يمكنك استخدام حزمة تعلّم الآلة للتعرّف على الكيانات في صورة وتصنيفها. تتيح واجهة برمجة التطبيقات هذه استخدام مجموعة كبيرة من نماذج تصنيف الصور المخصّصة. من فضلك يمكنك الاطّلاع على النماذج المخصّصة باستخدام حزمة تعلُّم الآلة للحصول على إرشادات حول ومتطلبات توافق النماذج، ومكان العثور على النماذج المُدرَّبة مسبقًا، وكيفية تدريب نماذجك الخاصة.
هناك طريقتان لدمج نموذج مخصّص. يمكنك تجميع النموذج حسب وضعه داخل مجلد مواد العرض في تطبيقك، أو يمكنك تنزيله ديناميكيًا من Firebase. يقارن الجدول التالي بين الخيارين.
نموذج مجمعة | النموذج المستضاف |
---|---|
هذا النموذج هو جزء من حزمة APK الخاصة بتطبيقك، ما يؤدي إلى زيادة حجمه. | النموذج ليس جزءًا من حزمة APK. تتم استضافته عن طريق التحميل إلى تعلُّم الآلة من Firebase: |
يتوفّر الطراز على الفور، حتى في حال عدم اتصال جهاز Android بالإنترنت. | يتم تنزيل النموذج عند الطلب. |
لا حاجة إلى مشروع على Firebase | يتطلب توفُّر مشروع في Firebase |
يجب إعادة نشر تطبيقك لتحديث النموذج. | إرسال تحديثات النموذج بدون إعادة نشر التطبيق |
ما مِن اختبار A/B مدمج. | اختبار A/B سهل باستخدام ميزة الإعداد عن بُعد في Firebase |
جرّبه الآن
- الاطّلاع على تطبيق Vision Quickstart للحصول على مثال على استخدام النموذج المجمّع تشغيل تطبيق Quickstart تلقائيًا مثال على استخدام النموذج المستضاف.
قبل البدء
تضمين مكتبات ML Kit في Podfile:
لتجميع نموذج مع تطبيقك:
pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom', '15.5.0'
لتنزيل نموذج من Firebase ديناميكيًا، أضِف
LinkFirebase
. التبعية:pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom', '15.5.0' pod 'GoogleMLKit/LinkFirebase', '15.5.0'
بعد تثبيت لوحات مشروعك أو تحديثها، افتح مشروع Xcode الخاص بك. باستخدام
.xcworkspace
. تتوفّر حزمة تعلّم الآلة في الإصدار 13.2.1 من Xcode. أو أعلى.إذا كنت تريد تنزيل نموذج، تأكد من إضافة Firebase إلى مشروع iOS إذا لم تكن قد قمت بذلك بالفعل. هذا الإجراء غير مطلوب عند تجميع الأمثل.
1. تحميل النموذج
إعداد مصدر نموذج محلي
لدمج النموذج مع تطبيقك:
انسخ ملف النموذج (الذي ينتهي عادةً بـ
.tflite
أو.lite
) إلى Xcode. مع الحرص على اختيارCopy bundle resources
عند إجراء ذلك. تشير رسالة الأشكال البيانية سيتم تضمين ملف النموذج في حِزمة التطبيق وسيكون متاحًا في أداة ML Kit.أنشِئ عنصر
LocalModel
، مع تحديد المسار إلى ملف النموذج:Swift
let localModel = LocalModel(path: localModelFilePath)
Objective-C
MLKLocalModel *localModel = [[MLKLocalModel alloc] initWithPath:localModelFilePath];
ضبط مصدر نموذج مستضاف على Firebase
لاستخدام النموذج المستضاف عن بُعد، أنشِئ عنصر RemoteModel
، مع تحديد
الاسم الذي عيّنته للنموذج عند نشره:
Swift
let firebaseModelSource = FirebaseModelSource( name: "your_remote_model") // The name you assigned in // the Firebase console. let remoteModel = CustomRemoteModel(remoteModelSource: firebaseModelSource)
Objective-C
MLKFirebaseModelSource *firebaseModelSource = [[MLKFirebaseModelSource alloc] initWithName:@"your_remote_model"]; // The name you assigned in // the Firebase console. MLKCustomRemoteModel *remoteModel = [[MLKCustomRemoteModel alloc] initWithRemoteModelSource:firebaseModelSource];
بعد ذلك، ابدأ مهمة تنزيل النموذج، مع تحديد الشروط التي الذي تريد السماح بتنزيله إذا لم يكن الطراز موجودًا على الجهاز، أو إذا كان طرازًا أحدث إتاحة إصدار معين من النموذج، فإن المهمة ستنزّل بشكل غير متزامن النموذج من Firebase:
Swift
let downloadConditions = ModelDownloadConditions( allowsCellularAccess: true, allowsBackgroundDownloading: true ) let downloadProgress = ModelManager.modelManager().download( remoteModel, conditions: downloadConditions )
Objective-C
MLKModelDownloadConditions *downloadConditions = [[MLKModelDownloadConditions alloc] initWithAllowsCellularAccess:YES allowsBackgroundDownloading:YES]; NSProgress *downloadProgress = [[MLKModelManager modelManager] downloadModel:remoteModel conditions:downloadConditions];
تبدأ العديد من التطبيقات مهمة التنزيل في رمز التهيئة الخاص بها، ولكن يمكنك القيام بذلك في أي وقت قبل أن تحتاج إلى استخدام النموذج.
ضبط أداة تصنيف الصور
بعد ضبط مصادر النموذج، أنشِئ عنصر ImageLabeler
من أحد العناصر.
منها.
تتوفّر الخيارات التالية:
الخيارات | |
---|---|
confidenceThreshold
|
الحد الأدنى لنتيجة الثقة للتصنيفات التي تم رصدها وفي حال عدم ضبطها، سيتم سيتم استخدام حد المصنف المحدد في البيانات الوصفية للنموذج. إذا كان النموذج لا يحتوي على أي بيانات وصفية أو إذا لم تكن البيانات الوصفية تحديد حدّ للمُصنِّف، يكون الحد التلقائي 0.0 استخدام البيانات المختلفة. |
maxResultCount
|
الحدّ الأقصى لعدد التصنيفات المطلوب عرضها. وإذا لم يتم تعيينها، فسيتم استخدام القيمة الافتراضية سيتم استخدام 10. |
وإذا كان لديك نموذج مجمّع محليًا فقط، ما عليك سوى إنشاء مصنِّف من
كائن LocalModel
:
Swift
let options = CustomImageLabelerOptions(localModel: localModel) options.confidenceThreshold = NSNumber(value: 0.0) let imageLabeler = ImageLabeler.imageLabeler(options: options)
Objective-C
MLKCustomImageLabelerOptions *options = [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel]; options.confidenceThreshold = @(0.0); MLKImageLabeler *imageLabeler = [MLKImageLabeler imageLabelerWithOptions:options];
فإذا كان لديك نموذج مستضاف عن بُعد، فعليك التحقق من أنه
تم تنزيله قبل تشغيله. يمكنك التحقّق من حالة تنزيل النموذج
باستخدام طريقة isModelDownloaded(remoteModel:)
لمدير النموذج.
وما عليك سوى تأكيد هذا قبل تشغيل المُصنِّف، إذا
لكل من نموذج مُستضاف عن بُعد ونموذج مُجمع محليًا، فقد تجعل
إجراء عملية الفحص هذه عند إنشاء مثيل ImageLabeler
: إنشاء
من النموذج البعيد إذا تم تنزيله، ومن النموذج المحلي
وإلا.
Swift
var options: CustomImageLabelerOptions! if (ModelManager.modelManager().isModelDownloaded(remoteModel)) { options = CustomImageLabelerOptions(remoteModel: remoteModel) } else { options = CustomImageLabelerOptions(localModel: localModel) } options.confidenceThreshold = NSNumber(value: 0.0) let imageLabeler = ImageLabeler.imageLabeler(options: options)
Objective-C
MLKCustomImageLabelerOptions *options; if ([[MLKModelManager modelManager] isModelDownloaded:remoteModel]) { options = [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithRemoteModel:remoteModel]; } else { options = [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel]; } options.confidenceThreshold = @(0.0); MLKImageLabeler *imageLabeler = [MLKImageLabeler imageLabelerWithOptions:options];
وإذا كان لديك نموذج مستضاف عن بُعد فقط، يجب إيقاف النموذج المرتبط بالنموذج الوظائف - على سبيل المثال، إخفاء جزء من واجهة المستخدم أو جعلها رمادية حتى التأكد من تنزيل النموذج.
يمكنك الحصول على حالة تنزيل النموذج من خلال إرفاق عناصر المراقبين بالإعداد التلقائي.
مركز الإشعارات. تأكد من استخدام إشارة ضعيفة إلى self
في المراقب
حظر، نظرًا لأن عمليات التنزيل قد تستغرق بعض الوقت وقد يتم حذف الكائن الأصلي
ويتم تحريره عند انتهاء التنزيل. على سبيل المثال:
Swift
NotificationCenter.default.addObserver( forName: .mlkitModelDownloadDidSucceed, object: nil, queue: nil ) { [weak self] notification in guard let strongSelf = self, let userInfo = notification.userInfo, let model = userInfo[ModelDownloadUserInfoKey.remoteModel.rawValue] as? RemoteModel, model.name == "your_remote_model" else { return } // The model was downloaded and is available on the device } NotificationCenter.default.addObserver( forName: .mlkitModelDownloadDidFail, object: nil, queue: nil ) { [weak self] notification in guard let strongSelf = self, let userInfo = notification.userInfo, let model = userInfo[ModelDownloadUserInfoKey.remoteModel.rawValue] as? RemoteModel else { return } let error = userInfo[ModelDownloadUserInfoKey.error.rawValue] // ... }
Objective-C
__weak typeof(self) weakSelf = self; [NSNotificationCenter.defaultCenter addObserverForName:MLKModelDownloadDidSucceedNotification object:nil queue:nil usingBlock:^(NSNotification *_Nonnull note) { if (weakSelf == nil | note.userInfo == nil) { return; } __strong typeof(self) strongSelf = weakSelf; MLKRemoteModel *model = note.userInfo[MLKModelDownloadUserInfoKeyRemoteModel]; if ([model.name isEqualToString:@"your_remote_model"]) { // The model was downloaded and is available on the device } }]; [NSNotificationCenter.defaultCenter addObserverForName:MLKModelDownloadDidFailNotification object:nil queue:nil usingBlock:^(NSNotification *_Nonnull note) { if (weakSelf == nil | note.userInfo == nil) { return; } __strong typeof(self) strongSelf = weakSelf; NSError *error = note.userInfo[MLKModelDownloadUserInfoKeyError]; }];
2. تحضير صورة الإدخال
إنشاء عنصر VisionImage
باستخدام UIImage
أو
CMSampleBuffer
إذا كنت تستخدم UIImage
، يُرجى اتّباع الخطوات التالية:
- أنشئ كائن
VisionImage
باستخدامUIImage
. تأكَّد من تحديد قيمة.orientation
الصحيحة.Swift
let image = VisionImage(image: UIImage) visionImage.orientation = image.imageOrientation
Objective-C
MLKVisionImage *visionImage = [[MLKVisionImage alloc] initWithImage:image]; visionImage.orientation = image.imageOrientation;
إذا كنت تستخدم CMSampleBuffer
، يُرجى اتّباع الخطوات التالية:
-
حدد اتجاه بيانات الصورة المضمنة في
CMSampleBuffer
للحصول على اتجاه الصورة:
Swift
func imageOrientation( deviceOrientation: UIDeviceOrientation, cameraPosition: AVCaptureDevice.Position ) -> UIImage.Orientation { switch deviceOrientation { case .portrait: return cameraPosition == .front ? .leftMirrored : .right case .landscapeLeft: return cameraPosition == .front ? .downMirrored : .up case .portraitUpsideDown: return cameraPosition == .front ? .rightMirrored : .left case .landscapeRight: return cameraPosition == .front ? .upMirrored : .down case .faceDown, .faceUp, .unknown: return .up } }
Objective-C
- (UIImageOrientation) imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition { switch (deviceOrientation) { case UIDeviceOrientationPortrait: return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationLeftMirrored : UIImageOrientationRight; case UIDeviceOrientationLandscapeLeft: return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationDownMirrored : UIImageOrientationUp; case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown: return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationRightMirrored : UIImageOrientationLeft; case UIDeviceOrientationLandscapeRight: return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationUpMirrored : UIImageOrientationDown; case UIDeviceOrientationUnknown: case UIDeviceOrientationFaceUp: case UIDeviceOrientationFaceDown: return UIImageOrientationUp; } }
- إنشاء عنصر
VisionImage
باستخدام عنصرCMSampleBuffer
والاتجاه:Swift
let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer) image.orientation = imageOrientation( deviceOrientation: UIDevice.current.orientation, cameraPosition: cameraPosition)
Objective-C
MLKVisionImage *image = [[MLKVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer]; image.orientation = [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation cameraPosition:cameraPosition];
3- تشغيل أداة تصنيف الصور
لتصنيف عناصر في صورة، مرِّر كائن image
إلى ImageLabeler
طريقة process()
بشكل غير متزامن:
Swift
imageLabeler.process(image) { labels, error in guard error == nil, let labels = labels, !labels.isEmpty else { // Handle the error. return } // Show results. }
Objective-C
[imageLabeler processImage:image completion:^(NSArray*_Nullable labels, NSError *_Nullable error) { if (label.count == 0) { // Handle the error. return; } // Show results. }];
بشكل متزامن:
Swift
var labels: [ImageLabel] do { labels = try imageLabeler.results(in: image) } catch let error { // Handle the error. return } // Show results.
Objective-C
NSError *error; NSArray*labels = [imageLabeler resultsInImage:image error:&error]; // Show results or handle the error.
4. الحصول على معلومات عن الكيانات المصنّفة
إذا نجحت عملية تصنيف الصور، فسيتم عرض صفيف منImageLabel
يمثل كل ImageLabel
شيئًا
المحدد في الصورة. يمكنك الحصول على الوصف النصي لكل تصنيف (إذا كان متاحًا في
البيانات الوصفية لملف نموذج TensorFlow Lite) ونتيجة الثقة والفهرس.
على سبيل المثال:
Swift
for label in labels { let labelText = label.text let confidence = label.confidence let index = label.index }
Objective-C
for (MLKImageLabel *label in labels) { NSString *labelText = label.text; float confidence = label.confidence; NSInteger index = label.index; }
نصائح لتحسين الأداء في الوقت الفعلي
إذا أردت تصنيف الصور في تطبيق في الوقت الفعلي، فاتبع هذه الإرشادات لتحقيق أفضل معدلات عرض الإطارات:
- لمعالجة إطارات الفيديو، استخدِم واجهة برمجة التطبيقات المتزامنة
results(in:)
الخاصة بأداة الرصد. اتصل لهذه الطريقة منAVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate
captureOutput(_, didOutput:from:)
للحصول على النتائج من الفيديو المحدّد بشكل متزامن الإطار. إبقاء جهازAVCaptureVideoDataOutput
alwaysDiscardsLateVideoFrames
كـtrue
لضبط الاتصالات الموجَّهة إلى أداة الرصد. إذا كانت تجربة يصبح إطار الفيديو متاحًا أثناء تشغيل أداة الكشف، وسيتم إسقاطه. - إذا استخدمت مخرجات أداة الكشف لتراكب الرسومات على الصورة المدخلة، والحصول أولاً على النتيجة من ML Kit، ثم عرض الصورة وتراكبها في خطوة واحدة. ومن خلال القيام بذلك، يمكنك العرض على سطح الشاشة مرة واحدة فقط لكل إطار إدخال تمت معالجته. راجع updatePreviewOverlayViewWithLastFrame في عينة البدء السريع لأدوات تعلُّم الآلة كمثال.