iOS용 객체 감지 가이드

객체 감지기 태스크를 사용하면 여러 객체 클래스의 존재와 위치를 감지할 수 있습니다. 예를 들어 객체 감지기는 이미지 내에서 개를 찾을 수 있습니다. 이 안내에서는 iOS에서 객체 감지기 작업을 사용하는 방법을 보여줍니다. 이 안내에 설명된 코드 샘플은 GitHub에서 확인할 수 있습니다.

이 웹 데모를 통해 이 작업이 실행되는 모습을 확인할 수 있습니다. 이 작업의 기능, 모델, 구성 옵션에 대한 자세한 내용은 개요를 참조하세요.

코드 예

MediaPipe Tasks 예시 코드는 iOS용 객체 감지기 앱의 기본 구현입니다. 이 예에서는 실제 iOS 기기의 카메라를 사용하여 객체를 연속적으로 감지하고 기기 갤러리의 이미지와 동영상을 사용하여 객체를 정적으로 감지할 수도 있습니다.

이 앱을 자체 iOS 앱의 시작점으로 사용하거나 기존 앱을 수정할 때 참고할 수 있습니다. 객체 감지기 예시 코드는 GitHub에서 호스팅됩니다.

코드 다운로드

다음 안내에서는 git 명령줄 도구를 사용하여 예시 코드의 로컬 사본을 만드는 방법을 보여줍니다.

예시 코드를 다운로드하려면 다음 안내를 따르세요.

  1. 다음 명령어를 사용하여 git 저장소를 클론합니다.

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

  2. 필요한 경우, Sparse 체크아웃을 사용하도록 git 인스턴스를 구성하여 객체 감지기 예시 앱의 파일만 포함합니다.

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

예시 코드의 로컬 버전을 만든 후 MediaPipe 작업 라이브러리를 설치하고 Xcode를 사용하여 프로젝트를 열고 앱을 실행하면 됩니다. 자세한 내용은 iOS 설정 가이드를 참고하세요.

주요 구성요소

다음 파일에는 객체 감지기 예시 애플리케이션에 필요한 중요 코드가 포함되어 있습니다.

설정

이 섹션에서는 객체 감지기를 사용하도록 개발 환경 및 코드 프로젝트를 설정하는 주요 단계를 설명합니다. 플랫폼 버전 요구사항을 비롯하여 MediaPipe 작업을 사용하기 위한 개발 환경 설정에 관한 일반적인 정보는 iOS용 설정 가이드를 참고하세요.

종속 항목

객체 감지기는 CocoaPods를 사용하여 설치해야 하는 MediaPipeTasksVision 라이브러리를 사용합니다. 이 라이브러리는 Swift 및 Objective-C 앱과 호환되며 언어별 추가 설정이 필요하지 않습니다.

macOS에 CocoaPods를 설치하는 방법에 관한 안내는 CocoaPods 설치 가이드를 참고하세요. 앱에 필요한 포드로 Podfile를 만드는 방법에 대한 안내는 CocoaPods 사용을 참조하세요.

다음 코드를 사용하여 Podfile에 MediaPipeTasksVision 포드를 추가합니다.

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

앱에 단위 테스트 타겟이 포함된 경우 Podfile 설정에 관한 자세한 내용은 iOS용 설정 가이드를 참고하세요.

모델

MediaPipe 객체 감지기 태스크에는 이 태스크와 호환되는 학습된 모델이 필요합니다. 객체 감지기에 사용할 수 있는 학습된 모델에 관한 자세한 내용은 작업 개요 모델 섹션을 참고하세요.

모델을 선택하고 다운로드한 후 Xcode를 사용하여 프로젝트 디렉터리에 추가합니다. Xcode 프로젝트에 파일을 추가하는 방법은 Xcode 프로젝트에서 파일 및 폴더 관리를 참조하세요.

BaseOptions.modelAssetPath 속성을 사용하여 앱 번들의 모델 경로를 지정합니다. 코드 예시는 다음 섹션을 참고하세요.

할 일 만들기

초기화자 중 하나를 호출하여 객체 감지기 태스크를 만들 수 있습니다. ObjectDetector(options:) 이니셜라이저는 실행 모드, 표시 이름 언어, 결과 최대 개수, 신뢰도 기준점, 카테고리 허용 목록 및 차단 목록을 비롯한 구성 옵션의 값을 설정합니다.

맞춤설정된 구성 옵션으로 초기화한 객체 감지기가 필요하지 않은 경우 ObjectDetector(modelPath:) 이니셜라이저를 사용하여 기본 옵션으로 객체 감지기를 만들 수 있습니다. 구성 옵션에 관한 자세한 내용은 구성 개요를 참고하세요.

객체 감지기 태스크는 3가지 입력 데이터 유형(정지 이미지, 동영상 파일, 라이브 동영상 스트림)을 지원합니다. 기본적으로 ObjectDetector(modelPath:)는 정지 이미지의 작업을 초기화합니다. 동영상 파일 또는 라이브 동영상 스트림을 처리하도록 작업을 초기화하려면 ObjectDetector(options:)를 사용하여 동영상 또는 라이브 스트림 실행 모드를 지정합니다. 라이브 스트림 모드에는 객체 감지기가 감지 결과를 대리인에게 비동기식으로 전송할 수 있는 objectDetectorLiveStreamDelegate 구성 옵션도 추가로 필요합니다.

실행 모드에 해당하는 탭을 선택하여 태스크를 만들고 추론을 실행하는 방법을 알아보세요.

Swift

이미지

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)

동영상

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)

실시간 스트림

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

이미지

@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];

동영상

@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];

실시간 스트림

@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];

구성 옵션

이 작업에는 iOS 앱에 관한 다음과 같은 구성 옵션이 있습니다.

옵션 이름 설명 값 범위 기본값
runningMode 작업의 실행 모드를 설정합니다. 모드는 세 가지입니다.

IMAGE: 단일 이미지 입력의 모드입니다.

동영상: 동영상의 디코딩된 프레임 모드입니다.

LIVE_STREAM: 카메라와 같은 입력 데이터의 라이브 스트림 모드입니다. 이 모드에서는 결과를 비동기식으로 수신할 리스너를 설정하려면 resultListener를 호출해야 합니다.		 {RunningMode.image, RunningMode.video, RunningMode.liveStream} RunningMode.image
displayNamesLocales 가능한 경우 태스크 모델의 메타데이터에 제공된 표시 이름에 사용할 라벨의 언어를 설정합니다. 기본값은 영어의 경우 en입니다. TensorFlow Lite Metadata Writer API를 사용하여 맞춤 모델의 메타데이터에 현지화된 라벨을 추가할 수 있습니다. 언어 코드 en
maxResults 반환할 점수가 가장 높은 감지 결과의 최대 개수를 설정합니다(선택사항). 모든 양수 -1 (모든 결과가 반환됨)
scoreThreshold 모델 메타데이터에 제공된 값 (있는 경우)을 재정의하는 예측 점수 기준점을 설정합니다. 이 값 미만의 결과는 거부됩니다. 모든 부동 소수점 수 설정되지 않음
categoryAllowlist 허용되는 카테고리 이름의 선택적 목록을 설정합니다. 비어 있지 않으면 이 세트에 카테고리 이름이 없는 감지 결과가 필터링됩니다. 중복되거나 알 수 없는 카테고리 이름은 무시됩니다. 이 옵션은 categoryDenylist와 상호 배타적이며 둘 다 사용하면 오류가 발생합니다. 모든 문자열 설정되지 않음
categoryDenylist 허용되지 않는 카테고리 이름의 선택적 목록을 설정합니다. 비어 있지 않으면 이 세트에 카테고리 이름이 있는 감지 결과가 필터링됩니다. 중복되거나 알 수 없는 카테고리 이름은 무시됩니다. 이 옵션은 categoryAllowlist와 상호 배타적이며 두 가지를 모두 사용하면 오류가 발생합니다. 모든 문자열 설정되지 않음

라이브 스트림 구성

실행 모드가 라이브 스트림으로 설정된 경우 객체 감지기에 추가 objectDetectorLiveStreamDelegate 구성 옵션이 필요합니다. 이 옵션을 사용하면 감지기가 감지 결과를 비동기식으로 제공할 수 있습니다. 대리자는 각 프레임의 감지 결과를 처리한 후 객체 감지기가 호출하는 objectDetector(_objectDetector:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:) 메서드를 구현합니다.

옵션 이름 설명 값 범위 기본값
objectDetectorLiveStreamDelegate 객체 감지기가 라이브 스트림 모드에서 비동기식으로 감지 결과를 수신하도록 합니다. 인스턴스가 이 속성으로 설정된 클래스는 objectDetector(_:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:) 메서드를 구현해야 합니다. 해당 사항 없음 설정되지 않음

데이터 준비

입력 이미지 또는 프레임을 객체 감지기에 전달하기 전에 MPImage 객체로 변환해야 합니다. MPImage는 다양한 유형의 iOS 이미지 형식을 지원하며 추론을 위해 모든 실행 모드에서 사용할 수 있습니다. MPImage에 관한 자세한 내용은 MPImage API를 참고하세요.

사용 사례와 애플리케이션에 필요한 실행 모드에 따라 iOS 이미지 형식을 선택합니다.MPImage는 UIImage, CVPixelBuffer, CMSampleBuffer iOS 이미지 형식을 허용합니다.

UIImage

UIImage 형식은 다음과 같은 실행 모드에 적합합니다.

  • 이미지: UIImage 이미지 형식의 앱 번들, 사용자 갤러리 또는 파일 시스템의 이미지를 MPImage 객체로 변환할 수 있습니다.

  • 동영상: AVAssetImageGenerator를 사용하여 동영상 프레임을 CGImage 형식으로 추출한 다음 UIImage 이미지로 변환합니다.

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];

이 예에서는 기본 UIImage.Orientation.Up 방향으로 MPImage를 초기화합니다. 지원되는 UIImage.Orientation 값으로 MPImage를 초기화할 수 있습니다. 객체 감지기는 .upMirrored, .downMirrored, .leftMirrored, .rightMirrored와 같은 거울 방향을 지원하지 않습니다.

UIImage에 관한 자세한 내용은 UIImage Apple 개발자 문서를 참고하세요.

CVPixelBuffer

CVPixelBuffer 형식은 프레임을 생성하고 처리에 iOS CoreImage 프레임워크를 사용하는 애플리케이션에 적합합니다.

CVPixelBuffer 형식은 다음과 같은 실행 모드에 적합합니다.

  • 이미지: iOS의 CoreImage 프레임워크를 사용하여 일부 처리 후 CVPixelBuffer 이미지를 생성하는 앱은 이미지 실행 모드에서 객체 감지기로 전송될 수 있습니다.

  • 동영상: 동영상 프레임을 처리를 위해 CVPixelBuffer 형식으로 변환한 후 동영상 모드의 객체 감지기에 전송할 수 있습니다.

  • 라이브 스트림: iOS 카메라를 사용하여 프레임을 생성하는 앱은 라이브 스트림 모드에서 객체 감지기로 전송되기 전에 처리를 위해 CVPixelBuffer 형식으로 변환될 수 있습니다.

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];

CVPixelBuffer에 관한 자세한 내용은 CVPixelBuffer Apple 개발자 문서를 참고하세요.

CMSampleBuffer

CMSampleBuffer 형식은 균일한 미디어 유형의 미디어 샘플을 저장하며 라이브 스트림 실행 모드에 적합합니다. iOS 카메라의 라이브 프레임은 iOS AVCaptureVideoDataOutput에 의해 CMSampleBuffer 형식으로 비동기식으로 전송됩니다.

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];

CMSampleBuffer에 관한 자세한 내용은 CMSampleBuffer Apple 개발자 문서를 참고하세요.

작업 실행

객체 감지기를 실행하려면 할당된 실행 모드에 맞는 detect() 메서드를 사용합니다.

  • 스틸 이미지: detect(image:)
  • 동영상: detect(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
  • 라이브 스트림: detectAsync(image:)

다음 코드 샘플은 다양한 실행 모드에서 객체 감지기를 실행하는 방법의 기본 예를 보여줍니다.

Swift

이미지

let objectDetector.detect(image:image)

동영상

let objectDetector.detect(videoFrame:image)

실시간 스트림

let objectDetector.detectAsync(image:image)

Objective-C

이미지

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

동영상

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

실시간 스트림

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

객체 감지기 코드 예에서는 이러한 각 모드의 구현을 detect(image:), detect(videoFrame:), detectAsync(image:)로 자세히 보여줍니다. 이 샘플 코드를 사용하면 사용자가 처리 모드를 전환할 수 있지만, 이는 사용 사례에 필요하지 않을 수 있습니다.

다음에 유의하세요.

  • 동영상 모드 또는 라이브 스트림 모드에서 실행하는 경우 객체 감지기 작업에 입력 프레임의 타임스탬프도 제공해야 합니다.

  • 이미지 또는 동영상 모드에서 실행하면 객체 감지기 작업은 입력 이미지 또는 프레임 처리를 완료할 때까지 현재 스레드를 차단합니다. 현재 스레드가 차단되지 않도록 하려면 iOS Dispatch 또는 NSOperation 프레임워크를 사용하여 백그라운드 스레드에서 처리를 실행합니다.

  • 라이브 스트림 모드에서 실행하면 객체 감지기 작업이 즉시 반환되고 현재 스레드를 차단하지 않습니다. 각 입력 프레임을 처리한 후 감지 결과와 함께 objectDetector(_objectDetector:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:) 메서드를 호출합니다. 객체 감지기는 전용 직렬 전달 대기열에서 이 메서드를 비동기식으로 호출합니다. 사용자 인터페이스에 결과를 표시하려면 결과를 처리한 후 기본 큐로 결과를 전달합니다. 객체 감지기 작업이 다른 프레임을 처리하는 데 바쁠 때 detectAsync 함수가 호출되면 객체 감지기에서 새 입력 프레임을 무시합니다.

결과 처리 및 표시

추론을 실행하면 객체 감지기 작업은 입력 이미지에서 찾은 객체를 설명하는 ObjectDetectorResult 객체를 반환합니다.

다음은 이 태스크의 출력 데이터 예시입니다.

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

다음 이미지는 태스크 출력의 시각화를 보여줍니다.

객체 감지기 예시 코드는 작업에서 반환된 감지 결과를 표시하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 코드 예시를 참조하세요.