Riconoscere i punti di riferimento con ML Kit su iOS

Puoi utilizzare ML Kit per riconoscere punti di riferimento noti in un'immagine.

Prima di iniziare

  1. Se non hai già aggiunto Firebase alla tua app, puoi farlo seguendo le istruzioni riportate in passaggi nella Guida introduttiva.
  2. Includi le librerie del kit ML nel tuo podfile: 
    pod 'Firebase/MLVision', '6.25.0'
    Dopo aver installato o aggiornato i pod del progetto, assicurati di aprire il progetto Xcode utilizzando il relativo .xcworkspace.
  3. Nell'app, importa Firebase:

    Swift

    import Firebase

    Objective-C

    @import Firebase;

  4. Se non hai ancora attivato le API basate su cloud per il tuo progetto, fallo subito:

    1. Apri il ML Kit. API della console Firebase.

    2. Se non hai già eseguito l'upgrade del progetto a un piano tariffario Blaze, fai clic su Per farlo, esegui l'upgrade. Ti verrà chiesto di eseguire l'upgrade solo se non è incluso nel piano Blaze.)

      Solo i progetti a livello di Blaze possono utilizzare le API basate su cloud.

    3. Se le API basate su cloud non sono già abilitate, fai clic su Abilita basate su cloud per le API.
    di Gemini Advanced.

Configurare il rilevatore dei punti di riferimento

Per impostazione predefinita, il rilevatore Cloud utilizza la versione stabile del modello e restituisce fino a 10 risultati. Se vuoi modificare una di queste impostazioni, specificali con un oggetto VisionCloudDetectorOptions come nel seguente esempio:

Swift

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

Objective-C

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

Nel passaggio successivo, supera l'VisionCloudDetectorOptions quando crei l'oggetto Cloud Detector.

Esegui il rilevatore dei punti di riferimento

Per riconoscere i punti di riferimento in un'immagine, passala come UIImage o come CMSampleBufferRef a detect(in:) di VisionCloudLandmarkDetector :

  1. Recupera un'istanza di 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. Crea un oggetto VisionImage utilizzando un UIImage o un CMSampleBufferRef.

    Per usare un UIImage:

    1. Se necessario, ruota l'immagine in modo che la sua proprietà imageOrientation sia .up.
    2. Crea un oggetto VisionImage utilizzando l'oggetto ruotato correttamente UIImage. Non specificare metadati di rotazione. Deve essere utilizzato il valore predefinito .topLeft.

      Swift

      let image = VisionImage(image: uiImage)

      Objective-C

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

    Per usare un CMSampleBufferRef:

    1. Crea un oggetto VisionImageMetadata che specifichi l'orientamento dei dati dell'immagine contenuti buffer CMSampleBufferRef.

      Per ottenere l'orientamento dell'immagine:

      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;
  }
}

      Quindi, crea l'oggetto metadati:

      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. Crea un oggetto VisionImage utilizzando l'oggetto CMSampleBufferRef e i metadati di rotazione:

      Swift

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

      Objective-C

      FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
image.metadata = metadata;
  3. Quindi, passa l'immagine al metodo 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
  }
}];

Ricevere informazioni sui punti di riferimento riconosciuti

Se il riconoscimento dei punti di riferimento ha esito positivo, una serie di VisionCloudLandmark verranno passati al gestore del completamento. Da ogni oggetto, puoi ottenere informazioni su un punto di riferimento riconosciuto nell'immagine.

Ad esempio:

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];
}

Passaggi successivi