습니다. UIImage.Orientation 값으로 사용됩니다. 이미지 분할기는 .upMirrored와 같이 미러링된 방향을 지원하지 않습니다. .downMirrored, .leftMirrored, .rightMirrored

UIImage에 대한 자세한 내용은 UIImage Apple 개발자 페이지를 참조하세요. 문서를 참조하세요.

CVPixelBuffer

CVPixelBuffer 형식은 프레임을 생성하는 애플리케이션에 적합합니다. iOS CoreImage를 사용합니다. 프레임워크입니다

CVPixelBuffer 형식은 다음 실행 모드에 적합합니다.

• 이미지: 일부 처리 후 CVPixelBuffer 이미지를 생성하는 앱 iOS의 CoreImage 프레임워크를 사용하면 이미지 실행 모드입니다

• 동영상: 동영상 프레임은 CVPixelBuffer 형식으로 변환될 수 있으므로 동영상 모드에서 이미지 세분화기로 전송됩니다.

• 라이브 스트림: iOS 카메라를 사용하여 프레임을 생성하는 앱은 전환될 수 있음 CVPixelBuffer 형식으로 변환한 후 실시간 스트림 모드의 이미지 분류 기준

// 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];
    

CVPixelBuffer에 대한 자세한 내용은 CVPixelBuffer Apple 개발자 문서를 참조하세요.

CMSampleBuffer

CMSampleBuffer 형식은 동일한 미디어 유형의 미디어 샘플을 저장하며 라이브 스트림 실행 모드에 적합합니다. iOS 카메라의 라이브 프레임은 iOS에서 CMSampleBuffer 형식으로 비동기식으로 전송 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];
    

CMSampleBuffer에 대한 자세한 내용은 CMSampleBuffer(Apple)를 참조하세요. 개발자 문서를 참조하세요.

작업 실행

이미지 세그먼트 도구를 실행하려면 할당된segment() 실행 모드:

• 정지 이미지: segment(image:)
• 동영상: segment(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
• 실시간 스트리밍: segmentAsync(image:timestampInMilliseconds:)

다음 코드 샘플은 이미지 세분화 도구를 실행하는 방법에 대한 간단한 예를 실행할 수 있습니다

Swift

let result = try imageSegmenter.segment(image: image)
    

let result = try imageSegmenter.segment(
  videoFrame: image,
  timestampInMilliseconds: timestamp)
    

try imageSegmenter.segmentAsync(
  image: image,
  timestampInMilliseconds: timestamp)
    

Objective-C

MPPImageSegmenterResult *result =
  [imageSegmenter segmentImage:image error:nil];
    

MPPImageSegmenterResult *result =
  [imageSegmenter segmentVideoFrame:image
            timestampInMilliseconds:timestamp
                              error:nil];
    

BOOL success =
  [imageSegmenter segmentAsyncImage:image
            timestampInMilliseconds:timestamp
                              error:nil];
    

이미지 분류기 코드 예는 이러한 각 모드의 구현을 보여줍니다. segment(image:), segment(videoFrame:timestampInMilliseconds:), segmentAsync(image:timestampInMilliseconds:)입니다.

다음에 유의하세요.

• 동영상 모드 또는 라이브 스트림 모드에서 실행하는 경우 Image Segmenter 태스크에 대한 입력 프레임의 타임스탬프입니다.

• 이미지 또는 동영상 모드에서 실행할 때 이미지 세분화 도구는 현재 스레드에 대기하는 시간이 발생하지 않습니다. 받는사람 현재 스레드를 차단하지 않고 백그라운드에서 처리를 실행합니다. iOS를 사용한 스레드 Dispatch 또는 NSOperation 살펴봤습니다

• 라이브 스트림 모드에서 실행하면 이미지 세분화기 작업이 즉시 반환됩니다. 현재 스레드를 차단하지 않습니다. 그러면 imageSegmenter(_:didFinishSegmentation:timestampInMilliseconds:error:) 메서드를 호출합니다. 이 Image Segmenter는 전용 일련번호에서 이 메서드를 비동기식으로 호출합니다. 전달 대기열에서 전달됩니다. 사용자 인터페이스에 결과를 표시하려면 기본 큐에 추가합니다. 만약 이미지 세그먼트 도구가 사용 중인 경우 segmentAsync 함수가 호출됩니다. 다른 프레임을 처리하면 Image Segmenter는 새 입력 프레임을 무시합니다.

결과 처리 및 표시

추론을 실행하면 Image Segmenter 작업은 ImageSegmenterResult를 반환합니다. 세그먼테이션 작업의 결과가 포함된 객체를 반환합니다. 이 출력은 특정 작업을 수행할 때 설정한 출력 유형에 따라 구성 작업을 수행합니다

다음 이미지는 카테고리의 작업 출력을 시각화한 것입니다. 값 마스크. 카테고리 마스크 범위는 [0, 255]이며 각 픽셀 값입니다. 모델 출력의 우수 카테고리 지수를 나타냅니다. 수상 부문 모델이 인식할 수 있는 카테고리 중 가장 높은 점수를 나타냅니다.

원본 이미지 및 카테고리 마스크 출력. 출처: 파스칼 VOC 2012 데이터 세트입니다.

이미지 세분화 도구 예제 코드는 이미지 세분화 도구를 표시하는 방법을 보여줍니다. 보려면 코드 예 참조하세요.