Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.

Detectar poses com o Kit de ML no iOS

O Kit de ML fornece dois SDKs otimizados para detecção de poses.

Nome do SDK	PoseDetection	PoseDetectionAccurate
Implementação	Os recursos do detector de base são vinculados estaticamente ao app no tempo de build.	Os recursos para um detector preciso são vinculados estaticamente ao app no tempo de build.
Tamanho do app	Até 29,6 MB	Até 33,2 MB
Desempenho	iPhone X: ~45 QPS	iPhone X: ~29 QPS

Testar

Teste o app de exemplo para ver um exemplo de uso da API.

Antes de começar

Inclua os seguintes pods do kit de ML no seu 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'

Depois de instalar ou atualizar os pods do seu projeto, abra o projeto do Xcode usando o xcworkspace. O Kit de ML é compatível com o Xcode versão 13.2.1 ou mais recente.

1. Criar uma instância de `PoseDetector`

Para detectar uma pose em uma imagem, primeiro crie uma instância de PoseDetector e, se necessário, especifique as configurações do detector.

`PoseDetector` opções

Modo de detecção

O PoseDetector opera em dois modos de detecção. Certifique-se de escolher aquela que corresponde ao seu caso de uso.

stream (padrão): O detector de poses detectará primeiro a pessoa mais em destaque na imagem e depois executará a detecção de poses. Nos frames subsequentes, a etapa de detecção de pessoa não será realizada, a menos que a pessoa fique obscura ou não seja mais detectada com alta confiança. O detector de poses tentará rastrear a pessoa mais proeminente e retornar a pose dela em cada inferência. Isso reduz a latência e suaviza a detecção. Use esse modo quando quiser detectar a pose em um stream de vídeo.
singleImage: O detector de pose vai detectar uma pessoa e, em seguida, executar a detecção de pose. A etapa de detecção de pessoa será executada para cada imagem. Portanto, a latência será maior e não haverá rastreamento de pessoas. Use esse modo ao usar a detecção de pose em imagens estáticas ou quando o rastreamento não for desejado.

Especifique as opções do 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 fim, receba uma instância de PoseDetector. Transmita as opções especificadas:

Swift

let poseDetector = PoseDetector.poseDetector(options: options)

Objective-C

MLKPoseDetector *poseDetector =
    [MLKPoseDetector poseDetectorWithOptions:options];

2. Preparar a imagem de entrada

Para detectar poses, faça o seguinte para cada imagem ou frame de vídeo. Se você tiver ativado o modo de stream, precisará criar objetos VisionImage a partir de CMSampleBuffers.

Crie um objeto VisionImage usando um UIImage ou um CMSampleBuffer.

Se você usa um UIImage, siga estas etapas:

Crie um objeto VisionImage com o UIImage. Especifique o .orientation correto.

Swift

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

Objective-C

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

Se você usa um CMSampleBuffer, siga estas etapas:

Especifique a orientação dos dados da imagem contidos em CMSampleBuffer.

Para saber qual é a orientação da imagem:

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;
  }
}

Crie um objeto VisionImage usando o objeto CMSampleBuffer e a orientação:

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. Processar a imagem

Transmita VisionImage para um dos métodos de processamento de imagem do detector de poses. É possível usar o método assíncrono process(image:) ou o síncrono results().

Para detectar objetos de maneira síncrona:

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 forma assíncrona:

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. Receber informações sobre a pose detectada

Se uma pessoa for detectada na imagem, a API de detecção de poses transmitirá uma matriz de objetos Pose para o gerenciador de conclusão ou retornará a matriz, dependendo se você chamou o método assíncrono ou síncrono.

Se a pessoa não estava completamente dentro da imagem, o modelo atribuirá as coordenadas de pontos de referência ausentes para fora do frame e atribuirá valores de InFrameConfidence baixos.

Se nenhuma pessoa for detectada, a matriz vai estar vazia.

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;
  }
}

Dicas para melhorar o desempenho

A qualidade dos resultados depende da qualidade da imagem de entrada:

Para que o Kit de ML detecte a pose com precisão, a pessoa na imagem precisa ser representada por dados de pixel suficientes. Para melhor desempenho, o objeto precisa ter pelo menos 256 x 256 pixels.
Se você detectar a pose em um aplicativo em tempo real, também poderá considerar as dimensões gerais das imagens de entrada. Imagens menores podem ser processadas mais rapidamente. Portanto, para reduzir a latência, capture imagens em resoluções mais baixas, mas tenha em mente os requisitos de resolução acima e garanta que o objeto ocupe o máximo possível da imagem.
Uma imagem com foco inadequado também pode afetar a precisão. Se você não conseguir resultados aceitáveis, peça ao usuário para recapturar a imagem.

Se você quiser usar a detecção de pose em um aplicativo em tempo real, siga estas diretrizes para ter as melhores taxas de frames:

Usar o SDK PoseDetection básico e o modo de detecção stream.
Capture imagens em uma resolução mais baixa. No entanto, lembre-se também dos requisitos de dimensão de imagem dessa API.
Para processar frames de vídeo, use a API síncrona results(in:) do detector. Chame esse método com a função captureOutput(_, didOutput:from:) do AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate para receber os resultados do frame de vídeo de forma síncrona. Mantenha o parâmetro alwaysDiscardsLateVideoFrames de AVCaptureVideoDataOutput como verdadeiro para limitar as chamadas ao detector. Se um novo quadro de vídeo ficar disponível enquanto o detector estiver em execução, ele será descartado.
Se você usar a saída do detector para sobrepor elementos gráficos na imagem de entrada, primeiro acesse o resultado do kit de ML e, em seguida, renderize a imagem e a sobreposição em uma única etapa. Ao fazer isso, você renderiza a superfície de exibição apenas uma vez para cada frame de entrada processado. Consulte as classes previewOverlayView e MLKDetectionOverlayView no app de amostra da demonstração para conferir um exemplo.

Próximas etapas

Para aprender a usar pontos de referência de poses para classificar poses, consulte Dicas de classificação de posições.
Consulte a amostra do guia de início rápido do Kit de ML no GitHub para ver um exemplo dessa API em uso.

Detectar poses com o Kit de ML no iOS

Testar

Antes de começar

1. Criar uma instância de PoseDetector

PoseDetector opções

Modo de detecção

Swift

Objective-C

Swift

Objective-C

2. Preparar a imagem de entrada

Swift

Objective-C

Swift

Objective-C

Swift

Objective-C

3. Processar a imagem

Swift

Objective-C

Swift

Objective-C

4. Receber informações sobre a pose detectada

Swift

Objective-C

Dicas para melhorar o desempenho

Próximas etapas

1. Criar uma instância de `PoseDetector`

`PoseDetector` opções