Detectar rostos com o Kit de ML no iOS

Use o Kit de ML para detectar rostos em imagens e vídeos.

Antes de começar

1. Se você ainda não adicionou o Firebase ao seu app, siga as etapas no guia de iniciação.
2. Inclua as bibliotecas do Kit de ML no seu Podfile:

   pod 'Firebase/MLVision', '6.25.0'
   # If you want to detect face contours (landmark detection and classification
   # don't require this additional model):
   pod 'Firebase/MLVisionFaceModel', '6.25.0'
   

   Depois de instalar ou atualizar os pods do projeto, abra o projeto do Xcode usando o .xcworkspace.
3. Importe o Firebase para seu app:

   Swift

   import Firebase

   Objective-C

   @import Firebase;

Diretrizes de imagem de entrada

Para que o Kit de ML detecte rostos com precisão, as imagens de entrada devem conter rostos representados por dados de pixel suficientes. Em geral, cada rosto que você quiser detectar em uma imagem deverá ter pelo menos 100x100 pixels. Se você quiser detectar os contornos dos rostos, o Kit de ML precisará de uma entrada de resolução mais alta: cada rosto deverá ter pelo menos 200x200 pixels.

Se você estiver fazendo a detecção facial em um aplicativo em tempo real, considere as dimensões gerais das imagens de entrada. Já que as imagens menores podem ser processadas mais rapidamente, reduza a latência capturando imagens em resoluções menores (lembrando os requisitos de precisão acima) e faça o rosto da pessoa ocupar o máximo possível da imagem. Consulte também Dicas para melhorar o desempenho em tempo real.

Uma imagem com foco inadequado pode prejudicar a precisão. Se os resultados não forem aceitáveis, peça para o usuário recapturar a imagem.

A orientação de um rosto em relação à câmera também pode afetar os atributos faciais que o Kit de ML detecta. Veja Conceitos de detecção facial.

1. Configurar o detector facial

Por exemplo, crie um objeto VisionFaceDetectorOptions como um dos seguintes exemplos:

// High-accuracy landmark detection and face classification
let options = VisionFaceDetectorOptions()
options.performanceMode = .accurate
options.landmarkMode = .all
options.classificationMode = .all

// Real-time contour detection of multiple faces
let options = VisionFaceDetectorOptions()
options.contourMode = .all

// High-accuracy landmark detection and face classification
FIRVisionFaceDetectorOptions *options = [[FIRVisionFaceDetectorOptions alloc] init];
options.performanceMode = FIRVisionFaceDetectorPerformanceModeAccurate;
options.landmarkMode = FIRVisionFaceDetectorLandmarkModeAll;
options.classificationMode = FIRVisionFaceDetectorClassificationModeAll;

// Real-time contour detection of multiple faces
FIRVisionFaceDetectorOptions *options = [[FIRVisionFaceDetectorOptions alloc] init];
options.contourMode = FIRVisionFaceDetectorContourModeAll;

2. Executar o detector facial

1. Consiga uma instância de VisionFaceDetector:

   Swift

   lazy var vision = Vision.vision()
   
   let faceDetector = vision.faceDetector(options: options)
   

   Objective-C

   FIRVision *vision = [FIRVision vision];
   FIRVisionFaceDetector *faceDetector = [vision faceDetector];
   // Or, to change the default settings:
   // FIRVisionFaceDetector *faceDetector =
   //     [vision faceDetectorWithOptions:options];
   

2. Crie um objeto VisionImage usando um UIImage ou um CMSampleBufferRef.

   Para usar um UIImage:

   1. Se necessário, gire a imagem para que a propriedade imageOrientation seja .up.
   2. Crie um objeto VisionImage usando a UIImage com a rotação correta. Não especifique metadados de rotação: o valor padrão, .topLeft, precisa ser usado.

      Swift

      let image = VisionImage(image: uiImage)

      Objective-C

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

   Para usar um CMSampleBufferRef:

   1. Crie um objeto VisionImageMetadata que especifique a orientação dos dados da imagem contidos no buffer CMSampleBufferRef.

      Para ver a orientação da imagem:

      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;
        }
      }

      Em seguida, crie o objeto de metadados:

      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. Crie um objeto VisionImage usando o objeto CMSampleBufferRef e os metadados de rotação:

      Swift

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

      Objective-C

      FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
      image.metadata = metadata;

3. Em seguida, transmita a imagem para o método detect(in:):

   Swift

   faceDetector.process(visionImage) { faces, error in
     guard error == nil, let faces = faces, !faces.isEmpty else {
       // ...
       return
     }
   
     // Faces detected
     // ...
   }
   

   Objective-C

   [faceDetector detectInImage:image
                    completion:^(NSArray<FIRVisionFace *> *faces,
                                 NSError *error) {
     if (error != nil) {
       return;
     } else if (faces != nil) {
       // Recognized faces
     }
   }];
   

3. Receber informações sobre rostos detectados

for face in faces {
  let frame = face.frame
  if face.hasHeadEulerAngleY {
    let rotY = face.headEulerAngleY  // Head is rotated to the right rotY degrees
  }
  if face.hasHeadEulerAngleZ {
    let rotZ = face.headEulerAngleZ  // Head is rotated upward rotZ degrees
  }

  // If landmark detection was enabled (mouth, ears, eyes, cheeks, and
  // nose available):
  if let leftEye = face.landmark(ofType: .leftEye) {
    let leftEyePosition = leftEye.position
  }

  // If contour detection was enabled:
  if let leftEyeContour = face.contour(ofType: .leftEye) {
    let leftEyePoints = leftEyeContour.points
  }
  if let upperLipBottomContour = face.contour(ofType: .upperLipBottom) {
    let upperLipBottomPoints = upperLipBottomContour.points
  }

  // If classification was enabled:
  if face.hasSmilingProbability {
    let smileProb = face.smilingProbability
  }
  if face.hasRightEyeOpenProbability {
    let rightEyeOpenProb = face.rightEyeOpenProbability
  }

  // If face tracking was enabled:
  if face.hasTrackingID {
    let trackingId = face.trackingID
  }
}

for (FIRVisionFace *face in faces) {
  // Boundaries of face in image
  CGRect frame = face.frame;

  if (face.hasHeadEulerAngleY) {
    CGFloat rotY = face.headEulerAngleY;  // Head is rotated to the right rotY degrees
  }
  if (face.hasHeadEulerAngleZ) {
    CGFloat rotZ = face.headEulerAngleZ;  // Head is tilted sideways rotZ degrees
  }

  // If landmark detection was enabled (mouth, ears, eyes, cheeks, and
  // nose available):
  FIRVisionFaceLandmark *leftEar = [face landmarkOfType:FIRFaceLandmarkTypeLeftEar];
  if (leftEar != nil) {
    FIRVisionPoint *leftEarPosition = leftEar.position;
  }

  // If contour detection was enabled:
  FIRVisionFaceContour *upperLipBottomContour = [face contourOfType:FIRFaceContourTypeUpperLipBottom];
  if (upperLipBottomContour != nil) {
    NSArray<FIRVisionPoint *> *upperLipBottomPoints = upperLipBottomContour.points;
    if (upperLipBottomPoints.count > 0) {
      NSLog("Detected the bottom contour of the subject's upper lip.")
    }
  }

  // If classification was enabled:
  if (face.hasSmilingProbability) {
    CGFloat smileProb = face.smilingProbability;
  }
  if (face.hasRightEyeOpenProbability) {
    CGFloat rightEyeOpenProb = face.rightEyeOpenProbability;
  }

  // If face tracking was enabled:
  if (face.hasTrackingID) {
    NSInteger trackingID = face.trackingID;
  }
}

Exemplo de contornos faciais

Quando a detecção de contorno facial está ativada, você recebe uma lista de pontos para cada traço facial detectado. Esses pontos representam a forma do traço. Consulte a Visão geral dos conceitos de detecção facial para ver detalhes sobre como os contornos são representados.

A imagem a seguir ilustra como esses pontos mapeiam um rosto. Clique nela para ampliar: