Etichetta le immagini con un modello personalizzato su iOS

Puoi utilizzare ML Kit per riconoscere le entità in un'immagine e etichettarle. Questa API supporta un'ampia gamma di modelli personalizzati di classificazione delle immagini. Non dimenticare di apporre Consulta la sezione Modelli personalizzati con ML Kit per indicazioni requisiti di compatibilità dei modelli, dove trovare i modelli preaddestrati, e su come addestrare i tuoi modelli.

Esistono due modi per integrare un modello personalizzato. Puoi raggruppare il modello inserendolo nella cartella degli asset dell'app oppure scaricandolo in modo dinamico da Firebase. La tabella seguente mette a confronto le due opzioni.

Prova

• Consulta l'app Vision quickstart per un esempio di utilizzo del modello in bundle l'app della guida rapida AutoML per di esempio di utilizzo del modello ospitato.

Prima di iniziare

1. Includi le librerie del kit ML nel tuo podfile:

   Per raggruppare un modello con la tua app:

   pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom', '15.5.0'
   

   Per scaricare dinamicamente un modello da Firebase, aggiungi LinkFirebase :

   pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom', '15.5.0'
   pod 'GoogleMLKit/LinkFirebase', '15.5.0'
   

2. Dopo aver installato o aggiornato i pod del progetto, apri il progetto Xcode utilizzando .xcworkspace. ML Kit è supportato in Xcode versione 13.2.1 o superiore.

3. Se vuoi scaricare un modello, assicurati di aggiungi Firebase al tuo progetto iOS, se non l'hai già fatto. Questa operazione non è necessaria se includi un modello di machine learning.

1. Carica il modello

Configura un'origine del modello locale

Per raggruppare il modello con la tua app:

1. Copia il file del modello (che di solito termina con .tflite o .lite) nel tuo Xcode progetto, assicurandoti di selezionare Copy bundle resources quando lo fai. La del modello sarà incluso nell'app bundle e sarà disponibile per ML Kit.

2. Crea l'oggetto LocalModel, specificando il percorso del file del modello:

   Swift

   let localModel = LocalModel(path: localModelFilePath)

   Objective-C

   MLKLocalModel *localModel =
       [[MLKLocalModel alloc] initWithPath:localModelFilePath];

Configura l'origine di un modello ospitata da Firebase

Per utilizzare il modello ospitato in remoto, crea un oggetto RemoteModel, specificando il nome assegnato al modello al momento della pubblicazione:

let firebaseModelSource = FirebaseModelSource(
    name: "your_remote_model") // The name you assigned in
                               // the Firebase console.
let remoteModel = CustomRemoteModel(remoteModelSource: firebaseModelSource)

MLKFirebaseModelSource *firebaseModelSource =
    [[MLKFirebaseModelSource alloc]
        initWithName:@"your_remote_model"]; // The name you assigned in
                                            // the Firebase console.
MLKCustomRemoteModel *remoteModel =
    [[MLKCustomRemoteModel alloc]
        initWithRemoteModelSource:firebaseModelSource];

Poi, avvia l'attività di download del modello, specificando le condizioni in cui vuoi consentire il download. Se il modello non è presente sul dispositivo o se una versione più recente del modello, l'attività scaricherà in modo asincrono modello di Firebase:

let downloadConditions = ModelDownloadConditions(
  allowsCellularAccess: true,
  allowsBackgroundDownloading: true
)

let downloadProgress = ModelManager.modelManager().download(
  remoteModel,
  conditions: downloadConditions
)

MLKModelDownloadConditions *downloadConditions =
    [[MLKModelDownloadConditions alloc] initWithAllowsCellularAccess:YES
                                         allowsBackgroundDownloading:YES];

NSProgress *downloadProgress =
    [[MLKModelManager modelManager] downloadModel:remoteModel
                                       conditions:downloadConditions];

Molte app avviano l'attività di download nel codice di inizializzazione, ma puoi farlo in qualsiasi momento, prima di utilizzare il modello.

Configurare l'etichettatore delle immagini

Dopo aver configurato le origini del modello, crea un oggetto ImageLabeler da uno alcune.

Sono disponibili le seguenti opzioni:

Se hai solo un modello in bundle locale, crea un etichettatore dalla tua Oggetto LocalModel:

let options = CustomImageLabelerOptions(localModel: localModel)
options.confidenceThreshold = NSNumber(value: 0.0)
let imageLabeler = ImageLabeler.imageLabeler(options: options)

MLKCustomImageLabelerOptions *options =
    [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
options.confidenceThreshold = @(0.0);
MLKImageLabeler *imageLabeler =
    [MLKImageLabeler imageLabelerWithOptions:options];

Se utilizzi un modello ospitato in remoto, dovrai verificare che sia stato scaricato prima di eseguirlo. Puoi controllare lo stato del download del modello utilizzando il metodo isModelDownloaded(remoteModel:) del gestore del modello.

Anche se devi solo confermare prima di eseguire l'etichettatore, se sia un modello ospitato in remoto sia uno in bundle locale, di eseguire questo controllo durante la creazione di un'istanza per ImageLabeler: etichettatore dal modello remoto, se è stato scaricato, e dal modello locale negli altri casi.

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)

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];

Se disponi solo di un modello ospitato in remoto, devi disattivare le relative funzionalità, ad esempio rendere non selezionabile o nascondere parte dell'interfaccia utente, fino a quando confermi che il modello è stato scaricato.

Puoi ottenere lo stato di download del modello collegando gli osservatori all'impostazione predefinita Centro notifiche. Assicurati di utilizzare un riferimento debole a self nell'osservatore perché i download possono richiedere del tempo e l'oggetto di origine può essere verrà liberato al termine del download. Ad esempio:

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]
    // ...
}

__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. Prepara l'immagine di input

Crea un oggetto VisionImage utilizzando un UIImage o un CMSampleBuffer.

Se usi un UIImage, segui questi passaggi:

• Crea un oggetto VisionImage con UIImage. Assicurati di specificare il valore .orientation corretto.

  Swift

  let image = VisionImage(image: UIImage)
  visionImage.orientation = image.imageOrientation

  Objective-C

  MLKVisionImage *visionImage = [[MLKVisionImage alloc] initWithImage:image];
  visionImage.orientation = image.imageOrientation;

Se usi un CMSampleBuffer, segui questi passaggi:

• Specifica l'orientamento dei dati dell'immagine contenuti nei CMSampleBuffer.

  Per ottenere l'orientamento dell'immagine:

  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;
    }
  }
        

• Crea un oggetto VisionImage utilizzando il metodo CMSampleBuffer oggetto e orientamento:

  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. Esegui l'etichettatore delle immagini

Per etichettare gli oggetti in un'immagine, passa l'oggetto image all'elemento ImageLabeler process().

In modo asincrono:

imageLabeler.process(image) { labels, error in
    guard error == nil, let labels = labels, !labels.isEmpty else {
        // Handle the error.
        return
    }
    // Show results.
}

[imageLabeler
    processImage:image
      completion:^(NSArray *_Nullable labels,
                   NSError *_Nullable error) {
        if (label.count == 0) {
            // Handle the error.
            return;
        }
        // Show results.
     }];

In modo sincrono:

var labels: [ImageLabel]
do {
    labels = try imageLabeler.results(in: image)
} catch let error {
    // Handle the error.
    return
}
// Show results.

NSError *error;
NSArray *labels =
    [imageLabeler resultsInImage:image error:&error];
// Show results or handle the error.

4. Recuperare informazioni sulle entità etichettate

for label in labels {
  let labelText = label.text
  let confidence = label.confidence
  let index = label.index
}

for (MLKImageLabel *label in labels) {
  NSString *labelText = label.text;
  float confidence = label.confidence;
  NSInteger index = label.index;
}

Suggerimenti per migliorare il rendimento in tempo reale

Se vuoi etichettare le immagini in un'applicazione in tempo reale, segui questi passaggi: linee guida per ottenere le migliori frequenze fotogrammi:

• Per elaborare i fotogrammi video, utilizza l'API sincrona results(in:) del rilevatore. Chiama questo metodo dal di AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate captureOutput(_, didOutput:from:) per ottenere in modo sincrono i risultati dal video specificato frame. Mantieni di AVCaptureVideoDataOutput alwaysDiscardsLateVideoFrames come true per limitare le chiamate al rilevatore. Se un nuovo il fotogramma video diventa disponibile mentre il rilevatore è in esecuzione, quindi verrà eliminato.
• Se utilizzi l'output del rilevatore per sovrapporre elementi grafici l'immagine di input, occorre prima ottenere il risultato da ML Kit, quindi eseguire il rendering dell'immagine e la sovrapposizione in un solo passaggio. In questo modo, puoi visualizzare i contenuti solo una volta per ogni frame di input elaborato. Vedi la pagina updatePreviewOverlayViewWithLastFrame. nell'esempio della guida rapida di ML Kit.