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Reconnaître les points de repère avec ML Kit sur iOS

Vous pouvez utiliser ML Kit pour reconnaître des points de repère connus dans une image.

Avant que tu commences

  1. Si vous n'avez pas encore ajouté Firebase à votre application, faites-le en suivant les étapes du guide de démarrage .
  2. Incluez les bibliothèques ML Kit dans votre Podfile:
    pod 'Firebase/MLVision', '6.25.0'
    
    Après avoir installé ou mis à jour les .xcworkspace votre projet, assurez-vous d'ouvrir votre projet Xcode à l'aide de son .xcworkspace .
  3. Dans votre application, importez Firebase:

    Rapide

    import Firebase

    Objectif c

    @import Firebase;
  4. Si vous n'avez pas encore activé les API Cloud pour votre projet, faites-le maintenant:

    1. Ouvrez la page API ML Kit de la console Firebase.
    2. Si vous n'avez pas encore mis à niveau votre projet vers un plan Blaze, cliquez sur Mettre à niveau pour le faire. (Vous ne serez invité à mettre à niveau que si votre projet ne fait pas partie du plan Blaze.)

      Seuls les projets de niveau Blaze peuvent utiliser des API basées sur le cloud.

    3. Si les API basées sur le cloud ne sont pas déjà activées, cliquez sur Activer les API basées sur le cloud .

Configurer le détecteur de repère

Par défaut, le détecteur Cloud utilise la version stable du modèle et renvoie jusqu'à 10 résultats. Si vous souhaitez modifier l'un de ces paramètres, spécifiez-les avec un objet VisionCloudDetectorOptions comme dans l'exemple suivant:

Rapide

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

Objectif c

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

À l'étape suivante, transmettez l'objet VisionCloudDetectorOptions lorsque vous créez l'objet détecteur de nuage.

Exécutez le détecteur de repère

Pour reconnaître les points de repère dans une image, transmettez l'image en tant que UIImage ou CMSampleBufferRef à la VisionCloudLandmarkDetector de detect(in:) VisionCloudLandmarkDetector detect(in:) :

  1. Obtenez une instance de VisionCloudLandmarkDetector :

    Rapide

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

    Objectif c

    FIRVision *vision = [FIRVision vision];
    FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector = [vision cloudLandmarkDetector];
    // Or, to change the default settings:
    // FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector =
    //     [vision cloudLandmarkDetectorWithOptions:options];
    
  2. Créez un objet VisionImage aide d'une UIImage ou d'un CMSampleBufferRef .

    Pour utiliser une UIImage :

    1. Si nécessaire, imageOrientation pivoter l'image pour que sa propriété imageOrientation soit .up .
    2. Créez un objet VisionImage à l'aide de l' UIImage correctement pivotée. Ne spécifiez aucune métadonnée de rotation: la valeur par défaut, .topLeft , doit être utilisée.

      Rapide

      let image = VisionImage(image: uiImage)

      Objectif c

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

    Pour utiliser un CMSampleBufferRef :

    1. Créez un objet VisionImageMetadata qui spécifie l'orientation des données d'image contenues dans le tampon CMSampleBufferRef .

      Pour obtenir l'orientation de l'image:

      Rapide

      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
          }
      }

      Objectif 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;
        }
      }

      Ensuite, créez l'objet de métadonnées:

      Rapide

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

      Objectif 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. Créez un objet VisionImage à l'aide de l'objet CMSampleBufferRef et des métadonnées de rotation:

      Rapide

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

      Objectif c

      FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
      image.metadata = metadata;
  3. Ensuite, passez l'image à la méthode detect(in:) :

    Rapide

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

    Objectif c

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

Obtenez des informations sur les monuments reconnus

Si la reconnaissance des points de repère réussit, un tableau d'objets VisionCloudLandmark sera transmis au gestionnaire d'achèvement. A partir de chaque objet, vous pouvez obtenir des informations sur un repère reconnu dans l'image.

Par exemple:

Rapide

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
}

Objectif 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];
}

Prochaines étapes