了解如何在您自己的应用中使用 Scene Semantics API。
借助 Scene Semantics API,开发者能够提供基于机器学习模型的实时语义信息,了解用户周围的场景。给定户外场景图像后,该 API 会针对一组有用的语义类(例如天空、建筑物、树木、道路、人行道、车辆、人物等)的每个像素返回一个标签。除了像素标签之外,Scene Semantics API 还提供每个像素标签的置信度值,并提供一种在户外场景中查询给定标签的普遍性的易用方法。
从左到右依次为输入图像示例、像素标签的语义图像以及相应的置信度图像:
前提条件
确保您了解基本 AR 概念以及如何配置 ARCore 会话,然后再继续。
启用场景语义
在新的 ARCore 会话中,检查用户的设备是否支持 Scene Semantics API。由于处理能力限制,并非所有兼容 ARCore 的设备都支持 Scene Semantics API。
为节省资源,ARCore 上默认停用 Scene Semantics。启用语义模式,让您的应用使用 Scene Semantics API。
GARSessionConfiguration *configuration = [[GARSessionConfiguration alloc] init];
if ([self.garSession isSemanticModeSupported:GARSemanticModeEnabled]) {
configuration.semanticMode = GARSemanticModeEnabled;
}
NSError *error;
[self.garSession setConfiguration:configuration error:&error];
获取语义图像
启用 Scene Semantics 后,就可以检索语义图像了。语义图像是 kCVPixelFormatType_OneComponent8
图像,其中每个像素都对应一个由 GARSemanticLabel
定义的语义标签。
使用 GARFrame.semanticImage
获取语义图像:
CVPixelBuffer semanticImage = garFrame.semanticImage;
if (semanticImage) {
// Use the semantic image here
} else {
// Semantic images are not available.
// The output image may be missing for the first couple frames before the model has had a
// chance to run yet.
}
输出语义图像应在会话开始大约 1-3 帧后可用,具体取决于设备。
获取置信度图像
除了为每个像素提供标签的语义图像之外,该 API 还提供了相应像素置信度值的置信度图像。置信度图像是一张 kCVPixelFormatType_OneComponent8
图像,其中每个像素对应于 [0, 255]
范围内的一个值,对应于与每个像素的语义标签关联的概率。
使用 GARFrame.semanticConfidenceImage
获取语义置信度图像:
CVPixelBuffer confidenceImage = garFrame.semanticConfidenceImage;
if (confidenceImage) {
// Use the semantic image here
} else {
// Semantic images are not available.
// The output image may be missing for the first couple frames before the model has had a
// chance to run yet.
}
输出置信度图像应在会话开始大约 1-3 帧后显示,具体取决于设备。
查询语义标签的像素比例
您还可以查询当前帧中属于特定类别(例如星空)的像素比例。与返回语义图像和对特定标签执行像素级搜索相比,此查询的效率更高。返回的分数是 [0.0, 1.0]
范围内的浮点值。
使用 fractionForSemanticLabel:
获取给定标签的分数:
// Ensure that semantic data is present for the GARFrame.
if (garFrame.semanticImage) {
float fraction = [garFrame fractionForSemanticLabel:GARSemanticLabelSky];
}