Rozpoznawanie punktów orientacyjnych przy użyciu ML Kit na iOS

Możesz użyć pakietu ML Kit do rozpoznawania dobrze znanych punktów orientacyjnych na obrazie.

Zanim zaczniesz

  1. Jeśli nie masz jeszcze w aplikacji dodanej Firebase, wykonaj czynności podane w przewodniku dla początkujących.
  2. Umieść biblioteki ML Kit w pliku Podfile:
    pod 'Firebase/MLVision', '6.25.0'
    
    Po zainstalowaniu lub zaktualizowaniu podów projektu otwórz Xcode projektu korzystającego z: .xcworkspace.
  3. W aplikacji zaimportuj Firebase:

    Swift

    import Firebase

    Objective-C

    @import Firebase;
  4. Jeśli w swoim projekcie nie włączono jeszcze interfejsów API działających w chmurze, zrób to. teraz:

    1. Otwórz ML Kit Strona interfejsów API w konsoli Firebase.
    2. Jeśli w swoim projekcie nie korzystasz jeszcze z abonamentu Blaze, kliknij Aby to zrobić, przejdź na wyższą wersję. (Prośba o uaktualnienie wyświetli się tylko wtedy, gdy projekt nie jest objęty abonamentem Blaze).

      Tylko projekty na poziomie Blaze mogą korzystać z interfejsów API działających w chmurze.

    3. Jeśli interfejsy API działające w chmurze nie są włączone, kliknij Włącz działające w chmurze interfejsów API.
    .

Konfigurowanie wykrywania punktów orientacyjnych

Domyślnie detektor Cloud używa stabilnej wersji modelu zwraca maksymalnie 10 wyników. Jeśli chcesz zmienić któreś z tych ustawień, określ je za pomocą obiektu VisionCloudDetectorOptions jako w tym przykładzie:

Swift

let options = VisionCloudDetectorOptions()
options.modelType = .latest
options.maxResults = 20

Objective-C

  FIRVisionCloudDetectorOptions *options =
      [[FIRVisionCloudDetectorOptions alloc] init];
  options.modelType = FIRVisionCloudModelTypeLatest;
  options.maxResults = 20;
  

W następnym kroku zdaj VisionCloudDetectorOptions podczas tworzenia obiektu detektora Cloud.

Uruchom wykrywanie punktów orientacyjnych

Aby rozpoznać punkty orientacyjne na zdjęciu, przekaż je jako UIImage lub CMSampleBufferRef na: detect(in:): VisionCloudLandmarkDetector :

  1. Pobierz instancję VisionCloudLandmarkDetector:

    Swift

    lazy var vision = Vision.vision()
    
    let cloudDetector = vision.cloudLandmarkDetector(options: options)
    // Or, to use the default settings:
    // let cloudDetector = vision.cloudLandmarkDetector()

    Objective-C

    FIRVision *vision = [FIRVision vision];
    FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector = [vision cloudLandmarkDetector];
    // Or, to change the default settings:
    // FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector =
    //     [vision cloudLandmarkDetectorWithOptions:options];
  2. Utwórz obiekt VisionImage za pomocą UIImage lub CMSampleBufferRef.

    Aby użyć karty UIImage:

    1. W razie potrzeby obróć zdjęcie, tak by jego imageOrientation właściwość to .up.
    2. Utwórz obiekt VisionImage przy użyciu prawidłowo wykonanej rotacji UIImage Nie określaj żadnych metadanych rotacji – są to metadane domyślne. .topLeft.

      Swift

      let image = VisionImage(image: uiImage)

      Objective-C

      FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithImage:uiImage];

    Aby użyć karty CMSampleBufferRef:

    1. Utwórz obiekt VisionImageMetadata, który określa orientacji danych zdjęć zawartych w Bufor CMSampleBufferRef.

      Aby sprawdzić orientację obrazu:

      Swift

      func imageOrientation(
          deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
          cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
          ) -> VisionDetectorImageOrientation {
          switch deviceOrientation {
          case .portrait:
              return cameraPosition == .front ? .leftTop : .rightTop
          case .landscapeLeft:
              return cameraPosition == .front ? .bottomLeft : .topLeft
          case .portraitUpsideDown:
              return cameraPosition == .front ? .rightBottom : .leftBottom
          case .landscapeRight:
              return cameraPosition == .front ? .topRight : .bottomRight
          case .faceDown, .faceUp, .unknown:
              return .leftTop
          }
      }

      Objective-C

      - (FIRVisionDetectorImageOrientation)
          imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                                 cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
        switch (deviceOrientation) {
          case UIDeviceOrientationPortrait:
            if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
              return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftTop;
            } else {
              return FIRVisionDetectorImageOrientationRightTop;
            }
          case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
            if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
              return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomLeft;
            } else {
              return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
            }
          case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
            if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
              return FIRVisionDetectorImageOrientationRightBottom;
            } else {
              return FIRVisionDetectorImageOrientationLeftBottom;
            }
          case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
            if (cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront) {
              return FIRVisionDetectorImageOrientationTopRight;
            } else {
              return FIRVisionDetectorImageOrientationBottomRight;
            }
          default:
            return FIRVisionDetectorImageOrientationTopLeft;
        }
      }

      Następnie utwórz obiekt metadanych:

      Swift

      let cameraPosition = AVCaptureDevice.Position.back  // Set to the capture device you used.
      let metadata = VisionImageMetadata()
      metadata.orientation = imageOrientation(
          deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
          cameraPosition: cameraPosition
      )

      Objective-C

      FIRVisionImageMetadata *metadata = [[FIRVisionImageMetadata alloc] init];
      AVCaptureDevicePosition cameraPosition =
          AVCaptureDevicePositionBack;  // Set to the capture device you used.
      metadata.orientation =
          [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                       cameraPosition:cameraPosition];
    2. Utwórz obiekt VisionImage za pomocą Obiekt CMSampleBufferRef i metadane rotacji:

      Swift

      let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
      image.metadata = metadata

      Objective-C

      FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
      image.metadata = metadata;
  3. Następnie przekaż obraz do metody detect(in:):

    Swift

    cloudDetector.detect(in: visionImage) { landmarks, error in
      guard error == nil, let landmarks = landmarks, !landmarks.isEmpty else {
        // ...
        return
      }
    
      // Recognized landmarks
      // ...
    }

    Objective-C

    [landmarkDetector detectInImage:image
                         completion:^(NSArray<FIRVisionCloudLandmark *> *landmarks,
                                      NSError *error) {
      if (error != nil) {
        return;
      } else if (landmarks != nil) {
        // Got landmarks
      }
    }];

Uzyskiwanie informacji o znanych punktach orientacyjnych

Jeśli rozpoznawanie punktów orientacyjnych się powiedzie, tablica VisionCloudLandmark są przekazywane do modułu obsługi uzupełniania. Z każdego obiektu możesz uzyskać informacje o punkcie orientacyjnym rozpoznanym na zdjęciu.

Przykład:

Swift

for landmark in landmarks {
  let landmarkDesc = landmark.landmark
  let boundingPoly = landmark.frame
  let entityId = landmark.entityId

  // A landmark can have multiple locations: for example, the location the image
  // was taken, and the location of the landmark depicted.
  for location in landmark.locations {
    let latitude = location.latitude
    let longitude = location.longitude
  }

  let confidence = landmark.confidence
}

Objective-C

for (FIRVisionCloudLandmark *landmark in landmarks) {
   NSString *landmarkDesc = landmark.landmark;
   CGRect frame = landmark.frame;
   NSString *entityId = landmark.entityId;

   // A landmark can have multiple locations: for example, the location the image
   // was taken, and the location of the landmark depicted.
   for (FIRVisionLatitudeLongitude *location in landmark.locations) {
     double latitude = [location.latitude doubleValue];
     double longitude = [location.longitude doubleValue];
   }

   float confidence = [landmark.confidence floatValue];
}

Dalsze kroki