ติดป้ายกำกับรูปภาพด้วย ML Kit บน iOS

คุณสามารถใช้ ML Kit เพื่อติดป้ายกำกับวัตถุที่รู้จักในรูปภาพได้โดยใช้ โมเดลในอุปกรณ์หรือโมเดลระบบคลาวด์ โปรดดู ภาพรวมเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับประโยชน์ของ แต่ละแนวทาง

ก่อนเริ่มต้น

1. หากยังไม่ได้เพิ่ม Firebase ลงในแอป ให้ดำเนินการดังนี้ ขั้นตอนในคู่มือเริ่มต้นใช้งาน
2. รวมไลบรารี ML Kit ไว้ใน Podfile ดังนี้

   pod 'Firebase/MLVision', '6.25.0'
   
   
   # If using the on-device API:
   pod 'Firebase/MLVisionLabelModel', '6.25.0'
   

   หลังจากติดตั้งหรืออัปเดตพ็อดของโปรเจ็กต์แล้ว อย่าลืมเปิด Xcode โดยใช้ .xcworkspace
3. ในแอป ให้นำเข้า Firebase ดังนี้

   Swift

   import Firebase

   Objective-C

   @import Firebase;

4. หากต้องการใช้โมเดลในระบบคลาวด์โดยที่คุณยังไม่ได้เปิดใช้ API ในระบบคลาวด์สำหรับโปรเจ็กต์ของคุณ โปรดทำตามขั้นตอนต่อไปนี้

   1. เปิด ML Kit API ของคอนโซล Firebase

   2. หากคุณยังไม่ได้อัปเกรดโปรเจ็กต์เป็นแพ็กเกจราคา Blaze ให้คลิก โปรดอัปเกรดเพื่อดำเนินการ (คุณจะได้รับแจ้งให้อัปเกรดเฉพาะในกรณีต่อไปนี้ ไม่ได้อยู่ในแพ็กเกจ Blaze)

      เฉพาะโปรเจ็กต์ระดับ Blaze เท่านั้นที่ใช้ API ในระบบคลาวด์ได้

   3. หากยังไม่ได้เปิดใช้ API ในระบบคลาวด์ ให้คลิกเปิดใช้ในระบบคลาวด์ API

   หากต้องการใช้เฉพาะรุ่นในอุปกรณ์ ให้ข้ามขั้นตอนนี้

ตอนนี้คุณก็พร้อมติดป้ายกำกับรูปภาพโดยใช้โมเดลในอุปกรณ์หรือ โมเดลในระบบคลาวด์

1. เตรียมรูปภาพอินพุต

สร้างออบเจ็กต์ VisionImage โดยใช้ UIImage หรือ CMSampleBufferRef

วิธีใช้ UIImage

1. หากจำเป็น ให้หมุนรูปภาพเพื่อให้imageOrientation พร็อพเพอร์ตี้คือ .up
2. สร้างออบเจ็กต์ VisionImage โดยใช้การหมุนที่ถูกต้อง UIImage. ไม่ระบุข้อมูลเมตาการหมุนเวียน ซึ่งเป็นค่าเริ่มต้น ต้องใช้ค่า .topLeft

   Swift

   let image = VisionImage(image: uiImage)

   Objective-C

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

วิธีใช้ CMSampleBufferRef

1. สร้างออบเจ็กต์ VisionImageMetadata ที่ระบุ การวางแนวของข้อมูลภาพที่มีอยู่ใน บัฟเฟอร์ CMSampleBufferRef

   วิธีดูการวางแนวรูปภาพ

   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;
     }
   }

   จากนั้นสร้างออบเจ็กต์ข้อมูลเมตา ดังนี้

   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. สร้างออบเจ็กต์ VisionImage โดยใช้ ออบเจ็กต์ CMSampleBufferRef และข้อมูลเมตาการหมุน:

   Swift

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

   Objective-C

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

2. กำหนดค่าและเรียกใช้เครื่องมือติดป้ายกำกับรูปภาพ

1. ก่อนอื่น ให้รับอินสแตนซ์ VisionImageLabeler

   หากต้องการใช้ตัวติดป้ายกำกับรูปภาพในอุปกรณ์ ให้ทำดังนี้

   Swift

   let labeler = Vision.vision().onDeviceImageLabeler()
   
   // Or, to set the minimum confidence required:
   // let options = VisionOnDeviceImageLabelerOptions()
   // options.confidenceThreshold = 0.7
   // let labeler = Vision.vision().onDeviceImageLabeler(options: options)
   

   Objective-C

   FIRVisionImageLabeler *labeler = [[FIRVision vision] onDeviceImageLabeler];
   
   // Or, to set the minimum confidence required:
   // FIRVisionOnDeviceImageLabelerOptions *options =
   //         [[FIRVisionOnDeviceImageLabelerOptions alloc] init];
   // options.confidenceThreshold = 0.7;
   // FIRVisionImageLabeler *labeler =
   //         [[FIRVision vision] onDeviceImageLabelerWithOptions:options];
   

   หากต้องการใช้ตัวติดป้ายกำกับรูปภาพระบบคลาวด์ ให้ทำดังนี้

   Swift

   let labeler = Vision.vision().cloudImageLabeler()
   
   // Or, to set the minimum confidence required:
   // let options = VisionCloudImageLabelerOptions()
   // options.confidenceThreshold = 0.7
   // let labeler = Vision.vision().cloudImageLabeler(options: options)
   

   Objective-C

   FIRVisionImageLabeler *labeler = [[FIRVision vision] cloudImageLabeler];
   
   // Or, to set the minimum confidence required:
   // FIRVisionCloudImageLabelerOptions *options =
   //         [[FIRVisionCloudImageLabelerOptions alloc] init];
   // options.confidenceThreshold = 0.7;
   // FIRVisionImageLabeler *labeler =
   //         [[FIRVision vision] cloudImageLabelerWithOptions:options];
   

2. จากนั้นส่งรูปภาพไปยังเมธอด processImage()

   Swift

   labeler.process(image) { labels, error in
       guard error == nil, let labels = labels else { return }
   
       // Task succeeded.
       // ...
   }
   

   Objective-C

   [labeler processImage:image
              completion:^(NSArray<FIRVisionImageLabel *> *_Nullable labels,
                           NSError *_Nullable error) {
                  if (error != nil) { return; }
   
                  // Task succeeded.
                  // ...
              }];
   

3. รับข้อมูลเกี่ยวกับออบเจ็กต์ที่ติดป้ายกำกับ

เช่น

for label in labels {
    let labelText = label.text
    let entityId = label.entityID
    let confidence = label.confidence
}

for (FIRVisionImageLabel *label in labels) {
   NSString *labelText = label.text;
   NSString *entityId = label.entityID;
   NSNumber *confidence = label.confidence;
}

เคล็ดลับในการปรับปรุงประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์

หากต้องการติดป้ายกำกับรูปภาพในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้ทำตามดังนี้ เพื่อให้ได้อัตราเฟรมที่ดีที่สุด

• ควบคุมการเรียกไปยังผู้ติดป้ายกำกับรูปภาพ หากเฟรมวิดีโอใหม่กลายเป็น ว่างในขณะที่เครื่องมือติดป้ายกำกับรูปภาพทำงานอยู่ ให้วางเฟรม
• ถ้าคุณใช้เอาต์พุตของเครื่องมือติดป้ายกำกับรูปภาพเพื่อวางซ้อนกราฟิก รูปภาพอินพุต รับผลลัพธ์จาก ML Kit ก่อน จากนั้นจึงแสดงผลรูปภาพ ซ้อนทับในขั้นตอนเดียว การทำเช่นนี้จะช่วยให้แสดงผลบนพื้นผิวจอแสดงผล เพียงครั้งเดียวสำหรับเฟรมอินพุตแต่ละเฟรม โปรดดู previewOverlayView และ FIRDetectionOverlayView ในตัวอย่างแอป Showcase

ขั้นตอนถัดไป

• ก่อนที่จะทำให้แอปที่ใช้ Cloud API ใช้งานได้จริง คุณควรดำเนินการต่อไปนี้ ขั้นตอนเพิ่มเติมบางส่วนเพื่อป้องกันและบรรเทา ผลกระทบจากการเข้าถึง API ที่ไม่ได้รับอนุญาต