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Detecta poses con ML Kit en iOS

El Kit de AA proporciona dos SDK optimizados para la detección de poses.

Nombre del SDK	PoseDetection	PoseDetectionAccurate
Implementación	Los elementos del detector de base se vinculan de forma estática a la app durante el tiempo de compilación.	Los elementos del detector más preciso se vinculan de forma estática a tu app durante el tiempo de compilación.
Tamaño de la app	Hasta 29.6 MB	Hasta 33.2 MB
Rendimiento	iPhone X: ~45FPS	iPhone X: ~29FPS

Probar

Prueba la app de ejemplo para ver un ejemplo de uso de esta API.

Antes de comenzar

Incluye los siguientes pods del ML Kit en tu Podfile:

# If you want to use the base implementation:
pod 'GoogleMLKit/PoseDetection', '3.2.0'

# If you want to use the accurate implementation:
pod 'GoogleMLKit/PoseDetectionAccurate', '3.2.0'

Después de instalar o actualizar los Pods de tu proyecto, abre el proyecto de Xcode con su xcworkspace. El Kit de AA es compatible con Xcode 13.2.1 o versiones posteriores.

1. Crea una instancia de `PoseDetector`.

Para detectar una pose en una imagen, primero crea una instancia de PoseDetector y, de manera opcional, especifica la configuración del detector.

`PoseDetector` opciones

Modo de detección

PoseDetector funciona en dos modos de detección. Asegúrate de elegir la que mejor se adapte a tu caso de uso.

stream (predeterminado): El detector de poses primero detectará a la persona más destacada de la imagen y, luego, ejecutará la detección de poses. En los fotogramas posteriores, no se realizará el paso de detección de personas, a menos que la persona se oculte o ya no se detecte con un alto grado de confianza. El detector de poses intentará rastrear a la persona más destacada y mostrar su pose en cada inferencia. Esto reduce la latencia y suaviza la detección. Úsalo cuando quieras detectar la pose en una transmisión de video por Internet.
singleImage: El detector de poses detectará a una persona y, luego, ejecutará la detección de poses. El paso de detección de personas se ejecutará para cada imagen, por lo que la latencia será mayor y no habrá seguimiento de personas. Usa este modo cuando uses la detección de poses en imágenes estáticas o cuando no desees realizar un seguimiento.

Especifica las opciones del detector de poses:

Swift

// Base pose detector with streaming, when depending on the PoseDetection SDK
let options = PoseDetectorOptions()
options.detectorMode = .stream

// Accurate pose detector on static images, when depending on the
// PoseDetectionAccurate SDK
let options = AccuratePoseDetectorOptions()
options.detectorMode = .singleImage

Objective‑C

// Base pose detector with streaming, when depending on the PoseDetection SDK
MLKPoseDetectorOptions *options = [[MLKPoseDetectorOptions alloc] init];
options.detectorMode = MLKPoseDetectorModeStream;

// Accurate pose detector on static images, when depending on the
// PoseDetectionAccurate SDK
MLKAccuratePoseDetectorOptions *options =
    [[MLKAccuratePoseDetectorOptions alloc] init];
options.detectorMode = MLKPoseDetectorModeSingleImage;

Por último, obtén una instancia de PoseDetector. Pasa las opciones que especificaste:

Swift

let poseDetector = PoseDetector.poseDetector(options: options)

Objective‑C

MLKPoseDetector *poseDetector =
    [MLKPoseDetector poseDetectorWithOptions:options];

2. Prepara la imagen de entrada

Para detectar poses, haz lo siguiente con cada imagen o fotograma de video. Si habilitaste el modo de transmisión, debes crear objetos VisionImage a partir de CMSampleBuffer.

Crea un objeto VisionImage con un UIImage o CMSampleBuffer.

Si usas un UIImage, sigue estos pasos:

Crea un objeto VisionImage con UIImage. Asegúrate de especificar el .orientation correcto.

Swift

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

Objective‑C

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

Si usas un CMSampleBuffer, sigue estos pasos:

Especifica la orientación de los datos de imagen que se incluyen en CMSampleBuffer.

Para obtener la orientación de la imagen, haz lo siguiente:

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 objeto VisionImage con el objeto CMSampleBuffer y la orientación:

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. Procesa la imagen

Pasa el VisionImage a uno de los métodos de procesamiento de imágenes del detector de poses. Puedes usar el método asíncrono process(image:) o el método síncrono results().

Para detectar objetos de manera síncrona, haz lo siguiente:

Swift

var results: [Pose]
do {
  results = try poseDetector.results(in: image)
} catch let error {
  print("Failed to detect pose with error: \(error.localizedDescription).")
  return
}
guard let detectedPoses = results, !detectedPoses.isEmpty else {
  print("Pose detector returned no results.")
  return
}

// Success. Get pose landmarks here.

Objective‑C

NSError *error;
NSArray *poses = [poseDetector resultsInImage:image error:&error];
if (error != nil) {
  // Error.
  return;
}
if (poses.count == 0) {
  // No pose detected.
  return;
}

// Success. Get pose landmarks here.

Para detectar objetos de manera asíncrona, haz lo siguiente:

Swift

poseDetector.process(image) { detectedPoses, error in
  guard error == nil else {
    // Error.
    return
  }
  guard !detectedPoses.isEmpty else {
    // No pose detected.
    return
  }

  // Success. Get pose landmarks here.
}

Objective‑C

[poseDetector processImage:image
                completion:^(NSArray * _Nullable poses,
                             NSError * _Nullable error) {
                    if (error != nil) {
                      // Error.
                      return;
                    }
                    if (poses.count == 0) {
                      // No pose detected.
                      return;
                    }

                    // Success. Get pose landmarks here.
                  }];

4. Obtén información sobre la pose detectada

Si se detecta una persona en la imagen, la API de detección de poses pasa un array de objetos Pose al controlador de finalización o lo muestra, según si llamaste al método asíncrono o a uno síncrono.

Si la persona no estaba completamente dentro de la imagen, el modelo asigna las coordenadas de los puntos de referencia faltantes fuera del marco y les otorga valores bajos de InFrameConfidence.

Si no se detectó a una persona, el array estará vacío.

Swift

for pose in detectedPoses {
  let leftAnkleLandmark = pose.landmark(ofType: .leftAnkle)
  if leftAnkleLandmark.inFrameLikelihood > 0.5 {
    let position = leftAnkleLandmark.position
  }
}

Objective‑C

for (MLKPose *pose in detectedPoses) {
  MLKPoseLandmark *leftAnkleLandmark =
      [pose landmarkOfType:MLKPoseLandmarkTypeLeftAnkle];
  if (leftAnkleLandmark.inFrameLikelihood > 0.5) {
    MLKVision3DPoint *position = leftAnkleLandmark.position;
  }
}

Sugerencias para mejorar el rendimiento

La calidad de los resultados depende de la calidad de la imagen de entrada:

Para que el Kit de AA detecte la pose con precisión, la persona en la imagen debe estar representada con suficientes datos de píxeles. Para obtener el mejor rendimiento, el sujeto debe tener al menos 256 × 256 píxeles.
Si detectas la pose en una aplicación en tiempo real, te recomendamos que consideres las dimensiones generales de las imágenes de entrada. Las imágenes más pequeñas se pueden procesar más rápido. Por lo tanto, para reducir la latencia, captura imágenes con resoluciones más bajas, pero ten en cuenta los requisitos de resolución anteriores y asegúrate de que el objeto ocupe la mayor parte posible de la imagen.
Un enfoque de imagen deficiente también puede afectar la precisión. Si no obtienes resultados aceptables, pídele al usuario que vuelva a capturar la imagen.

Si quieres usar la detección de poses en una aplicación en tiempo real, sigue estos lineamientos para lograr la mejor velocidad de fotogramas:

Usa el SDK base de PoseDetection y el modo de detección stream.
Intenta capturar imágenes con una resolución más baja. Sin embargo, también ten en cuenta los requisitos de dimensiones de imágenes de esta API.
Para procesar fotogramas de video, usa la API síncrona results(in:) del detector. Llama a este método desde la función captureOutput(_, didOutput:from:) de AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate para obtener resultados de un fotograma determinado de video de forma síncrona. Mantén el elemento alwaysDiscardsLateVideoFrames de AVCaptureVideoDataOutput para limitar las llamadas al detector. Si hay un fotograma de video nuevo disponible mientras se ejecuta el detector, se descartará.
Si usas la salida del detector para superponer gráficos en la imagen de entrada, primero obtén el resultado del ML Kit y, luego, procesa la imagen y la superposición en un solo paso. De esta manera, procesas la superficie de visualización solo una vez por cada fotograma de entrada procesado. Consulta las clases previewOverlayView y MLKDetectionOverlayView en la app de muestra para ver un ejemplo.

Próximos pasos

Si quieres aprender a usar puntos de referencia para clasificar poses, consulta Sugerencias para la clasificación de poses.
Consulta la muestra de inicio rápido del Kit de AA alojada en GitHub para ver un ejemplo de esta API en uso.

Detecta poses con ML Kit en iOS

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Antes de comenzar

1. Crea una instancia de PoseDetector.

PoseDetector opciones

Modo de detección

Swift

Objective‑C

Swift

Objective‑C

2. Prepara la imagen de entrada

Swift

Objective‑C

Swift

Objective‑C

Swift

Objective‑C

3. Procesa la imagen

Swift

Objective‑C

Swift

Objective‑C

4. Obtén información sobre la pose detectada

Swift

Objective‑C

Sugerencias para mejorar el rendimiento

Próximos pasos

1. Crea una instancia de `PoseDetector`.

`PoseDetector` opciones