iOS용 자세 특징 감지 가이드

포즈 랜드마크 작업을 사용하면 이미지에서 인체의 랜드마크를 감지할 수 있으며, 있습니다. 이 작업을 사용하여 주요 신체 위치를 식별하고, 자세를 분석하고, 움직임을 분류합니다. 이 작업에서는 다양한 방식으로 작동하는 머신러닝 (ML) 모델을 광고를 게재할 수 있습니다. 작업이 이미지에 랜드마크를 포즈 본문을 출력합니다. 3차원 세계 좌표로 구성됩니다.

다음 도움말은 iOS 앱에서 포즈 랜드마크를 사용하는 방법을 보여줍니다. 코드 샘플 목록은 GitHub

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

코드 예

MediaPipe 태스크 예시 코드는 포즈 랜드마크의 기본 구현입니다. 되었습니다. 이 예시에서는 실제 iOS 기기의 카메라를 사용하여 연속 동영상 스트림에서 자세를 감지합니다. 앱이 자세를 감지할 수도 있습니다. 이미지 및 동영상을 기기 갤러리에서 찾을 수 있습니다.

이 앱을 자체 iOS 앱의 시작점으로 사용하거나 참고할 수 있습니다. 기존 앱을 수정할 때 포즈 랜드마크 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. Pose TRADEMARKer 예시 앱의 파일만 할 수 있습니다.

   cd mediapipe
   git sparse-checkout init --cone
   git sparse-checkout set examples/pose_landmarker/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 Pose TRADEMARKer 예제에 대한 중요 코드가 포함되어 있습니다. 애플리케이션:

• PoseLandmarkerService.swift: 랜드마크를 초기화하고 모델 선택을 처리하며 추론을 실행합니다. 세 번째 레이어가 있습니다.
• CameraViewController: 실시간 카메라 피드 입력 모드의 UI를 구현하고 있습니다.
• MediaLibraryViewController.swift: 정지 이미지 및 동영상 파일 입력 모드의 UI를 구현합니다. 랜드마크를 시각화합니다.

설정

이 섹션에서는 개발 환경을 설정하는 주요 단계를 설명하고 코딩 프로젝트를 사용하여 포즈 랜드마크를 사용하는 방법을 알아봅니다 설정 방법에 대한 일반적인 정보는 MediaPipe 작업을 사용하기 위한 개발 환경(플랫폼 버전 포함) 요구사항에 대한 자세한 내용은 iOS 설정 가이드를 참고하세요.

종속 항목

Pose TRADEMARKer에서 MediaPipeTasksVision 라이브러리를 사용하며 이 라이브러리가 설치되어 있어야 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 'MyPoseLandmarkerApp' do
  use_frameworks!
  pod 'MediaPipeTasksVision'
end

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

모델

MediaPipe 포즈 랜드마크 작업자 작업에는 호환되는 학습된 번들이 필요합니다. 살펴보겠습니다 다양한 플랫폼에서 사용 가능한 학습된 모델에 대한 포즈 랜드마크 작업자, 작업 개요를 참조하세요. 모델 섹션을 참조하세요.

download_models.sh 사용 스크립트 를 사용하여 모델을 다운로드하고 Xcode를 사용하여 프로젝트 디렉터리에 추가합니다. 대상 Xcode 프로젝트에 파일을 추가하는 방법에 대한 안내는 파일 관리 폴더에 있는 모든 파일에 프로젝트의 인스턴스입니다.

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

할 일 만들기

이니셜라이저 중 하나를 호출하여 포즈 랜드마크 작업을 만들 수 있습니다. 이 PoseLandmarker(options:) 이니셜라이저는 구성 값을 허용함 있습니다.

맞춤설정된 구성으로 초기화된 포즈 랜드마크가 필요하지 않은 경우 PoseLandmarker(modelPath:) 이니셜라이저를 사용하여 기본 옵션을 사용하여 포즈 랜드마크 만들기 구성에 대한 자세한 내용은 옵션은 구성 개요를 참고하세요.

포즈 랜드마크 작업자 작업은 정지 이미지, 동영상 파일 등 3가지 입력 데이터 유형을 지원합니다. 라이브 동영상 스트림이 포함됩니다 기본적으로 PoseLandmarker(modelPath:)는 작업을 할 수 있습니다. 동영상을 처리하도록 작업을 초기화하려는 경우 파일 또는 라이브 동영상 스트림인 경우 PoseLandmarker(options:)를 사용하여 동영상을 지정합니다. 라이브 스트림 달리기 모드를 선택할 수 있습니다 라이브 스트림 모드를 사용하려면 poseLandmarkerLiveStreamDelegate 구성 옵션을 사용하면 포즈 랜드마크 작업자가 포즈 랜드마크 인식 결과를 대리인에게 전달 있습니다.

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

Swift

import MediaPipeTasksVision

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "pose_landmarker",
                                      ofType: "task")

let options = PoseLandmarkerOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .image
options.minPoseDetectionConfidence = minPoseDetectionConfidence
options.minPosePresenceConfidence = minPosePresenceConfidence
options.minTrackingConfidence = minTrackingConfidence
options.numPoses = numPoses

let poseLandmarker = try PoseLandmarker(options: options)
    

import MediaPipeTasksVision

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "pose_landmarker",
                                      ofType: "task")

let options = PoseLandmarkerOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .video
options.minPoseDetectionConfidence = minPoseDetectionConfidence
options.minPosePresenceConfidence = minPosePresenceConfidence
options.minTrackingConfidence = minTrackingConfidence
options.numPoses = numPoses

let poseLandmarker = try PoseLandmarker(options: options)
    

import MediaPipeTasksVision

// Class that conforms to the `PoseLandmarkerLiveStreamDelegate` protocol and
// implements the method that the pose landmarker calls once it finishes
// performing pose landmark detection in each input frame.
class PoseLandmarkerResultProcessor: NSObject, PoseLandmarkerLiveStreamDelegate {

  func poseLandmarker(
    _ poseLandmarker: PoseLandmarker,
    didFinishDetection result: PoseLandmarkerResult?,
    timestampInMilliseconds: Int,
    error: Error?) {

    // Process the pose landmarker result or errors here.

  }
}

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "pose_landmarker",
                                      ofType: "task")

let options = PoseLandmarkerOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .liveStream
options.minPoseDetectionConfidence = minPoseDetectionConfidence
options.minPosePresenceConfidence = minPosePresenceConfidence
options.minTrackingConfidence = minTrackingConfidence
options.numPoses = numPoses

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

let poseLandmarker = try PoseLandmarker(options: options)
    

Objective-C

@import MediaPipeTasksVision;

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"pose_landmarker"
                                                      ofType:@"task"];

MPPPoseLandmarkerOptions *options = [[MPPPoseLandmarkerOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeImage;
options.minPoseDetectionConfidence = minPoseDetectionConfidence;
options.minPosePresenceConfidence = minPosePresenceConfidence;
options.minTrackingConfidence = minTrackingConfidence;
options.numPoses = numPoses;

MPPPoseLandmarker *poseLandmarker =
  [[MPPPoseLandmarker alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

@import MediaPipeTasksVision;

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"pose_landmarker"
                                                      ofType:@"task"];

MPPPoseLandmarkerOptions *options = [[MPPPoseLandmarkerOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeVideo;
options.minPoseDetectionConfidence = minPoseDetectionConfidence;
options.minPosePresenceConfidence = minPosePresenceConfidence;
options.minTrackingConfidence = minTrackingConfidence;
options.numPoses = numPoses;

MPPPoseLandmarker *poseLandmarker =
  [[MPPPoseLandmarker alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

@import MediaPipeTasksVision;

// Class that conforms to the `MPPPoseLandmarkerLiveStreamDelegate` protocol
// and implements the method that the pose landmarker calls once it finishes
// performing pose landmarks= detection in each input frame.

@interface APPPoseLandmarkerResultProcessor : NSObject 

@end

@implementation APPPoseLandmarkerResultProcessor

-   (void)poseLandmarker:(MPPPoseLandmarker *)poseLandmarker
    didFinishDetectionWithResult:(MPPPoseLandmarkerResult *)poseLandmarkerResult
         timestampInMilliseconds:(NSInteger)timestampInMilliseconds
                           error:(NSError *)error {

    // Process the pose landmarker result or errors here.

}

@end

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"pose_landmarker"
                                                      ofType:@"task"];

MPPPoseLandmarkerOptions *options = [[MPPPoseLandmarkerOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeLiveStream;
options.minPoseDetectionConfidence = minPoseDetectionConfidence;
options.minPosePresenceConfidence = minPosePresenceConfidence;
options.minTrackingConfidence = minTrackingConfidence;
options.numPoses = numPoses;

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

MPPPoseLandmarker *poseLandmarker =
  [[MPPPoseLandmarker alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

참고: 동영상 모드나 라이브 스트림 모드를 사용하는 경우 Pose TRADEMARKer에서 추적을 통해 모든 프레임에서 손바닥 감지 모델이 트리거되는 것을 방지하므로 지연 시간을 줄일 수 있습니다

구성 옵션

이 작업에는 iOS 앱을 위한 다음과 같은 구성 옵션이 있습니다.

라이브 스트림 구성

달리기 모드가 라이브 스트림으로 설정되면 Pose TRADEMARKer에서 추가 poseLandmarkerLiveStreamDelegate 구성 옵션 를 사용하면 포즈 랜드마크 감지 결과를 제공할 수 있습니다. 있습니다. 델리게이트는 poseLandmarker(_:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:) 메서드 포즈 랜드마크 작업자는 포즈 수행 결과를 처리한 후 각 프레임의 랜드마크 감지입니다.

데이터 준비

먼저 입력 이미지 또는 프레임을 MPImage 객체로 변환해야 합니다. 포즈 랜드마크에 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. 포즈 랜드마크는 .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 포즈 랜드마크로 전송됩니다.

• 라이브 스트림: iOS 카메라를 사용하여 프레임을 생성하는 앱은 전환될 수 있음 CVPixelBuffer 형식으로 변환한 후 라이브 스트림 모드의 포즈 랜드마크

// 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

포즈 랜드마크를 실행하려면 할당된 전용 detect() 메서드를 사용합니다. 실행 모드:

• 정지 이미지: detect(image:)
• 동영상: detect(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
• 실시간 스트리밍: detectAsync(image:timestampInMilliseconds:)

다음 코드 샘플은 포즈 랜드마크를 실행하는 방법에 대한 간단한 예를 보여줍니다. 실행할 수 있습니다

Swift

let result = try poseLandmarker.detect(image: image)
    

let result = try poseLandmarker.detect(
  videoFrame: image,
  timestampInMilliseconds: timestamp)
    

try poseLandmarker.detectAsync(
  image: image,
  timestampInMilliseconds: timestamp)
    

Objective-C

MPPPoseLandmarkerResult *result =
  [poseLandmarker detectImage:image error:nil];
    

MPPPoseLandmarkerResult *result =
  [poseLandmarker detectVideoFrame:image
           timestampInMilliseconds:timestamp
                             error:nil];
    

BOOL success =
  [poseLandmarker detectAsyncImage:image
           timestampInMilliseconds:timestamp
                             error:nil];
    

포즈 랜드마크 코드 예는 이러한 각 모드의 구현을 보여줍니다. detect(image:), detect(videoFrame:timestampInMilliseconds:), 및 detectAsync(image:timestampInMilliseconds:) 예시 코드를 사용하면 사용자가 원치 않는 처리 모드 간에 전환할 수 있습니다. 있습니다.

다음에 유의하세요.

• 동영상 모드 또는 라이브 스트림 모드에서 실행하는 경우 포즈 랜드마크 작업에 대한 입력 프레임의 타임스탬프입니다.

• 이미지 또는 동영상 모드에서 실행할 때 포즈 랜드마크 작업은 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 포즈 랜드마크 작업이 즉시 반환됩니다. 현재 스레드를 차단하지 않습니다. 그러면 메서드 poseLandmarker(_:didFinishDetection:timestampInMilliseconds:error:)개 포즈 랜드마크 결과를 바꿉니다. 이 Pose TRADEMARKer는 전용 일련번호에서 이 메서드를 비동기식으로 호출합니다. 전달 대기열에서 전달됩니다. 사용자 인터페이스에 결과를 표시하려면 기본 큐에 추가합니다. detectAsync 함수는 포즈 랜드마크 작업이 다른 작업을 처리하느라 바쁜 경우 호출됩니다. 프레임이 바뀌면 포즈 랜드마크는 새 입력 프레임을 무시합니다.

결과 처리 및 표시

추론을 실행하면 포즈 랜드마크 작업자 작업은 PoseLandmarkerResult을 반환합니다. 여기에는 각 포즈 랜드마크의 좌표가 포함됩니다.

다음은 이 작업의 출력 데이터 예시를 보여줍니다.

PoseLandmarkerResult:
  Landmarks:
    Landmark #0:
      x            : 0.638852
      y            : 0.671197
      z            : 0.129959
      visibility   : 0.9999997615814209
      presence     : 0.9999984502792358
    Landmark #1:
      x            : 0.634599
      y            : 0.536441
      z            : -0.06984
      visibility   : 0.999909
      presence     : 0.999958
    ... (33 landmarks per pose)
  WorldLandmarks:
    Landmark #0:
      x            : 0.067485
      y            : 0.031084
      z            : 0.055223
      visibility   : 0.9999997615814209
      presence     : 0.9999984502792358
    Landmark #1:
      x            : 0.063209
      y            : -0.00382
      z            : 0.020920
      visibility   : 0.999976
      presence     : 0.999998
    ... (33 world landmarks per pose)
  SegmentationMasks:
    ... (pictured below)

출력에 정규화된 좌표 (Landmarks)와 세계가 모두 포함됩니다. 각 랜드마크의 좌표 (WorldLandmarks)입니다.

출력에는 다음과 같은 정규화된 좌표 (Landmarks)가 포함됩니다.

• x 및 y: 이미지 너비 (x)와 높이 (y)입니다.

• z: 랜드마크 깊이로, 엉덩이 중간 지점의 깊이를 출처입니다. 값이 작을수록 랜드마크가 카메라에 더 가깝습니다. 이 z의 크기는 x와 거의 동일한 배율을 사용합니다.

• visibility: 이미지 내에 랜드마크가 표시될 가능성입니다.

출력에는 다음의 세계 좌표 (WorldLandmarks)가 포함됩니다.

• x, y, z: 미터 단위의 실제 3차원 좌표와 골반의 중간점을 기준으로 합니다.

• visibility: 이미지 내에 랜드마크가 표시될 가능성입니다.

다음 이미지는 작업 출력을 시각화한 것입니다.

선택사항인 세그먼테이션 마스크는 각 픽셀이 해당 영역에 속할 가능성을 전송됩니다 다음 이미지는 작업 출력:

포즈 랜드마크 기호 예제 코드는 포즈 랜드마크를 표시하는 방법을 보여줍니다. 있습니다.