Gắn nhãn hình ảnh bằng mô hình được AutoML đào tạo trên nền tảng Apple

Sau khi huấn luyện mô hình của riêng mình bằng AutoML Vision Edge , bạn có thể sử dụng mô hình đó trong ứng dụng của mình để gắn nhãn cho hình ảnh.

Có hai cách để tích hợp các mô hình được đào tạo từ AutoML Vision Edge. Bạn có thể gói mô hình bằng cách sao chép các tệp của mô hình vào dự án Xcode của mình hoặc bạn có thể tải mô hình xuống từ Firebase một cách linh hoạt.

Trước khi bắt đầu

1. Bao gồm các thư viện ML Kit trong Podfile của bạn:

   Để đóng gói một mô hình với ứng dụng của bạn:

   pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom'
   

   Để tải xuống động một mô hình từ Firebase, hãy thêm phần phụ thuộc LinkFirebase :

   pod 'GoogleMLKit/ImageLabelingCustom'
   pod 'GoogleMLKit/LinkFirebase'
   

2. Sau khi bạn cài đặt hoặc cập nhật Pod của dự án, hãy mở dự án Xcode của bạn bằng cách sử dụng .xcworkspace . ML Kit được hỗ trợ trong Xcode phiên bản 12.2 trở lên.

3. Nếu bạn muốn tải xuống một mô hình , hãy đảm bảo bạn thêm Firebase vào dự án Android của mình , nếu bạn chưa làm như vậy. Điều này không bắt buộc khi bạn đóng gói mô hình.

1. Tải mô hình

Định cấu hình nguồn mô hình cục bộ

Để gói mô hình với ứng dụng của bạn:

1. Trích xuất mô hình và siêu dữ liệu của nó từ kho lưu trữ zip mà bạn đã tải xuống từ bảng điều khiển Firebase vào một thư mục:

   your_model_directory
     |____dict.txt
     |____manifest.json
     |____model.tflite
   

   Cả ba tập tin phải nằm trong cùng một thư mục. Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng các tệp như bạn đã tải xuống mà không cần sửa đổi (bao gồm cả tên tệp).

2. Sao chép thư mục vào dự án Xcode của bạn, chú ý chọn Tạo tài liệu tham khảo thư mục khi bạn làm như vậy. Tệp mô hình và siêu dữ liệu sẽ được bao gồm trong gói ứng dụng và có sẵn cho ML Kit.

3. Tạo đối tượng LocalModel , chỉ định đường dẫn đến tệp kê khai mô hình:

   Nhanh

   guard let manifestPath = Bundle.main.path(
       forResource: "manifest",
       ofType: "json",
       inDirectory: "your_model_directory"
   ) else { return true }
   let localModel = LocalModel(manifestPath: manifestPath)
   

   Mục tiêu-C

   NSString *manifestPath =
       [NSBundle.mainBundle pathForResource:@"manifest"
                                     ofType:@"json"
                                inDirectory:@"your_model_directory"];
   MLKLocalModel *localModel =
       [[MLKLocalModel alloc] initWithManifestPath:manifestPath];
   

Định cấu hình nguồn mô hình được lưu trữ trên Firebase

Để sử dụng mô hình được lưu trữ từ xa, hãy tạo một đối tượng CustomRemoteModel , chỉ định tên mà bạn đã gán cho mô hình khi xuất bản nó:

// Initialize the model source with the name you assigned in
// the Firebase console.
let remoteModelSource = FirebaseModelSource(name: "your_remote_model")
let remoteModel = CustomRemoteModel(remoteModelSource: remoteModelSource)

// Initialize the model source with the name you assigned in
// the Firebase console.
MLKFirebaseModelSource *firebaseModelSource =
    [[MLKFirebaseModelSource alloc] initWithName:@"your_remote_model"];
MLKCustomRemoteModel *remoteModel =
    [[MLKCustomRemoteModel alloc] initWithRemoteModelSource:firebaseModelSource];

Sau đó, bắt đầu tác vụ tải xuống mô hình, chỉ định các điều kiện mà bạn muốn cho phép tải xuống. Nếu mô hình không có trên thiết bị hoặc nếu có phiên bản mới hơn của mô hình thì tác vụ sẽ tải mô hình xuống một cách không đồng bộ từ Firebase:

let downloadConditions = ModelDownloadConditions(
  allowsCellularAccess: true,
  allowsBackgroundDownloading: true
)

let downloadProgress = ModelManager.modelManager().download(
  remoteModel,
  conditions: downloadConditions
)

MLKModelDownloadConditions *downloadConditions =
    [[MLKModelDownloadConditions alloc] initWithAllowsCellularAccess:YES
                                         allowsBackgroundDownloading:YES];

NSProgress *downloadProgress =
    [[MLKModelManager modelManager] downloadRemoteModel:remoteModel
                                             conditions:downloadConditions];

Nhiều ứng dụng bắt đầu tác vụ tải xuống trong mã khởi tạo của chúng nhưng bạn có thể làm như vậy bất kỳ lúc nào trước khi cần sử dụng mô hình.

Tạo nhãn hình ảnh từ mô hình của bạn

Sau khi bạn định cấu hình các nguồn mô hình của mình, hãy tạo một đối tượng ImageLabeler từ một trong các nguồn đó.

Nếu bạn chỉ có một mô hình được đóng gói cục bộ, chỉ cần tạo một nhãn từ đối tượng LocalModel của bạn và định cấu hình ngưỡng điểm tin cậy mà bạn muốn yêu cầu (xem Đánh giá mô hình của bạn ):

let options = CustomImageLabelerOptions(localModel: localModel)
options.confidenceThreshold = NSNumber(value: 0.0)  // Evaluate your model in the Cloud console
                                                    // to determine an appropriate value.
let imageLabeler = ImageLabeler.imageLabeler(options)

CustomImageLabelerOptions *options =
    [[CustomImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
options.confidenceThreshold = @(0.0f);  // Evaluate your model in the Cloud console
                                        // to determine an appropriate value.
MLKImageLabeler *imageLabeler =
    [MLKImageLabeler imageLabelerWithOptions:options];

Nếu bạn có một mô hình được lưu trữ từ xa, bạn sẽ phải kiểm tra xem nó đã được tải xuống chưa trước khi chạy nó. Bạn có thể kiểm tra trạng thái của tác vụ tải xuống mô hình bằng phương thức isModelDownloaded(remoteModel:) của trình quản lý mô hình.

Mặc dù bạn chỉ phải xác nhận điều này trước khi chạy trình gắn nhãn, nhưng nếu bạn có cả mô hình được lưu trữ từ xa và mô hình được đóng gói cục bộ, bạn có thể thực hiện kiểm tra này khi khởi tạo ImageLabeler : tạo trình gắn nhãn từ mô hình từ xa nếu đó là đã được tải xuống và từ mô hình cục bộ nếu không.

var options: CustomImageLabelerOptions
if (ModelManager.modelManager().isModelDownloaded(remoteModel)) {
  options = CustomImageLabelerOptions(remoteModel: remoteModel)
} else {
  options = CustomImageLabelerOptions(localModel: localModel)
}
options.confidenceThreshold = NSNumber(value: 0.0)  // Evaluate your model in the Firebase console
                                                    // to determine an appropriate value.
let imageLabeler = ImageLabeler.imageLabeler(options: options)

MLKCustomImageLabelerOptions *options;
if ([[MLKModelManager modelManager] isModelDownloaded:remoteModel]) {
  options = [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithRemoteModel:remoteModel];
} else {
  options = [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
}
options.confidenceThreshold = @(0.0f);  // Evaluate your model in the Firebase console
                                        // to determine an appropriate value.
MLKImageLabeler *imageLabeler =
    [MLKImageLabeler imageLabelerWithOptions:options];

Nếu chỉ có một mô hình được lưu trữ từ xa, bạn nên tắt chức năng liên quan đến mô hình—ví dụ: chuyển sang màu xám hoặc ẩn một phần giao diện người dùng của bạn—cho đến khi bạn xác nhận rằng mô hình đã được tải xuống.

Bạn có thể nhận trạng thái tải xuống mô hình bằng cách đính kèm người quan sát vào Trung tâm thông báo mặc định. Hãy đảm bảo sử dụng tham chiếu yếu tới self trong khối quan sát, vì quá trình tải xuống có thể mất chút thời gian và đối tượng ban đầu có thể được giải phóng khi quá trình tải xuống kết thúc. Ví dụ:

NotificationCenter.default.addObserver(
    forName: .mlkitMLModelDownloadDidSucceed,
    object: nil,
    queue: nil
) { [weak self] notification in
    guard let strongSelf = self,
        let userInfo = notification.userInfo,
        let model = userInfo[ModelDownloadUserInfoKey.remoteModel.rawValue]
            as? RemoteModel,
        model.name == "your_remote_model"
        else { return }
    // The model was downloaded and is available on the device
}

NotificationCenter.default.addObserver(
    forName: .mlkitMLModelDownloadDidFail,
    object: nil,
    queue: nil
) { [weak self] notification in
    guard let strongSelf = self,
        let userInfo = notification.userInfo,
        let model = userInfo[ModelDownloadUserInfoKey.remoteModel.rawValue]
            as? RemoteModel
        else { return }
    let error = userInfo[ModelDownloadUserInfoKey.error.rawValue]
    // ...
}

__weak typeof(self) weakSelf = self;

[NSNotificationCenter.defaultCenter
    addObserverForName:MLKModelDownloadDidSucceedNotification
                object:nil
                 queue:nil
            usingBlock:^(NSNotification *_Nonnull note) {
              if (weakSelf == nil | note.userInfo == nil) {
                return;
              }
              __strong typeof(self) strongSelf = weakSelf;

              MLKRemoteModel *model = note.userInfo[MLKModelDownloadUserInfoKeyRemoteModel];
              if ([model.name isEqualToString:@"your_remote_model"]) {
                // The model was downloaded and is available on the device
              }
            }];

[NSNotificationCenter.defaultCenter
    addObserverForName:MLKModelDownloadDidFailNotification
                object:nil
                 queue:nil
            usingBlock:^(NSNotification *_Nonnull note) {
              if (weakSelf == nil | note.userInfo == nil) {
                return;
              }
              __strong typeof(self) strongSelf = weakSelf;

              NSError *error = note.userInfo[MLKModelDownloadUserInfoKeyError];
            }];

2. Chuẩn bị hình ảnh đầu vào

Tạo đối tượng VisionImage bằng UIImage hoặc CMSampleBufferRef .

Nếu bạn sử dụng UIImage , hãy làm theo các bước sau:

• Tạo một đối tượng VisionImage với UIImage . Hãy đảm bảo chỉ định đúng .orientation .

  Nhanh

  let image = VisionImage(image: uiImage)
  visionImage.orientation = image.imageOrientation

  Mục tiêu-C

  MLKVisionImage *visionImage = [[MLKVisionImage alloc] initWithImage:image];
  visionImage.orientation = image.imageOrientation;

Nếu bạn sử dụng CMSampleBufferRef , hãy làm theo các bước sau:

• Chỉ định hướng của dữ liệu hình ảnh có trong bộ đệm CMSampleBufferRef .

  Để có được hướng hình ảnh:

  Nhanh

  func imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDeviceOrientation,
    cameraPosition: AVCaptureDevice.Position
  ) -> UIImage.Orientation {
    switch deviceOrientation {
    case .portrait:
      return cameraPosition == .front ? .leftMirrored : .right
    case .landscapeLeft:
      return cameraPosition == .front ? .downMirrored : .up
    case .portraitUpsideDown:
      return cameraPosition == .front ? .rightMirrored : .left
    case .landscapeRight:
      return cameraPosition == .front ? .upMirrored : .down
    case .faceDown, .faceUp, .unknown:
      return .up
    }
  }
        

  Mục tiêu-C

  - (UIImageOrientation)
    imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                           cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
    switch (deviceOrientation) {
      case UIDeviceOrientationPortrait:
        return position == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationLeftMirrored
                                                        : UIImageOrientationRight;
  
      case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
        return position == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationDownMirrored
                                                        : UIImageOrientationUp;
      case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
        return position == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationRightMirrored
                                                        : UIImageOrientationLeft;
      case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
        return position == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationUpMirrored
                                                        : UIImageOrientationDown;
      case UIDeviceOrientationUnknown:
      case UIDeviceOrientationFaceUp:
      case UIDeviceOrientationFaceDown:
        return UIImageOrientationUp;
    }
  }
        

• Tạo một đối tượng VisionImage bằng cách sử dụng đối tượng và hướng CMSampleBufferRef :

  Nhanh

  let image = VisionImage(buffer: sampleBuffer)
  image.orientation = imageOrientation(
    deviceOrientation: UIDevice.current.orientation,
    cameraPosition: cameraPosition)

  Mục tiêu-C

   MLKVisionImage *image = [[MLKVisionImage alloc] initWithBuffer:sampleBuffer];
   image.orientation =
     [self imageOrientationFromDeviceOrientation:UIDevice.currentDevice.orientation
                                  cameraPosition:cameraPosition];

3. Chạy trình gắn nhãn ảnh

Không đồng bộ:

imageLabeler.process(image) { labels, error in
    guard error == nil, let labels = labels, !labels.isEmpty else {
        // Handle the error.
        return
    }
    // Show results.
}

[imageLabeler
    processImage:image
      completion:^(NSArray<MLKImageLabel *> *_Nullable labels,
                   NSError *_Nullable error) {
        if (label.count == 0) {
            // Handle the error.
            return;
        }
        // Show results.
     }];

Đồng bộ:

var labels: [ImageLabel]
do {
    labels = try imageLabeler.results(in: image)
} catch let error {
    // Handle the error.
    return
}
// Show results.

NSError *error;
NSArray<MLKImageLabel *> *labels =
    [imageLabeler resultsInImage:image error:&error];
// Show results or handle the error.

4. Nhận thông tin về đối tượng được dán nhãn

Nếu thao tác gắn nhãn hình ảnh thành công, nó sẽ trả về một mảng ImageLabel . Mỗi ImageLabel đại diện cho một cái gì đó được gắn nhãn trong hình ảnh. Bạn có thể lấy mô tả văn bản của từng nhãn (nếu có trong siêu dữ liệu của tệp mô hình TensorFlow Lite), điểm tin cậy và chỉ mục. Ví dụ:

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

for (MLKImageLabel *label in labels) {
  NSString *labelText = label.text;
  float confidence = label.confidence;
  NSInteger index = label.index;
}

Mẹo để cải thiện hiệu suất thời gian thực

Nếu bạn muốn gắn nhãn hình ảnh trong ứng dụng thời gian thực, hãy làm theo các nguyên tắc sau để đạt được tốc độ khung hình tốt nhất:

• Van tiết lưu gọi tới máy dò. Nếu có khung hình video mới trong khi trình phát hiện đang chạy, hãy thả khung hình đó xuống.
• Nếu bạn đang sử dụng đầu ra của bộ dò để phủ đồ họa lên hình ảnh đầu vào, trước tiên hãy lấy kết quả, sau đó hiển thị hình ảnh và lớp phủ trong một bước duy nhất. Bằng cách đó, bạn chỉ hiển thị trên bề mặt hiển thị một lần cho mỗi khung hình đầu vào. Xem các lớp PreviewOverlayView và FIRDetectionOverlayView trong ứng dụng mẫu giới thiệu để biết ví dụ.