Guía de detección de objetos para iOS

La tarea Detector de objetos te permite detectar la presencia y la ubicación de varias clases de objetos. Por ejemplo, un detector de objetos puede ubicar perros dentro de una imagen. En estas instrucciones, se muestra cómo usar la tarea Detector de objetos en iOS. La muestra de código que se describe en estas instrucciones está disponible en GitHub.

Puedes ver esta tarea en acción en esta demostración web. Para obtener más información sobre las funciones, los modelos y las opciones de configuración de esta tarea, consulta la Descripción general.

Ejemplo de código

El código de ejemplo de MediaPipe Tasks es una implementación básica de una app del detector de objetos para iOS. En el ejemplo, se usa la cámara de un dispositivo iOS físico para detectar objetos de forma continua, y también se pueden usar imágenes y videos de la galería del dispositivo para detectar objetos de forma estática.

Puedes usar la app como punto de partida para tu propia app para iOS o consultarla cuando modifiques una app existente. El código de ejemplo del detector de objetos se aloja en GitHub.

Descarga el código

En las siguientes instrucciones, se muestra cómo crear una copia local del código de ejemplo con la herramienta de línea de comandos git.

Para descargar el código de ejemplo, haz lo siguiente:

1. Usa el siguiente comando para clonar el repositorio de Git:

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

2. De manera opcional, configura tu instancia de Git para que use un proceso de confirmación de compra disperso, de modo que solo tengas los archivos para la app de ejemplo del detector de objetos:

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

Después de crear una versión local del código de ejemplo, puedes instalar la biblioteca de tareas de MediaPipe, abrir el proyecto con Xcode y ejecutar la app. Para obtener instrucciones, consulta la Guía de configuración para iOS.

Componentes clave

Los siguientes archivos contienen el código fundamental para la aplicación de ejemplo del detector de objetos:

• ObjectDetectorService.swift: inicializa el detector, controla la selección del modelo y ejecuta la inferencia en los datos de entrada.
• CameraViewController.swift: Implementa la IU para el modo de entrada del feed de la cámara en vivo y visualiza los resultados de la detección.
• MediaLibraryViewController.swift: Implementa la IU para el modo de entrada de archivos de imagen estática y video, y visualiza los resultados de la detección.

Configuración

En esta sección, se describen los pasos clave para configurar el entorno de desarrollo y los proyectos de código a fin de usar el detector de objetos. Si quieres obtener información general sobre cómo configurar tu entorno de desarrollo para usar tareas de MediaPipe, incluidos los requisitos de la versión de la plataforma, consulta la Guía de configuración para iOS.

Dependencias

El detector de objetos usa la biblioteca MediaPipeTasksVision, que se debe instalar con CocoaPods. La biblioteca es compatible con las apps de Swift y Objective-C, y no requiere ninguna configuración adicional específica de un lenguaje.

Si quieres obtener instrucciones para instalar CocoaPods en macOS, consulta la guía de instalación de CocoaPods. Si quieres obtener instrucciones para crear un Podfile con los Pods necesarios para tu app, consulta Usa CocoaPods.

Agrega el pod de MediaPipeTasksVision a Podfile con el siguiente código:

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

Si la app incluye objetivos de prueba de unidades, consulta la Guía de configuración para iOS y obtén información adicional sobre la configuración de tu Podfile.

Modelo

La tarea Detector de objetos de MediaPipe requiere un modelo entrenado que sea compatible con esta tarea. Si quieres obtener más información sobre los modelos entrenados disponibles para el detector de objetos, consulta la sección Modelos de descripción general de la tarea.

Selecciona y descarga un modelo, y agrégalo al directorio de tu proyecto con Xcode. Para obtener instrucciones sobre cómo agregar archivos al proyecto de Xcode, consulta Cómo administrar archivos y carpetas en tu proyecto de Xcode.

Usa la propiedad BaseOptions.modelAssetPath para especificar la ruta de acceso al modelo en tu paquete de aplicación. Para ver un ejemplo de código, consulta la siguiente sección.

Crea la tarea

Puedes llamar a uno de sus inicializadores para crear la tarea Detector de objetos. El inicializador ObjectDetector(options:) establece valores para las opciones de configuración, incluido el modo de ejecución, la configuración regional de nombres visibles, la cantidad máxima de resultados, el umbral de confianza, la lista de entidades permitidas de categorías y la lista de bloqueo.

Si no necesitas que se inicialice un detector de objetos con opciones de configuración personalizadas, puedes usar el inicializador ObjectDetector(modelPath:) para crear un detector de objetos con las opciones predeterminadas. Para obtener más información sobre las opciones de configuración, consulta Descripción general de la configuración.

La tarea Detector de objetos admite 3 tipos de datos de entrada: imágenes estáticas, archivos de video y transmisiones de video en vivo. De forma predeterminada, ObjectDetector(modelPath:) inicializa una tarea para imágenes estáticas. Si deseas que tu tarea se inicialice para procesar archivos de video o transmisiones de video en vivo, usa ObjectDetector(options:) para especificar el modo de ejecución de video o transmisión en vivo. El modo de transmisión en vivo también requiere la opción de configuración adicional objectDetectorLiveStreamDelegate, que permite que el detector de objetos entregue resultados de detección al delegado de forma asíncrona.

Elige la pestaña correspondiente a tu modo de ejecución para ver cómo crear la tarea y ejecutar la inferencia.

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];
    

Opciones de configuración

Esta tarea incluye las siguientes opciones de configuración para apps para iOS:

Configuración de la transmisión en vivo

Cuando el modo de ejecución se establece en transmisión en vivo, el detector de objetos requiere la opción de configuración adicional objectDetectorLiveStreamDelegate, que permite que el detector entregue resultados de detección de forma asíncrona. El delegado implementa el método objectDetector(_objectDetector:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:), al que el detector de objetos llama después de procesar el resultado de la detección de cada fotograma.

Preparar los datos

Debes convertir la imagen o el marco de entrada en un objeto MPImage antes de pasarlo al detector de objetos. MPImage admite diferentes tipos de formatos de imagen de iOS y puede usarlos en cualquier modo de ejecución para la inferencia. Para obtener más información sobre MPImage, consulta la API de MPImage.

Elige un formato de imagen de iOS según tu caso de uso y el modo de ejecución que requiera tu aplicación.MPImage acepta los formatos de imagen de iOS UIImage, CVPixelBuffer y CMSampleBuffer.

UIImage

El formato UIImage es adecuado para los siguientes modos de ejecución:

• Imágenes: Las imágenes de un paquete de aplicación, una galería de usuario o un sistema de archivos con el formato de imágenes UIImage se pueden convertir en un objeto MPImage.

• Videos: Usa AVAssetImageGenerator para extraer fotogramas de video al formato CGImage y, luego, convertirlos en imágenes UIImage.

// 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];
    

En el ejemplo, se inicializa un objeto MPImage con la orientación predeterminada UIImage.Orientation.Up. Puedes inicializar un objeto MPImage con cualquiera de los valores UIImage.Orientation admitidos. El detector de objetos no admite orientaciones duplicadas, como .upMirrored, .downMirrored, .leftMirrored y .rightMirrored.

Para obtener más información sobre UIImage, consulta la documentación de UIImage para desarrolladores de Apple.

CVPixelBuffer

El formato CVPixelBuffer es adecuado para aplicaciones que generan marcos y usan el framework CoreImage de iOS para el procesamiento.

El formato CVPixelBuffer es adecuado para los siguientes modos de ejecución:

• Imágenes: Las apps que generan imágenes CVPixelBuffer después de procesarlas con el framework CoreImage de iOS se pueden enviar al detector de objetos en el modo de ejecución de imágenes.

• Videos: Los fotogramas de video se pueden convertir al formato CVPixelBuffer para su procesamiento y, luego, se envían al detector de objetos en el modo de video.

• Transmisión en vivo: Las apps que usan una cámara de iOS para generar fotogramas se pueden convertir al formato CVPixelBuffer para su procesamiento antes de enviarse al detector de objetos en el modo de transmisión en vivo.

// 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];
    

Para obtener más información sobre CVPixelBuffer, consulta la documentación para desarrolladores de Apple CVPixelBuffer.

CMSampleBuffer

El formato CMSampleBuffer almacena muestras de contenido multimedia de un tipo de medio uniforme y es adecuado para el modo de ejecución de transmisión en vivo. Los fotogramas en tiempo real de las cámaras iOS se entregan de forma asíncrona en formato CMSampleBuffer por AVCaptureVideoDataOutput de 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];
    

Para obtener más información sobre CMSampleBuffer, consulta la documentación de CMSampleBuffer para desarrolladores de Apple.

Ejecuta la tarea

Para ejecutar el detector de objetos, usa el método detect() específico del modo de ejecución asignado:

• Imagen fija: detect(image:)
• Video: detect(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
• transmisión en vivo: detectAsync(image:)

En las siguientes muestras de código, se presentan ejemplos básicos de cómo ejecutar el detector de objetos en estos diferentes modos de ejecución:

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];
    

En el ejemplo de código del detector de objetos, se muestran las implementaciones de cada uno de estos modos con más detalle detect(image:), detect(videoFrame:) y detectAsync(image:). El código de ejemplo permite al usuario cambiar entre los modos de procesamiento que pueden no ser necesarios para tu caso de uso.

Ten en cuenta lo siguiente:

• Cuando ejecutes en modo video o transmisión en vivo, también deberás proporcionar la marca de tiempo del fotograma de entrada a la tarea del detector de objetos.

• Cuando se ejecuta en modo de imagen o video, la tarea Detector de objetos bloquea el subproceso actual hasta que termina de procesar la imagen o el marco de entrada. Para evitar que se bloquee el subproceso actual, ejecuta el procesamiento en un subproceso en segundo plano con los frameworks de Dispatch o NSOperation de iOS.

• Cuando se ejecuta en el modo de transmisión en vivo, la tarea Detector de objetos se muestra de inmediato y no bloquea el subproceso actual. Invoca el método objectDetector(_objectDetector:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:) con el resultado de la detección después de procesar cada fotograma de entrada. El detector de objetos invoca este método de forma asíncrona en una cola de envío en serie dedicada. Para mostrar resultados en la interfaz de usuario, despacha los resultados a la cola principal después de procesarlos. Si se llama a la función detectAsync cuando la tarea Detector de objetos está ocupada procesando otro marco, el detector de objetos ignora el marco de entrada nuevo.

Cómo controlar y mostrar los resultados

Cuando se ejecuta la inferencia, la tarea Detector de objetos muestra un objeto ObjectDetectorResult, que describe los objetos que encontró en la imagen de entrada.

A continuación, se muestra un ejemplo de los datos de salida de esta tarea:

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

En la siguiente imagen, se muestra una visualización del resultado de la tarea:

En el código de ejemplo del detector de objetos, se demuestra cómo mostrar los resultados de detección que muestra la tarea. Consulta el ejemplo de código para obtener más información.