Hướng dẫn phát hiện đối tượng cho iOS

Tác vụ Trình phát hiện đối tượng cho phép bạn phát hiện sự hiện diện và vị trí của nhiều lớp đối tượng. Ví dụ: Trình phát hiện đối tượng có thể xác định vị trí của các chú chó trong một hình ảnh. Những hướng dẫn này cho bạn biết cách sử dụng tác vụ Trình phát hiện đối tượng trong iOS. Bạn có thể xem mã mẫu được mô tả trong các hướng dẫn này trên GitHub.

Bạn có thể xem tác vụ này trong thực tế bằng cách xem Bản minh hoạ trên web này. Để biết thêm thông tin về các tính năng, mô hình và lựa chọn cấu hình của tác vụ này, hãy xem phần Tổng quan.

Ví dụ về mã

Mã ví dụ về MediaPipe Tasks là cách triển khai cơ bản của ứng dụng Trình phát hiện đối tượng dành cho iOS. Ví dụ này sử dụng máy ảnh trên một thiết bị iOS thực để liên tục phát hiện đối tượng, đồng thời cũng có thể sử dụng hình ảnh và video trong thư viện của thiết bị để phát hiện đối tượng một cách tĩnh.

Bạn có thể sử dụng ứng dụng này làm điểm bắt đầu cho ứng dụng iOS của riêng mình hoặc tham khảo ứng dụng đó khi sửa đổi ứng dụng hiện có. Mã ví dụ về Trình phát hiện đối tượng được lưu trữ trên GitHub.

Tải mã xuống

Hướng dẫn sau đây cho bạn biết cách tạo bản sao cục bộ của mã ví dụ bằng công cụ dòng lệnh git.

Cách tải mã ví dụ xuống:

1. Sao chép kho lưu trữ git bằng lệnh sau:

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

2. Bạn có thể tuỳ ý định cấu hình thực thể git để sử dụng tính năng kiểm tra thư mục thưa, nhờ đó bạn chỉ có các tệp cho ứng dụng mẫu Trình phát hiện đối tượng:

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

Sau khi tạo phiên bản cục bộ của mã ví dụ, bạn có thể cài đặt thư viện tác vụ MediaPipe, mở dự án bằng Xcode và chạy ứng dụng. Để biết hướng dẫn, hãy xem Hướng dẫn thiết lập cho iOS.

Thành phần chính

Các tệp sau đây chứa mã quan trọng cho ứng dụng mẫu Trình phát hiện đối tượng:

• ObjectDetectorService.swift: Khởi chạy trình phát hiện, xử lý lựa chọn mô hình và chạy suy luận dựa trên dữ liệu đầu vào.
• CameraViewController.swift: triển khai giao diện người dùng cho chế độ nhập nguồn cấp dữ liệu máy ảnh trực tiếp và trực quan hoá kết quả phát hiện.
• MediaLibraryViewController.swift: triển khai giao diện người dùng cho chế độ nhập tệp hình ảnh tĩnh và video, đồng thời trực quan hoá kết quả phát hiện.

Thiết lập

Phần này mô tả các bước chính để thiết lập môi trường phát triển và dự án mã để sử dụng Trình phát hiện đối tượng. Để biết thông tin chung về cách thiết lập môi trường phát triển để sử dụng các tác vụ MediaPipe, bao gồm cả các yêu cầu về phiên bản nền tảng, hãy xem Hướng dẫn thiết lập dành cho iOS.

Phần phụ thuộc

Trình phát hiện đối tượng sử dụng thư viện MediaPipeTasksVision. Bạn phải cài đặt thư viện này bằng CocoaPods. Thư viện này tương thích với cả ứng dụng Swift và object-C và không yêu cầu thiết lập thêm theo ngôn ngữ cụ thể nào.

Để biết hướng dẫn cài đặt CocoaPods trên macOS, hãy tham khảo hướng dẫn cài đặt CocoaPods. Để xem hướng dẫn về cách tạo Podfile với các nhóm cần thiết cho ứng dụng, hãy tham khảo bài viết Sử dụng CocoaPods.

Thêm nhóm MediaPipeTasksVision vào Podfile bằng mã sau:

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

Nếu ứng dụng của bạn có các mục tiêu kiểm thử đơn vị, hãy tham khảo Hướng dẫn thiết lập cho iOS để biết thêm thông tin về cách thiết lập Podfile.

Mẫu

Tác vụ Trình phát hiện đối tượng MediaPipe yêu cầu một mô hình đã huấn luyện tương thích với tác vụ này. Để biết thêm thông tin về các mô hình đã huấn luyện có sẵn cho Trình phát hiện đối tượng, hãy xem Mục mô hình trong phần tổng quan về tác vụ.

Chọn và tải một mô hình xuống, sau đó thêm mô hình đó vào thư mục dự án bằng Xcode. Để biết hướng dẫn về cách thêm tệp vào dự án Xcode, hãy tham khảo phần Quản lý tệp và thư mục trong dự án Xcode.

Sử dụng thuộc tính BaseOptions.modelAssetPath để chỉ định đường dẫn đến mô hình trong gói ứng dụng. Để biết ví dụ về mã, hãy xem phần tiếp theo.

Tạo việc cần làm

Bạn có thể tạo tác vụ Trình phát hiện đối tượng bằng cách gọi một trong các trình khởi tạo của tác vụ đó. Trình khởi chạy ObjectDetector(options:) đặt các giá trị cho các tuỳ chọn cấu hình bao gồm chế độ chạy, ngôn ngữ tên hiển thị, số lượng kết quả tối đa, ngưỡng độ tin cậy, danh sách cho phép và danh sách từ chối danh mục.

Nếu không cần Trình phát hiện đối tượng được khởi tạo bằng các tuỳ chọn cấu hình tuỳ chỉnh, bạn có thể sử dụng trình khởi tạo ObjectDetector(modelPath:) để tạo Trình phát hiện đối tượng bằng các tuỳ chọn mặc định. Để biết thêm thông tin về các tuỳ chọn cấu hình, hãy xem phần Tổng quan về cấu hình.

Tác vụ Trình phát hiện đối tượng hỗ trợ 3 loại dữ liệu đầu vào: hình ảnh tĩnh, tệp video và luồng video trực tiếp. Theo mặc định, ObjectDetector(modelPath:) sẽ khởi chạy một tác vụ cho ảnh tĩnh. Nếu bạn muốn khởi chạy tác vụ để xử lý các tệp video hoặc luồng video phát trực tiếp, hãy sử dụng ObjectDetector(options:) để chỉ định chế độ chạy video hoặc phát trực tiếp. Chế độ phát trực tiếp cũng yêu cầu tuỳ chọn cấu hình objectDetectorLiveStreamDelegate bổ sung, cho phép Trình phát hiện đối tượng cung cấp kết quả phát hiện cho thực thể uỷ quyền một cách không đồng bộ.

Chọn thẻ tương ứng với chế độ chạy để xem cách tạo tác vụ và chạy suy luận.

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];
    

Các lựa chọn về cấu hình

Tác vụ này có các tuỳ chọn cấu hình sau đây cho ứng dụng iOS:

Cấu hình sự kiện phát trực tiếp

Khi chế độ chạy được đặt thành phát trực tiếp, Trình phát hiện đối tượng yêu cầu tuỳ chọn cấu hình objectDetectorLiveStreamDelegate bổ sung, cho phép trình phát hiện phân phối kết quả phát hiện không đồng bộ. Phương thức uỷ quyền triển khai phương thức objectDetector(_objectDetector:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:) mà Trình phát hiện đối tượng gọi sau khi xử lý kết quả phát hiện cho mỗi khung.

Chuẩn bị dữ liệu

Bạn cần chuyển đổi hình ảnh hoặc khung đầu vào thành đối tượng MPImage trước khi truyền đối tượng đó đến Trình phát hiện đối tượng. MPImage hỗ trợ nhiều loại định dạng hình ảnh iOS và có thể sử dụng các định dạng đó ở bất kỳ chế độ chạy nào để suy luận. Để biết thêm thông tin về MPImage, hãy tham khảo API MPImage.

Hãy chọn định dạng hình ảnh iOS dựa trên trường hợp sử dụng của bạn và chế độ chạy mà ứng dụng yêu cầu.MPImage chấp nhận các định dạng hình ảnh iOS UIImage, CVPixelBuffer và CMSampleBuffer.

UIImage

Định dạng UIImage phù hợp với các chế độ chạy sau:

• Hình ảnh: hình ảnh từ gói ứng dụng, thư viện người dùng hoặc hệ thống tệp được định dạng dưới dạng hình ảnh UIImage có thể được chuyển đổi thành đối tượng MPImage.

• Video: Sử dụng AVAssetImageGenerator để trích xuất khung hình video sang định dạng CGImage, sau đó chuyển đổi chúng thành hình ảnh 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];
    

Ví dụ này khởi tạo MPImage với hướng mặc định UIImage.Orientation.Up. Bạn có thể khởi chạy MPImage bằng bất kỳ giá trị UIImage.Orientation nào được hỗ trợ. Trình phát hiện đối tượng không hỗ trợ các hướng phản chiếu như .upMirrored, .downMirrored, .leftMirrored, .rightMirrored.

Để biết thêm thông tin về UIImage, hãy tham khảo Tài liệu dành cho nhà phát triển Apple về UIImage.

CVPixelBuffer

Định dạng CVPixelBuffer rất phù hợp với các ứng dụng tạo khung và dùng khung CoreImage của iOS để xử lý.

Định dạng CVPixelBuffer phù hợp với các chế độ chạy sau:

• Hình ảnh: các ứng dụng tạo hình ảnh CVPixelBuffer sau khi xử lý một số hình ảnh bằng khung CoreImage của iOS có thể được gửi đến Trình phát hiện đối tượng ở chế độ chạy hình ảnh.

• Video: có thể chuyển đổi khung hình video sang định dạng CVPixelBuffer để xử lý, sau đó gửi đến Trình phát hiện đối tượng ở chế độ video.

• phát trực tiếp: các ứng dụng sử dụng máy ảnh iOS để tạo khung hình có thể được chuyển đổi thành định dạng CVPixelBuffer để xử lý trước khi được gửi đến Trình phát hiện đối tượng ở chế độ phát trực tiếp.

// 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];
    

Để biết thêm thông tin về CVPixelBuffer, hãy tham khảo Tài liệu dành cho nhà phát triển Apple về CVPixelBuffer.

CMSampleBuffer

Định dạng CMSampleBuffer lưu trữ các mẫu nội dung nghe nhìn thuộc một loại nội dung nghe nhìn đồng nhất và phù hợp với chế độ chạy phát trực tiếp. Khung hình trực tiếp từ máy ảnh iOS được phân phối không đồng bộ ở định dạng CMSampleBuffer bằng iOS 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];
    

Để biết thêm thông tin về CMSampleBuffer, hãy tham khảo Tài liệu dành cho nhà phát triển Apple về CMSampleBuffer.

Chạy tác vụ

Để chạy Trình phát hiện đối tượng, hãy sử dụng phương thức detect() dành riêng cho chế độ chạy được chỉ định:

• Hình ảnh tĩnh: detect(image:)
• Video: detect(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
• sự kiện phát trực tiếp: detectAsync(image:)

Các mã mẫu sau đây cho thấy các ví dụ cơ bản về cách chạy Trình phát hiện đối tượng ở các chế độ chạy khác nhau:

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];
    

Ví dụ về mã của Trình phát hiện đối tượng cho thấy cách triển khai từng chế độ này một cách chi tiết hơn detect(image:), detect(videoFrame:) và detectAsync(image:). Mã ví dụ cho phép người dùng chuyển đổi giữa các chế độ xử lý, đây có thể không cần thiết cho trường hợp sử dụng của bạn.

Xin lưu ý những điều sau:

• Khi chạy ở chế độ video hoặc chế độ phát trực tiếp, bạn cũng phải cung cấp dấu thời gian của khung đầu vào cho tác vụ Trình phát hiện đối tượng.

• Khi chạy ở chế độ hình ảnh hoặc video, tác vụ Trình phát hiện đối tượng sẽ chặn luồng hiện tại cho đến khi xử lý xong khung hoặc hình ảnh đầu vào. Để tránh chặn luồng hiện tại, hãy thực thi quá trình xử lý trong luồng nền bằng cách sử dụng khung iOS Dispatch hoặc NSOperation.

• Khi chạy ở chế độ phát trực tiếp, tác vụ của Trình phát hiện đối tượng sẽ trả về ngay lập tức và không chặn luồng hiện tại. Phương thức này gọi phương thức objectDetector(_objectDetector:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:) với kết quả phát hiện sau khi xử lý từng khung hình đầu vào. Trình phát hiện đối tượng gọi phương thức này không đồng bộ trên một hàng đợi điều phối nối tiếp chuyên dụng. Để hiển thị kết quả trên giao diện người dùng, hãy điều phối kết quả đến hàng đợi chính sau khi xử lý kết quả. Nếu hàm detectAsync được gọi khi tác vụ Trình phát hiện đối tượng đang bận xử lý một khung hình khác, thì Trình phát hiện đối tượng sẽ bỏ qua khung hình đầu vào mới.

Xử lý và hiện kết quả

Khi chạy quy trình suy luận, tác vụ Trình phát hiện đối tượng sẽ trả về một đối tượng ObjectDetectorResult mô tả các đối tượng mà nó đã tìm thấy trong hình ảnh đầu vào.

Sau đây là ví dụ về dữ liệu đầu ra của tác vụ này:

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

Hình ảnh sau đây cho thấy hình ảnh trực quan của kết quả tác vụ:

Mã ví dụ về Trình phát hiện đối tượng minh hoạ cách hiển thị kết quả phát hiện được trả về từ tác vụ, hãy xem mã ví dụ để biết thông tin chi tiết.