您可以使用机器学习套件给图片中识别出的对象加标签。提供的 机器学习套件支持 400 多种不同标签。
试试看
- 您可以试用示例应用, 查看此 API 的用法示例。
准备工作
- 在 Podfile 中添加以下机器学习套件 Pod:
pod 'GoogleMLKit/ImageLabeling', '15.5.0'
- 安装或更新项目的 Pod 之后,使用 Xcode 项目的
.xcworkspace
。Xcode 12.4 或更高版本支持机器学习套件。
现在,您可以给图片加标签了。
1. 准备输入图片
使用 UIImage
或VisionImage
CMSampleBuffer
。
如果您使用 UIImage
,请按以下步骤操作:
- 使用
UIImage
创建一个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
CMSampleBuffer
。如需获取图片方向,请执行以下操作:
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
VisionImage
CMSampleBuffer
对象和方向: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];
2. 配置并运行图片标记器
如需给图片中的对象加标签,请将VisionImage
对象传递给
ImageLabeler
的 processImage()
方法。
- 首先,获取
ImageLabeler
的一个实例。
Swift
let labeler = ImageLabeler.imageLabeler() // Or, to set the minimum confidence required: // let options = ImageLabelerOptions() // options.confidenceThreshold = 0.7 // let labeler = ImageLabeler.imageLabeler(options: options)
Objective-C
MLKImageLabeler *labeler = [MLKImageLabeler imageLabeler]; // Or, to set the minimum confidence required: // MLKImageLabelerOptions *options = // [[MLKImageLabelerOptions alloc] init]; // options.confidenceThreshold = 0.7; // MLKImageLabeler *labeler = // [MLKImageLabeler imageLabelerWithOptions:options];
- 然后,将图片传递给
processImage()
方法:
Swift
labeler.process(image) { labels, error in guard error == nil, let labels = labels else { return } // Task succeeded. // ... }
Objective-C
[labeler processImage:image completion:^(NSArray*_Nullable labels, NSError *_Nullable error) { if (error != nil) { return; } // Task succeeded. // ... }];
3. 获取已加标签的对象的相关信息
如果图片标记成功,完成处理程序会收到
ImageLabel
对象。每个 ImageLabel
对象都代表
标签。基本模型支持 400 多个不同的标签。
您可以获取每个标签的文本说明,以及
模型和匹配的置信度分数。例如:
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; }
提高实时性能的相关提示
如果要在实时应用中为图片加标签,请遵循以下做法 实现最佳帧速率的准则:
- 如需处理视频帧,请使用图片标记器的
results(in:)
同步 API。致电 此方法(可从 获取)AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate
的captureOutput(_, didOutput:from:)
函数,用于同步获取指定视频的结果 帧。保留AVCaptureVideoDataOutput
的alwaysDiscardsLateVideoFrames
作为true
,以限制对图片标记器的调用。如果新的 视频帧在图片标记器运行时可用,该帧会被丢弃。 - 如果您使用图像标记器的输出在 输入图片,首先从机器学习套件获取结果, 和叠加层。通过这种方式,您可以在显示屏上呈现 只对每个已处理的输入帧运行一次。请参阅 updatePreviewOverlayViewWithLastFrame 。