Ajouter une étiquette à des images avec ML Kit sur iOS

Vous pouvez utiliser ML Kit pour étiqueter les objets reconnus dans une image. Le modèle par défaut fourni avec ML Kit accepte plus de 400 étiquettes différentes.

Remarque:Les API ML Kit pour iOS ne s'exécutent que sur les appareils 64 bits. Si votre application est compatible avec les architectures 32 bits, vérifiez l'architecture de l'appareil avant à l'aide de cette API.

Essayer

• Testez l'application exemple pour : consultez un exemple d'utilisation de cette API.

Avant de commencer

1. Incluez les pods ML Kit suivants dans votre Podfile:

   pod 'GoogleMLKit/ImageLabeling', '15.5.0'
   

2. Après avoir installé ou mis à jour les pods de votre projet, ouvrez votre projet Xcode à l'aide de son .xcworkspace ML Kit est compatible avec Xcode 12.4 ou version ultérieure.

Vous êtes maintenant prêt à étiqueter des images.

1. Préparer l'image d'entrée

Créez un objet VisionImage à l'aide d'un UIImage ou d'un CMSampleBuffer

Si vous utilisez un UIImage, procédez comme suit:

• Créez un objet VisionImage avec UIImage. Veillez à spécifier le bon .orientation.

  Swift

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

  Objective-C

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

Si vous utilisez un CMSampleBuffer, procédez comme suit:

• Spécifiez l'orientation des données d'image contenues dans le CMSampleBuffer

  Pour obtenir l'orientation de l'image:

  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;
    }
  }
        

• Créez un objet VisionImage à l'aide de la méthode Objet CMSampleBuffer et orientation:

  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. Configurer et exécuter l'étiqueteur d'images

Pour étiqueter des objets dans une image, transmettez l'objet VisionImage à la La méthode processImage() de ImageLabeler.

1. Commencez par obtenir une instance de ImageLabeler.

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];

1. Transmettez ensuite l'image à la méthode processImage():

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. Obtenir des informations sur les objets étiquetés

Si l'étiquetage d'image réussit, le gestionnaire d'achèvement reçoit un tableau des Objets ImageLabel. Chaque objet ImageLabel représente un élément étiquetées sur l'image. Le modèle de base accepte plus de 400 étiquettes différentes. Vous pouvez obtenir la description et l'index de chaque libellé, parmi tous ceux compatibles avec le modèle et le score de confiance de la correspondance. Exemple :

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;
}

Conseils pour améliorer les performances en temps réel

Si vous souhaitez étiqueter des images dans une application en temps réel, suivez ces pour obtenir des fréquences d'images optimales:

• Pour traiter les images vidéo, utilisez l'API synchrone results(in:) de l'étiqueteur d'images. Appeler cette méthode à partir de AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> captureOutput(_, didOutput:from:) pour obtenir les résultats d'une vidéo donnée de manière synchrone. cadre. Conserver <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> de AVCaptureVideoDataOutput alwaysDiscardsLateVideoFrames en tant que true afin de limiter les appels à l'étiqueteur d'images. Si un nouveau l'image vidéo devient disponible pendant l'exécution de l'étiqueteur d'image, elle est ignorée.
• Si vous utilisez la sortie de l'étiqueteur d'images pour superposer des images l'image d'entrée, récupérez d'abord le résultat à partir de ML Kit, puis effectuez le rendu de l'image. et les superposer en une seule étape. Cela vous permet d'afficher sur la surface d'affichage une seule fois pour chaque trame d'entrée traitée. Affichez la vue updatePreviewOverlayViewWithLastFrame. dans l'exemple de démarrage rapide de ML Kit.