מדריך לזיהוי אובייקטים ב-iOS

בעזרת המשימה 'זיהוי אובייקטים' תוכלו לזהות את הנוכחות ואת המיקום של מספר סוגי אובייקטים. לדוגמה, גלאי אובייקטים יכול לאתר כלבים בתוך תמונה. בהוראות הבאות מוסבר איך להשתמש במשימה 'זיהוי אובייקטים' ב-iOS. דוגמת הקוד שמתוארת בהוראות האלה זמינה ב-GitHub.

אתם יכולים לראות את המשימה הזו בפעולה בהדגמה הזו לאינטרנט. למידע נוסף על היכולות, המודלים והאפשרויות להגדרה של המשימה הזו, קראו את הסקירה הכללית.

קוד לדוגמה

קוד הדוגמה של MediaPipe Tasks הוא הטמעה בסיסית של אפליקציית זיהוי אובייקטים ל-iOS. בדוגמה הזו נעשה שימוש במצלמה של מכשיר iOS פיזי כדי לזהות אובייקטים באופן רציף, ואפשר גם להשתמש בתמונות ובסרטונים מהגלריה של המכשיר כדי לזהות אובייקטים באופן סטטי.

אפשר להשתמש באפליקציה כנקודת התחלה לאפליקציית iOS משלכם, או להיעזר בה כשמשנים אפליקציה קיימת. קוד הדוגמה של הכלי לזיהוי אובייקטים מתארח ב-GitHub.

מורידים את הקוד

בהוראות הבאות מוסבר איך ליצור עותק מקומי של קוד הדוגמה באמצעות הכלי של שורת הפקודה git.

כדי להוריד את הקוד לדוגמה:

1. משכפלים את מאגר ה-Git באמצעות הפקודה הבאה:

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

2. אפשר גם להגדיר את מכונה של git כך שתשתמש ב-sparse checkout, כך שיישארו רק הקבצים של אפליקציית הדוגמה לזיהוי אובייקטים:

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

אחרי שיוצרים גרסה מקומית של קוד הדוגמה, אפשר להתקין את ספריית המשימות של MediaPipe, לפתוח את הפרויקט באמצעות Xcode ולהפעיל את האפליקציה. להוראות, אפשר לעיין במדריך ההגדרה ל-iOS.

רכיבים מרכזיים

הקבצים הבאים מכילים את הקוד החשוב לאפליקציית הדוגמה של Object Detector:

• ObjectDetectorService.swift: הפונקציה הזו מאתחלת את הגלאי, מטפלת בבחירת המודל ומריצה את ההסקה על נתוני הקלט.
• CameraViewController.swift: הקוד הזה מטמיע את ממשק המשתמש של מצב הקלט של פיד המצלמה בשידור חי, ומציג חזותית את תוצאות הזיהוי.
• MediaLibraryViewController.swift: הטמעה של ממשק המשתמש עבור מצב קלט של קובץ וידאו ותמונה של תמונה סטילס, והצגת תוצאות הזיהוי באופן ויזואלי.

הגדרה

בקטע הזה מתוארים השלבים העיקריים להגדרת סביבת הפיתוח ופרויקטי הקוד לשימוש ב-Object Detector. מידע כללי על הגדרת סביבת הפיתוח לשימוש במשימות של MediaPipe, כולל דרישות לגבי גרסת הפלטפורמה, זמין במדריך ההגדרה ל-iOS.

יחסי תלות

הספרייה MediaPipeTasksVision משמשת לזיהוי אובייקטים, וצריך להתקין אותה באמצעות CocoaPods. הספרייה תואמת לאפליקציות Swift וגם לאפליקציות Objective-C, ולא נדרשת הגדרה נוספת ספציפית לשפה.

הוראות להתקנת CocoaPods ב-macOS מפורטות במדריך ההתקנה של CocoaPods. במאמר שימוש ב-CocoaPods מוסבר איך ליצור Podfile עם ה-Pods שדרושים לאפליקציה.

מוסיפים את ה-pod MediaPipeTasksVision ב-Podfile באמצעות הקוד הבא:

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

אם האפליקציה כוללת יעדי בדיקת יחידה, תוכלו לעיין במדריך ההגדרה ל-iOS כדי לקבל מידע נוסף על הגדרת Podfile.

דגם

כדי לבצע את המשימה 'זיהוי אובייקטים' ב-MediaPipe, נדרש מודל מאומן שתואם למשימה הזו. מידע נוסף על המודלים הזמינים המאומנים לזיהוי אובייקטים זמין בקטע 'מודלים' בסקירה הכללית על המשימה.

בוחרים מודל ומורידים אותו, ומוסיפים אותו לספריית הפרויקט באמצעות Xcode. לקבלת הוראות להוספת קבצים לפרויקט Xcode, קראו את המאמר ניהול קבצים ותיקיות בפרויקט Xcode.

השתמשו במאפיין BaseOptions.modelAssetPath כדי לציין את הנתיב למודל בקובץ האפליקציה. דוגמה לקוד מופיעה בקטע הבא.

יצירת המשימה

כדי ליצור את המשימה Object Detector, קוראים לאחת מהפונקציות להפעלה (initializer) שלה. המאתחל ObjectDetector(options:) מגדיר ערכים לאפשרויות הגדרה, כולל מצב הרצה, הלוקאל של השמות לתצוגה, מספר התוצאות המקסימלי, סף המהימנות, רשימת ההיתרים של הקטגוריות ורשימת הישויות שנחסמו.

אם אתם לא צריכים גלאי אובייקטים שמאותחלים עם אפשרויות תצורה בהתאמה אישית, תוכלו להשתמש ב-initializer‏ ObjectDetector(modelPath:) כדי ליצור גלאי אובייקטים עם אפשרויות ברירת המחדל. למידע נוסף על אפשרויות ההגדרה, ראו סקירה כללית של ההגדרות.

המשימה 'זיהוי אובייקטים' תומכת ב-3 סוגי נתוני קלט: תמונות סטילס, קובצי וידאו ושידור וידאו בשידור חי. כברירת מחדל, ObjectDetector(modelPath:) מאתחלת משימה לתמונות סטילס. אם רוצים שהמשימה תאופס לעיבוד קובצי וידאו או סטרימינג של וידאו בשידור חי, צריך להשתמש ב-ObjectDetector(options:) כדי לציין את מצב ההפעלה של הסרטון או השידור החי. כדי להשתמש במצב של שידור חי, צריך גם להגדיר את האפשרות הנוספת objectDetectorLiveStreamDelegate, שמאפשרת ל-Object Detector לשלוח את תוצאות הזיהוי לגורם המורשה באופן אסינכרוני.

בוחרים את הכרטיסייה שמתאימה למצב ההפעלה כדי לראות איך יוצרים את המשימה ומפעילים את ההסקה.

Swift

import MediaPipeTasksVision

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

let options = ObjectDetectorOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .image
options.maxResults = 5

let objectDetector = try ObjectDetector(options: options)
    

import MediaPipeTasksVision

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

let options = ObjectDetectorOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .video
options.maxResults = 5

let objectDetector = try ObjectDetector(options: options)
    

import MediaPipeTasksVision

// Class that conforms to the `ObjectDetectorLiveStreamDelegate` protocol and
// implements the method that the object detector calls once it
// finishes performing detection on each input frame.
class ObjectDetectorResultProcessor: NSObject, ObjectDetectorLiveStreamDelegate {

  func objectDetector(
    _ objectDetector: ObjectDetector,
    didFinishDetection objectDetectionResult: ObjectDetectorResult?,
    timestampInMilliseconds: Int,
    error: Error?) {
    // Process the detection result or errors here.
  }
}

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

let options = ObjectDetectorOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .liveStream
options.maxResults = 5

// Assign an object of the class to the `objectDetectorLiveStreamDelegate`
// property.
let processor = ObjectDetectorResultProcessor()
options.objectDetectorLiveStreamDelegate = processor

let objectDetector = try ObjectDetector(options: options)
    

Objective-C

@import MediaPipeTasksVision;

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

MPPObjectDetectorOptions *options = [[MPPObjectDetectorOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeImage;
options.maxResults = 5;

MPPObjectDetector *objectDetector =
      [[MPPObjectDetector alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

@import MediaPipeTasksVision;

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

MPPObjectDetectorOptions *options = [[MPPObjectDetectorOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeVideo;
options.maxResults = 5;

MPPObjectDetector *objectDetector =
      [[MPPObjectDetector alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

@import MediaPipeTasksVision;

// Class that conforms to the `ObjectDetectorLiveStreamDelegate` protocol and
// implements the method that the object detector calls once it
// finishes performing detection on each input frame.

@interface APPObjectDetectorResultProcessor : NSObject 

@end

@implementation MPPObjectDetectorResultProcessor

-   (void)objectDetector:(MPPObjectDetector *)objectDetector
    didFinishDetectionWithResult:(MPPObjectDetectorResult *)ObjectDetectorResult
         timestampInMilliseconds:(NSInteger)timestampInMilliseconds
                           error:(NSError *)error {

    // Process the detection result or errors here.

}

@end

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

MPPObjectDetectorOptions *options = [[MPPObjectDetectorOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeLiveStream;
options.maxResults = 5;

// Assign an object of the class to the `objectDetectorLiveStreamDelegate`
// property.
APPObjectDetectorResultProcessor *processor = [APPObjectDetectorResultProcessor new];
options.objectDetectorLiveStreamDelegate = processor;

MPPObjectDetector *objectDetector =
      [[MPPObjectDetector alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

אפשרויות הגדרה

המשימה הזו כוללת את אפשרויות ההגדרה הבאות לאפליקציות ל-iOS:

הגדרת שידור חי

כשמצב הריצה מוגדר למצב 'שידור חי', לגלאי האובייקטים נדרשת אפשרות הגדרה נוספת של objectDetectorLiveStreamDelegate, שמאפשרת לגלאי לספק תוצאות זיהוי באופן אסינכרוני. ה-delegate מטמיע את השיטה objectDetector(_objectDetector:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:), שנקראת על ידי Object Detector אחרי עיבוד תוצאת הזיהוי של כל פריים.

הכנת הנתונים

צריך להמיר את התמונה או את המסגרת של הקלט לאובייקט MPImage לפני שמעבירים אותו ל-Object Detector. MPImage תומך בסוגים שונים של פורמטים של תמונות ב-iOS, וניתן להשתמש בהם בכל מצב ריצה לצורך הסקת מסקנות. למידע נוסף על MPImage, אפשר לעיין במאמר MPImage API.

בוחרים פורמט תמונה ל-iOS בהתאם לתרחיש לדוגמה ולמצב ההרצה של האפליקציה.MPImage מקבל את הפורמטים UIImage של התמונות ל-iOS, CVPixelBuffer ו-CMSampleBuffer ל-iOS.

UIImage

הפורמט UIImage מתאים במיוחד למצבי הריצה הבאים:

• תמונות: אפשר להמיר תמונות מחבילת אפליקציות, מגלריית משתמשים או ממערכת קבצים בפורמט UIImage לאובייקט MPImage.

• סרטונים: אפשר להשתמש ב-AVAssetImageGenerator כדי לחלץ פריימים של סרטונים לפורמט CGImage, ולהמיר אותם ל-UIImage תמונות.

// 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];
    

בדוגמה מתבצעת אתחול של MPImage עם כיוון ברירת המחדל UIImage.Orientation.Up. אפשר לאתחל את MPImage עם כל אחד מהערכים הנתמכים של UIImage.Orientation. 'זיהוי אובייקטים' לא תומך בכיוונים מוחזרים כמו .upMirrored,‏ .downMirrored, ‏ .leftMirrored, ‏ .rightMirrored.

מידע נוסף על UIImage זמין במסמכי התיעוד למפתחים של Apple בנושא UIImage.

CVPixelBuffer

הפורמט CVPixelBuffer מתאים לאפליקציות שיוצרות פריימים ומשתמשות במסגרת CoreImage של iOS לעיבוד.

הפורמט CVPixelBuffer מתאים במיוחד למצבי ההפעלה הבאים:

• תמונות: אפליקציות שיוצרות תמונות CVPixelBuffer אחרי עיבוד מסוים באמצעות מסגרת CoreImage של iOS יכולות להישלח ל-Object Detector במצב 'הפעלת תמונה'.

• סרטונים: אפשר להמיר פריימים של וידאו לפורמט CVPixelBuffer לצורך עיבוד, ואז לשלוח אותם ל-Object Detect במצב וידאו.

• שידור חי: יכול להיות שאפליקציות שמשתמשות במצלמת iOS כדי ליצור פריימים יומרו לפורמט CVPixelBuffer לצורך עיבוד לפני שהן נשלחות ל-Object Detector במצב שידור חי.

// 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];
    

מידע נוסף על CVPixelBuffer זמין במסמכי התיעוד למפתחים של CVPixelBuffer Apple.

CMSampleBuffer

הפורמט CMSampleBuffer שומר דוגמאות מדיה מסוג מדיה אחידה, והוא מתאים למצב ההרצה של השידור החי. פריימים בשידור חי ממצלמות iOS מועברים באופן אסינכרוני בפורמט CMSampleBuffer על ידי AVCaptureVideoDataOutput של iOS.

// 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];
    

מידע נוסף על CMSampleBuffer זמין במסמכי העזרה למפתחים של Apple בנושא CMSampleBuffer.

הרצת המשימה

כדי להפעיל את Object Detector, משתמשים בשיטה detect() שספציפית למצב ההפעלה שהוקצה:

• תמונת סטילס: detect(image:)
• סרטון: detect(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
• שידור חי: detectAsync(image:)

בדוגמאות הקוד הבאות מפורטות דוגמאות בסיסיות להפעלת Object Detector במצבי ההפעלה השונים:

Swift

let objectDetector.detect(image:image)
    

let objectDetector.detect(videoFrame:image)
    

let objectDetector.detectAsync(image:image)
    

Objective-C

MPPObjectDetectorResult *result = [objectDetector detectInImage:image error:nil];
    

MPPObjectDetectorResult *result = [objectDetector detectInVideoFrame:image          timestampInMilliseconds:timestamp error:nil];
    

BOOL success = [objectDetector detectAsyncInImage:image
                          timestampInMilliseconds:timestamp
                                            error:nil];
    

בדוגמה של הקוד של מזהה האובייקטים אפשר לראות את ההטמעות של כל אחד מהמצבים האלה בפירוט רב יותר: detect(image:), detect(videoFrame:) ו-detectAsync(image:). הקוד לדוגמה מאפשר למשתמש לעבור בין מצבי עיבוד, שיכול להיות שלא נדרשים לתרחיש לדוגמה שלכם.

שימו לב לנקודות הבאות:

• כשמריצים את הקוד במצב וידאו או במצב שידור חי, צריך לספק גם את חותמת הזמן של פריים הקלט למשימה של 'זיהוי אובייקטים'.

• כשהיא פועלת במצב תמונה או סרטון, המשימה 'זיהוי אובייקטים' חוסמת את השרשור הנוכחי עד שהיא מסיימת לעבד את התמונה או את הפריים של הקלט. כדי למנוע חסימה של השרשור הנוכחי, צריך להריץ את העיבוד בשרשור רקע באמצעות מסגרות ה-iOS Dispatch או NSOperation.

• כשהיא פועלת במצב של שידור חי, המשימה של Object Detector חוזרת מיד ולא חוסמת את השרשור הנוכחי. הוא מפעיל את ה-method objectDetector(_objectDetector:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:) עם תוצאת הזיהוי אחרי העיבוד של כל פריים של הקלט. ה-Object Detector מפעיל את השיטה הזו באופן אסינכרוני בתוך תור עיבוד נתונים טורית ייעודי. כדי להציג את התוצאות בממשק המשתמש, שולחים את התוצאות לתור הראשי אחרי העיבוד שלהן. אם הפונקציה detectAsync מופעלת בזמן שהמשימה של 'זיהוי אובייקטים' עסוקה בעיבוד של פריים אחר, 'זיהוי אובייקטים' מתעלם מפריים הקלט החדש.

טיפול בתוצאות והצגתן

לאחר הפעלת ההסקה, המשימה 'זיהוי אובייקטים' מחזירה אובייקט ObjectDetectorResult שמתאר את האובייקטים שאותרו בתמונה שהוזנה.

בדוגמה הבאה אפשר לראות את נתוני הפלט מהמשימה:

ObjectDetectorResult:
 Detection #0:
  Box: (x: 355, y: 133, w: 190, h: 206)
  Categories:
   index       : 17
   score       : 0.73828
   class name  : dog
 Detection #1:
  Box: (x: 103, y: 15, w: 138, h: 369)
  Categories:
   index       : 17
   score       : 0.73047
   class name  : dog

בתמונה הבאה מוצגת תצוגה חזותית של הפלט של המשימה:

הקוד לדוגמה של מזהה האובייקטים מדגים איך להציג את תוצאות הזיהוי שהוחזרו מהמשימה. פרטים נוספים מופיעים בדוגמה לקוד.