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在 iOS 系统中使用机器学习套件进行自拍照分割

ML Kit 提供了一个针对自拍分割进行了优化的 SDK。自拍分割器资源在构建时会静态链接到您的应用。这会将应用大小增加最多 24MB，并且 API 延迟可能会因输入图片大小而异，在 iPhone X 上测得的延迟约为 7 毫秒到 12 毫秒。

试试看

试用示例应用，了解此 API 的使用示例。

准备工作

在 Podfile 中添加以下机器学习套件库：
```
pod 'GoogleMLKit/SegmentationSelfie', '8.0.0'
```
安装或更新项目的 Pod 之后，请使用 Xcode 项目的 .xcworkspace 来打开项目。Xcode 版本 13.2.1 或更高版本支持机器学习套件。

1. 创建分割器实例

如需对自拍图片执行分割，请先使用 SelfieSegmenterOptions 创建 Segmenter 实例，并可以选择指定分割设置。

分割器选项

分割器模式

Segmenter 以两种模式运行。请务必选择与您的使用情形相符的模式。

STREAM_MODE (default)

此模式专为流式传输视频或相机中的帧而设计。在此模式下，分割器将利用之前帧的结果来返回更平滑的分割结果。

SINGLE_IMAGE_MODE (default)

此模式专为不相关的单张图片而设计。在此模式下，分割器将独立处理每张图片，不会对帧进行平滑处理。

启用原始大小的遮罩

要求分割器返回与模型输出大小匹配的原始大小的遮罩。

原始遮罩大小（例如 256x256）通常小于输入图片大小。

如果不指定此选项，分割器会将原始遮罩重新缩放以匹配输入图片大小。如果您想应用自定义的重新缩放逻辑，或者您的使用情形不需要重新缩放，请考虑使用此选项。

指定分割器选项：

Swift

let options = SelfieSegmenterOptions()
options.segmenterMode = .singleImage
options.shouldEnableRawSizeMask = true

Objective-C

MLKSelfieSegmenterOptions *options = [[MLKSelfieSegmenterOptions alloc] init];
options.segmenterMode = MLKSegmenterModeSingleImage;
options.shouldEnableRawSizeMask = YES;

最后，获取 Segmenter 的实例。传递您指定的选项：

Swift

let segmenter = Segmenter.segmenter(options: options)

Objective-C

MLKSegmenter *segmenter = [MLKSegmenter segmenterWithOptions:options];

2. 准备输入图片

如需分割自拍，请对每张图片或视频帧执行以下操作。如果您启用了流模式，则必须从 CMSampleBuffer 创建 VisionImage 对象。

使用 UIImage 或 CMSampleBuffer 创建 VisionImage 对象。

如果您使用 UIImage，请按以下步骤操作：

使用 UIImage 创建 VisionImage 对象。请务必指定正确的 .orientation。

Swift

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

Objective-C

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

如果您使用 CMSampleBuffer，请按以下步骤操作：

指定中所含图片数据的方向。CMSampleBuffer

如需获取图片方向，请运行以下命令：

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;
  }
}

使用 CMSampleBuffer 对象和方向创建 VisionImage 对象：

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. 处理图片

将 VisionImage 对象传递给 Segmenter 的图片处理方法之一。您可以使用异步 process(image:) 方法或同步 results(in:) 方法。

如需同步对自拍图片执行分割，请执行以下操作：

Swift

var mask: [SegmentationMask]
do {
  mask = try segmenter.results(in: image)
} catch let error {
  print("Failed to perform segmentation with error: \(error.localizedDescription).")
  return
}

// Success. Get a segmentation mask here.

Objective-C

NSError *error;
MLKSegmentationMask *mask =
    [segmenter resultsInImage:image error:&error];
if (error != nil) {
  // Error.
  return;
}

// Success. Get a segmentation mask here.

如需异步对自拍图片执行分割，请执行以下操作：

Swift

segmenter.process(image) { mask, error in
  guard error == nil else {
    // Error.
    return
  }
  // Success. Get a segmentation mask here.

Objective-C

[segmenter processImage:image
             completion:^(MLKSegmentationMask * _Nullable mask,
                          NSError * _Nullable error) {
               if (error != nil) {
                 // Error.
                 return;
               }
               // Success. Get a segmentation mask here.
             }];

4. 获取分割遮罩

您可以按如下方式获取分割结果：

Swift

let maskWidth = CVPixelBufferGetWidth(mask.buffer)
let maskHeight = CVPixelBufferGetHeight(mask.buffer)

CVPixelBufferLockBaseAddress(mask.buffer, CVPixelBufferLockFlags.readOnly)
let maskBytesPerRow = CVPixelBufferGetBytesPerRow(mask.buffer)
var maskAddress =
    CVPixelBufferGetBaseAddress(mask.buffer)!.bindMemory(
        to: Float32.self, capacity: maskBytesPerRow * maskHeight)

for _ in 0...(maskHeight - 1) {
  for col in 0...(maskWidth - 1) {
    // Gets the confidence of the pixel in the mask being in the foreground.
    let foregroundConfidence: Float32 = maskAddress[col]
  }
  maskAddress += maskBytesPerRow / MemoryLayout<Float32>.size
}

Objective-C

size_t width = CVPixelBufferGetWidth(mask.buffer);
size_t height = CVPixelBufferGetHeight(mask.buffer);

CVPixelBufferLockBaseAddress(mask.buffer, kCVPixelBufferLock_ReadOnly);
size_t maskBytesPerRow = CVPixelBufferGetBytesPerRow(mask.buffer);
float *maskAddress = (float *)CVPixelBufferGetBaseAddress(mask.buffer);

for (int row = 0; row < height; ++row) {
  for (int col = 0; col < width; ++col) {
    // Gets the confidence of the pixel in the mask being in the foreground.
    float foregroundConfidence = maskAddress[col];
  }
  maskAddress += maskBytesPerRow / sizeof(float);
}

如需查看如何使用分割结果的完整示例，请参阅机器学习套件快速入门示例。

提升性能的提示

结果的质量取决于输入图片的质量：

为了让机器学习套件获得准确的分割结果，图片应至少为 256x256 像素。
如果您在实时应用中执行自拍分割，则可能还需要考虑输入图片的整体尺寸。较小的图片可以更快地处理，因此为了减少延迟，请以较低的分辨率拍摄图片，但请注意上述分辨率要求，并确保拍摄对象尽可能占据图片的大部分区域。
图片聚焦不良也会影响准确性。如果您没有获得可接受的结果，请让用户重新拍摄图片。

如果您想在实时应用中使用分割，请遵循以下准则以实现最佳帧速率：

使用 stream 分割器模式。
考虑以较低的分辨率拍摄图片。不过，请注意此 API 的图片尺寸要求。
如需处理视频帧，请使用分割器的 results(in:) 同步 API。从 AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate 的 captureOutput(_, didOutput:from:) 函数调用此方法，以同步从给定的视频帧获取结果。将 AVCaptureVideoDataOutput 的 alwaysDiscardsLateVideoFrames 保留为 true，以对分割器调用进行节流。如果在分割器运行时有新的视频帧可用，则该帧将被丢弃。
如果要将分割器的输出作为图形叠加在输入图片上，请先从机器学习套件获取结果，然后在一个步骤中完成图片的呈现和叠加。这样，您只需为每个经过处理的输入帧向显示 surface 呈现一次。如需查看示例，请参阅机器学习套件快速入门示例中的 previewOverlayView 和 CameraViewController 类。

在 iOS 系统中使用机器学习套件进行自拍照分割 使用集合让一切井井有条 根据您的偏好保存内容并对其进行分类。

试试看

准备工作

1. 创建分割器实例

分割器选项

分割器模式

启用原始大小的遮罩

Swift

Objective-C

Swift

Objective-C

2. 准备输入图片

Swift

Objective-C

Swift

Objective-C

Swift

Objective-C

3. 处理图片

Swift

Objective-C

Swift

Objective-C

4. 获取分割遮罩

Swift

Objective-C

提升性能的提示

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