Detectar e rastrear objetos com o Kit de ML no iOS

É possível usar o Kit de ML para detectar e rastrear objetos em frames de vídeo.

Quando você transmite imagens do Kit de ML, ele retorna, para cada imagem, uma lista de até cinco objetos detectados e a posição deles na imagem. Cada objeto que você detecta em streams de vídeo tem um ID que pode ser rastreado nas imagens. É possível também, como opção, ativar a classificação abrangente de objetos, que marca objetos com descrições de categorias amplas.

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'
   pod 'Firebase/MLVisionObjectDetection', '6.25.0'
   

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

   Swift

   import Firebase

   Objective-C

   @import Firebase;

1. Configurar o detector de objetos

Para começar a detectar e rastrear objetos, primeiro crie uma instância de VisionObjectDetector, especificando opcionalmente as configurações do detector que você quer alterar do padrão.

1. Configure o detector de objetos para seu caso de uso com um objeto VisionObjectDetectorOptions. É possível alterar as seguintes configurações:

   Configurações do detector de objetos
   Modo de detecção	.stream (padrão) | .singleImage No modo de streaming (padrão), o detector de objetos é executado com baixa latência, mas pode produzir resultados incompletos, como caixas delimitadoras ou categoria não especificadas, nas primeiras chamadas do detector. Além disso, no modo de streaming, o detector atribui IDs de rastreamento a objetos, que podem ser usados para rastrear objetos em frames. Use esse modo quando quiser rastrear objetos ou quando a baixa latência for importante, como ao processar streams de vídeo em tempo real. No modo de imagem única, o detector de objetos aguarda até que a caixa delimitadora e a categoria (se você tiver ativado a classificação) de um objeto detectado estejam disponíveis antes de retornar um resultado. Como resultado, a latência de detecção é potencialmente maior. Além disso, no modo de imagem única, os IDs de acompanhamento não são atribuídos. Use esse modo se a latência não for essencial e você não quiser lidar com resultados parciais.
   Detectar e rastrear vários objetos	false (padrão) | true Se for preciso detectar e rastrear até cinco objetos ou apenas o objeto mais proeminente (padrão).
   Classificar objetos	false (padrão) | true Se for preciso ou não classificar os objetos detectados em categorias abrangentes. Quando ativado, o detector de objetos os classifica nas seguintes categorias: artigos de moda, alimentos, artigos domésticos, locais, plantas e desconhecido.

   A API de detecção e rastreamento de objetos é otimizada para os dois casos de uso principais a seguir:

   • Detecção ao vivo e rastreamento do objeto mais proeminente no visor da câmera
   • Detecção de vários objetos em uma imagem estática

   Para configurar a API para esses casos de uso:

   Swift

   // Live detection and tracking
   let options = VisionObjectDetectorOptions()
   options.detectorMode = .stream
   options.shouldEnableMultipleObjects = false
   options.shouldEnableClassification = true  // Optional
   
   // Multiple object detection in static images
   let options = VisionObjectDetectorOptions()
   options.detectorMode = .singleImage
   options.shouldEnableMultipleObjects = true
   options.shouldEnableClassification = true  // Optional
   

   Objective-C

   // Live detection and tracking
   FIRVisionObjectDetectorOptions *options = [[FIRVisionObjectDetectorOptions alloc] init];
   options.detectorMode = FIRVisionObjectDetectorModeStream;
   options.shouldEnableMultipleObjects = NO;
   options.shouldEnableClassification = YES;  // Optional
   
   // Multiple object detection in static images
   FIRVisionObjectDetectorOptions *options = [[FIRVisionObjectDetectorOptions alloc] init];
   options.detectorMode = FIRVisionObjectDetectorModeSingleImage;
   options.shouldEnableMultipleObjects = YES;
   options.shouldEnableClassification = YES;  // Optional
   

2. Receba uma instância de FirebaseVisionObjectDetector:

   Swift

   let objectDetector = Vision.vision().objectDetector()
   
   // Or, to change the default settings:
   let objectDetector = Vision.vision().objectDetector(options: options)
   

   Objective-C

   FIRVisionObjectDetector *objectDetector = [[FIRVision vision] objectDetector];
   
   // Or, to change the default settings:
   FIRVisionObjectDetector *objectDetector = [[FIRVision vision] objectDetectorWithOptions:options];
   

2. Executar o detector de objetos

Para detectar e rastrear objetos, siga as etapas abaixo para cada imagem ou frame de vídeo. Se você tiver ativado o modo de stream, precisará criar objetos VisionImage a partir de CMSampleBufferRef.

1. 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;

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

   Para detectar objetos de modo assíncrono:

   Swift

   objectDetector.process(image) { detectedObjects, error in
     guard error == nil else {
       // Error.
       return
     }
     guard let detectedObjects = detectedObjects, !detectedObjects.isEmpty else {
       // No objects detected.
       return
     }
   
     // Success. Get object info here.
     // ...
   }
   

   Objective-C

   [objectDetector processImage:image
                     completion:^(NSArray<FIRVisionObject *> * _Nullable objects,
                                  NSError * _Nullable error) {
                       if (error == nil) {
                         return;
                       }
                       if (objects == nil | objects.count == 0) {
                         // No objects detected.
                         return;
                       }
   
                       // Success. Get object info here.
                       // ...
                     }];
   

   Para detectar objetos de modo síncrono:

   Swift

   var results: [VisionObject]? = nil
   do {
     results = try objectDetector.results(in: image)
   } catch let error {
     print("Failed to detect object with error: \(error.localizedDescription).")
     return
   }
   guard let detectedObjects = results, !detectedObjects.isEmpty else {
     print("Object detector returned no results.")
     return
   }
   
   // ...
   

   Objective-C

   NSError *error;
   NSArray<FIRVisionObject *> *objects = [objectDetector resultsInImage:image
                                                                  error:&error];
   if (error == nil) {
     return;
   }
   if (objects == nil | objects.count == 0) {
     // No objects detected.
     return;
   }
   
   // Success. Get object info here.
   // ...
   

3. Se a chamada para o processador de imagem for bem-sucedida, ela transmitirá uma lista de VisionObject para o gerenciador de conclusão ou retornará a lista, caso você tenha chamado o método assíncrono ou síncrono.

   Cada VisionObject contém as seguintes propriedades:

   frame	Um CGRect que indica a posição do objeto na imagem.
   trackingID	Um número inteiro que identifica o objeto nas imagens. Nulo no modo de imagem única.
   classificationCategory	A categoria abrangente do objeto. Se o detector de objetos não tiver a classificação ativada, isso será sempre .unknown.
   confidence	O nível de confiança da classificação do objeto. Se o detector de objetos não tiver a classificação ativada ou o objeto for classificado como desconhecido, isso será nil.

   Swift

   // detectedObjects contains one item if multiple object detection wasn't enabled.
   for obj in detectedObjects {
     let bounds = obj.frame
     let id = obj.trackingID
   
     // If classification was enabled:
     let category = obj.classificationCategory
     let confidence = obj.confidence
   }
   

   Objective-C

   // The list of detected objects contains one item if multiple
   // object detection wasn't enabled.
   for (FIRVisionObject *obj in objects) {
     CGRect bounds = obj.frame;
     if (obj.trackingID) {
       NSInteger id = obj.trackingID.integerValue;
     }
   
     // If classification was enabled:
     FIRVisionObjectCategory category = obj.classificationCategory;
     float confidence = obj.confidence.floatValue;
   }
   

Como melhorar a usabilidade e o desempenho

Para a melhor experiência do usuário, siga estas diretrizes no aplicativo:

• A detecção bem-sucedida de objetos depende da complexidade visual do objeto. Objetos com um pequeno número de recursos visuais podem precisar ocupar uma parte maior da imagem a ser detectada. Forneça aos usuários orientações sobre como capturar entradas que funcionem bem com o tipo de objeto que você quer detectar.
• Ao usar a classificação, se você quiser detectar objetos que não se enquadrem nas categorias suportadas, implemente o tratamento especial para objetos desconhecidos.

Além disso, confira o conjunto de [app de demonstração do Material Design do Kit de ML][showcase-link]{: .external} e a coleção Padrões de recursos de machine learning do Material Design.

Ao usar o modo de streaming em um aplicativo em tempo real, siga estas diretrizes para alcançar as melhores taxas de frames:

• Não use a detecção de vários objetos no modo de streaming, porque a maioria dos dispositivos não será capaz de produzir taxas de frames adequadas.

• Desative a classificação se ela não for necessária.

• Limite as chamadas ao detector. Se um novo frame de vídeo ficar disponível durante a execução do detector, descarte esse frame.
• Se você estiver usando a saída do detector para sobrepor elementos gráficos na imagem de entrada, primeiro acesse o resultado do Kit de ML. Em seguida, renderize a imagem e faça a sobreposição de uma só vez. Ao fazer isso, você renderiza a superfície de exibição apenas uma vez para cada frame de entrada. Consulte as classes previewOverlayView e FIRDetectionOverlayView no app de exemplo da demonstração.