Leitfaden zur Bildklassifizierung für iOS

Mit der Aufgabe „Bildklassifier“ können Sie Bilder klassifizieren. Mit dieser Aufgabe können Sie angeben, was ein Bild aus einer Reihe von Kategorien darstellt, die beim Training definiert wurden. In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie den Bildklassifikator in iOS-Apps verwenden. Das in dieser Anleitung beschriebene Codebeispiel ist auf GitHub verfügbar.

In dieser Webdemo können Sie sich diese Aufgabe in Aktion ansehen. Weitere Informationen zu den Funktionen, Modellen und Konfigurationsoptionen dieser Aufgabe finden Sie in der Übersicht.

Codebeispiel

Der Beispielcode für MediaPipe Tasks ist eine grundlegende Implementierung einer Bildklassifizierungs-App für iOS. Im Beispiel wird die Kamera eines iOS-Geräts verwendet, um Objekte kontinuierlich zu klassifizieren. Es können auch Bilder und Videos aus der Gerätegalerie verwendet werden, um Objekte statisch zu klassifizieren.

Sie können die App als Ausgangspunkt für Ihre eigene iOS-App verwenden oder sich an ihr orientieren, wenn Sie eine vorhandene App ändern. Der Beispielcode für den Bildklassifikator wird auf GitHub gehostet.

Code herunterladen

In der folgenden Anleitung wird beschrieben, wie Sie mit dem Befehlszeilentool git eine lokale Kopie des Beispielcodes erstellen.

So laden Sie den Beispielcode herunter:

1. Klonen Sie das Git-Repository mit dem folgenden Befehl:

   git clone https://github.com/google-ai-edge/mediapipe-samples
   

2. Optional können Sie Ihre Git-Instanz für die Verwendung einer spärlichen Überprüfung konfigurieren, sodass nur die Dateien für die Beispielanwendung „Image Classifier“ vorhanden sind:

   cd mediapipe
   git sparse-checkout init --cone
   git sparse-checkout set examples/image_classification/ios/
   

Nachdem Sie eine lokale Version des Beispielcodes erstellt haben, können Sie die MediaPipe-Aufgabenbibliothek installieren, das Projekt mit Xcode öffnen und die App ausführen. Eine Anleitung finden Sie im Einrichtungsleitfaden für iOS.

Schlüsselkomponenten

Die folgenden Dateien enthalten den wichtigsten Code für die Beispielanwendung „Image Classifier“:

• ImageClassifierService.swift: Initialisiert den Bildklassifikator, verarbeitet die Modellauswahl und führt Inferenzen auf den Eingabedaten aus.
• CameraViewController.swift: Implementiert die Benutzeroberfläche für den Eingabemodus des Live-Kamerafeeds und visualisiert die Ergebnisse.
• MediaLibraryViewController.swift: Implementiert die Benutzeroberfläche für den Eingabemodus für Standbilder und Videodateien und visualisiert die Ergebnisse.

Einrichtung

In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Schritte zur Einrichtung Ihrer Entwicklungsumgebung und zur Erstellung von Codeprojekten für die Verwendung des Bildklassifikators beschrieben. Allgemeine Informationen zum Einrichten Ihrer Entwicklungsumgebung für die Verwendung von MediaPipe-Aufgaben, einschließlich Anforderungen an die Plattformversion, finden Sie im Einrichtungsleitfaden für iOS.

Abhängigkeiten

Der Bildklassifikator verwendet die MediaPipeTasksVision-Bibliothek, die mit CocoaPods installiert werden muss. Die Bibliothek ist sowohl mit Swift- als auch mit Objective-C-Apps kompatibel und erfordert keine zusätzliche sprachspezifische Einrichtung.

Eine Anleitung zum Installieren von CocoaPods unter macOS findest du in der Installationsanleitung für CocoaPods. Eine Anleitung zum Erstellen einer Podfile mit den erforderlichen Pods für Ihre App finden Sie unter CocoaPods verwenden.

Fügen Sie den Pod „MediaPipeTasksVision“ in der Datei Podfile mit dem folgenden Code hinzu:

target 'MyImageClassifierApp' do
  use_frameworks!
  pod 'MediaPipeTasksVision'
end

Wenn Ihre App Unit-Testziele enthält, finden Sie im Einrichtungsleitfaden für iOS weitere Informationen zur Einrichtung Ihrer Podfile.

Modell

Für die MediaPipe-Bildklassifizierungsaufgabe ist ein trainiertes Modell erforderlich, das mit dieser Aufgabe kompatibel ist. Weitere Informationen zu den verfügbaren trainierten Modellen für den Bildklassifikator finden Sie in der Aufgabenübersicht im Abschnitt „Modelle“.

Wählen Sie ein Modell aus, laden Sie es herunter und fügen Sie es mit Xcode Ihrem Projektverzeichnis hinzu. Eine Anleitung zum Hinzufügen von Dateien zu Ihrem Xcode-Projekt finden Sie unter Dateien und Ordner in Ihrem Xcode-Projekt verwalten.

Verwenden Sie die Property BaseOptions.modelAssetPath, um den Pfad zum Modell in Ihrem App-Bundle anzugeben. Ein Codebeispiel finden Sie im nächsten Abschnitt.

Aufgabe erstellen

Sie können die Aufgabe „Bildklassifikator“ erstellen, indem Sie einen ihrer Initialisierer aufrufen. Mit dem ImageClassifier(options:)-Initialisierer werden Werte für Konfigurationsoptionen festgelegt, darunter der Ausführungsmodus, die Sprache für Anzeigenamen, die maximale Anzahl von Ergebnissen, der Konfidenzgrenzwert sowie die Zulassungs- und Sperrlisten für Kategorien.

Wenn Sie keinen Bildklassifikator benötigen, der mit benutzerdefinierten Konfigurationsoptionen initialisiert wird, können Sie mit dem ImageClassifier(modelPath:)-Initialisierer einen Bildklassifikator mit den Standardoptionen erstellen. Weitere Informationen zu den Konfigurationsoptionen finden Sie unter Konfigurationsübersicht.

Die Aufgabe „Bildklassifikator“ unterstützt drei Eingabedatentypen: Standbilder, Videodateien und Live-Videostreams. Standardmäßig initialisiert ImageClassifier(modelPath:) eine Aufgabe für Standbilder. Wenn die Aufgabe für die Verarbeitung von Videodateien oder Live-Videostreams initialisiert werden soll, geben Sie mit ImageClassifier(options:) den Ausführungsmodus für Video oder Livestream an. Für den Livestream-Modus ist außerdem die zusätzliche Konfigurationsoption imageClassifierLiveStreamDelegate erforderlich, mit der der Bildklassifikator die Ergebnisse der Bildklassifizierung asynchron an den delegierten Dienst senden kann.

Wählen Sie den Tab für den aktuellen Ausführungsmodus aus, um zu erfahren, wie Sie die Aufgabe erstellen und die Inferenz ausführen.

Swift

import MediaPipeTasksVision

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "model",
                                      ofType: "tflite")

let options = ImageClassifierOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .image
options.maxResults = 5

let imageClassifier = try ImageClassifier(options: options)
    

import MediaPipeTasksVision

let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "model",
                                      ofType: "tflite")

let options = ImageClassifierOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .video
options.maxResults = 5

let imageClassifier = try ImageClassifier(options: options)
    

import MediaPipeTasksVision

// Class that conforms to the `ImageClassifierLiveStreamDelegate` protocol and
// implements the method that the image classifier calls once it
// finishes performing classification on each input frame.
class ImageClassifierResultProcessor: NSObject, ImageClassifierLiveStreamDelegate {

   func imageClassifier(
    _ imageClassifier: ImageClassifier,
    didFinishClassification result: ImageClassifierResult?,
    timestampInMilliseconds: Int,
    error: Error?) {

    // Process the image classifier result or errors here.

  }
}

let modelPath = Bundle.main.path(
  forResource: "model",
  ofType: "tflite")

let options = ImageClassifierOptions()
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath
options.runningMode = .liveStream
options.maxResults = 5

// Assign an object of the class to the `imageClassifierLiveStreamDelegate`
// property.
let processor = ImageClassifierResultProcessor()
options.imageClassifierLiveStreamDelegate = processor

let imageClassifier = try ImageClassifier(options: options)
    

Objective-C

@import MediaPipeTasksVision;

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model"
                                                      ofType:@"tflite"];

MPPImageClassifierOptions *options = [[MPPImageClassifierOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeImage;
options.maxResults = 5;

MPPImageClassifier *imageClassifier =
      [[MPPImageClassifier alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

@import MediaPipeTasksVision;

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model"
                                                      ofType:@"tflite"];

MPPImageClassifierOptions *options = [[MPPImageClassifierOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeVideo;
options.maxResults = 5;

MPPImageClassifier *imageClassifier =
      [[MPPImageClassifier alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

@import MediaPipeTasksVision;

// Class that conforms to the `MPPImageClassifierLiveStreamDelegate` protocol
// and implements the method that the image classifier calls once it finishes
// performing classification on each input frame.

@interface APPImageClassifierResultProcessor : NSObject 

@end

@implementation APPImageClassifierResultProcessor

-   (void)imageClassifier:(MPPImageClassifier *)imageClassifier
    didFinishClassificationWithResult:(MPPImageClassifierResult *)imageClassifierResult
              timestampInMilliseconds:(NSInteger)timestampInMilliseconds
                                error:(NSError *)error {

    // Process the image classifier result or errors here.

}

@end

NSString *modelPath = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"model"
                                                      ofType:@"tflite"];

MPPImageClassifierOptions *options = [[MPPImageClassifierOptions alloc] init];
options.baseOptions.modelAssetPath = modelPath;
options.runningMode = MPPRunningModeLiveStream;
options.maxResults = 5;

// Assign an object of the class to the `imageClassifierLiveStreamDelegate`
// property.
APPImageClassifierResultProcessor *processor = [APPImageClassifierResultProcessor new];
options.imageClassifierLiveStreamDelegate = processor;

MPPImageClassifier *imageClassifier =
      [[MPPImageClassifier alloc] initWithOptions:options error:nil];
    

Konfigurationsoptionen

Für diese Aufgabe stehen die folgenden Konfigurationsoptionen für iOS-Apps zur Verfügung:

Livestreamkonfiguration

Wenn der Ausführungsmodus auf „Livestream“ festgelegt ist, benötigt der Bildklassifikator die zusätzliche Konfigurationsoption imageClassifierLiveStreamDelegate, mit der der Klassifikator Klassifizierungsergebnisse asynchron liefern kann. Der Delegate implementiert die Methode imageClassifier(_:didFinishClassification:timestampInMilliseconds:error:), die der Bildklassifikator aufruft, nachdem die Klassifizierungsergebnisse für jeden Frame verarbeitet wurden.

Daten vorbereiten

Sie müssen das Eingabebild oder den Frame in ein MPImage-Objekt konvertieren, bevor Sie es an den Bildklassifikator übergeben. MPImage unterstützt verschiedene Arten von iOS-Bildformaten und kann sie in jedem Betriebsmodus für die Inferenz verwenden. Weitere Informationen zu MPImage finden Sie in der MPImage API.

Wählen Sie ein iOS-Bildformat entsprechend Ihrem Anwendungsfall und dem erforderlichen Ausführungsmodus aus.MPImage unterstützt die iOS-Bildformate UIImage, CVPixelBuffer und CMSampleBuffer.

UIImage

Das UIImage-Format eignet sich gut für die folgenden Laufmodi:

• Bilder: Bilder aus einem App-Bundle, einer Nutzergalerie oder einem Dateisystem, das als UIImage-Bild formatiert ist, können in ein MPImage-Objekt umgewandelt werden.

• Videos: Mit dem AVAssetImageGenerator können Sie Videoframes im CGImage-Format extrahieren und dann in UIImage-Bilder konvertieren.

// Load an image on the user's device as an iOS `UIImage` object.

// Convert the `UIImage` object to a MediaPipe's Image object having the default
// orientation `UIImage.Orientation.up`.
let image = try MPImage(uiImage: image)
    

// Load an image on the user's device as an iOS `UIImage` object.

// Convert the `UIImage` object to a MediaPipe's Image object having the default
// orientation `UIImageOrientationUp`.
MPImage *image = [[MPPImage alloc] initWithUIImage:image error:nil];
    

Im Beispiel wird eine MPImage mit der Standardausrichtung UIImage.Orientation.Up initialisiert. Sie können ein MPImage mit einem beliebigen der unterstützten Werte von UIImage.Orientation initialisieren. Der Bildklassifikator unterstützt keine gespiegelten Ausrichtungen wie .upMirrored, .downMirrored, .leftMirrored und .rightMirrored.

Weitere Informationen zu UIImage finden Sie in der Apple Developer-Dokumentation zu UIImage.

CVPixelBuffer

Das CVPixelBuffer-Format eignet sich gut für Anwendungen, die Frames generieren und das iOS-Framework CoreImage zur Verarbeitung verwenden.

Das CVPixelBuffer-Format eignet sich gut für die folgenden Laufmodi:

• Bilder: Apps, die nach einer Verarbeitung mit dem CoreImage-Framework von iOS CVPixelBuffer-Bilder generieren, können im Modus „Bild ausführen“ an den Bildklassifikator gesendet werden.

• Videos: Videoframes können zur Verarbeitung in das CVPixelBuffer-Format konvertiert und dann im Videomodus an den Bildklassifikator gesendet werden.

• Livestream: Frames, die von Apps mit einer iOS-Kamera generiert werden, können zur Verarbeitung in das CVPixelBuffer-Format konvertiert werden, bevor sie im Livestream-Modus an den Bildklassifikator gesendet werden.

// Obtain a CVPixelBuffer.

// Convert the `CVPixelBuffer` object to a MediaPipe's Image object having the default
// orientation `UIImage.Orientation.up`.
let image = try MPImage(pixelBuffer: pixelBuffer)
    

// Obtain a CVPixelBuffer.

// Convert the `CVPixelBuffer` object to a MediaPipe's Image object having the
// default orientation `UIImageOrientationUp`.
MPImage *image = [[MPPImage alloc] initWithUIImage:image error:nil];
    

Weitere Informationen zu CVPixelBuffer findest du in der CVPixelBuffer-Entwicklerdokumentation von Apple.

CMSampleBuffer

Im CMSampleBuffer-Format werden Mediensamples eines einheitlichen Medientyps gespeichert. Es eignet sich gut für den Livestream-Ausführungsmodus. Live-Frames von iOS-Kameras werden asynchron im CMSampleBuffer-Format von iOS AVCaptureVideoDataOutput bereitgestellt.

// Obtain a CMSampleBuffer.

// Convert the `CMSampleBuffer` object to a MediaPipe's Image object having the default
// orientation `UIImage.Orientation.up`.
let image = try MPImage(sampleBuffer: sampleBuffer)
    

// Obtain a `CMSampleBuffer`.

// Convert the `CMSampleBuffer` object to a MediaPipe's Image object having the
// default orientation `UIImageOrientationUp`.
MPImage *image = [[MPPImage alloc] initWithSampleBuffer:sampleBuffer error:nil];
    

Weitere Informationen zu CMSampleBuffer findest du in der CMSampleBuffer-Entwicklerdokumentation von Apple.

Aufgabe ausführen

Verwenden Sie zum Ausführen des Bildklassifikators die Methode classify(), die dem zugewiesenen Ausführungsmodus entspricht:

• Standbild: classify(image:)
• Video: classify(videoFrame:timestampInMilliseconds:)
• livestream: classifyAsync(image:timestampInMilliseconds:)

Der Bildklassifikator gibt die möglichen Kategorien für das Objekt im Eingabebild oder -frame zurück.

Die folgenden Codebeispiele zeigen einfache Beispiele für die Ausführung des Bildklassifikators in diesen verschiedenen Ausführungsmodi:

Swift

let result = try imageClassifier.classify(image: image)
    

let result = try imageClassifier.classify(
  videoFrame: image,
  timestampInMilliseconds: timestamp)
    

try imageClassifier.classifyAsync(
  image: image,
  timestampInMilliseconds: timestamp)
    

Objective-C

MPPImageClassifierResult *result = [imageClassifier classifyImage:image
                                                            error:nil];
    

MPPImageClassifierResult *result = [imageClassifier classifyVideoFrame:image
                                               timestampInMilliseconds:timestamp
                                                                 error:nil];
    

BOOL success = [imageClassifier classifyAsyncImage:image
                          timestampInMilliseconds:timestamp
                                            error:nil];
    

Im Codebeispiel für den Bildklassifikator werden die Implementierungen der einzelnen Modi classify(image:), classify(videoFrame:timestampInMilliseconds:) und classifyAsync(image:timestampInMilliseconds:) genauer erläutert. Mit dem Beispielcode kann der Nutzer zwischen Verarbeitungsmodi wechseln, die für Ihren Anwendungsfall möglicherweise nicht erforderlich sind.

Wichtige Hinweise:

• Wenn Sie im Video- oder Livestream-Modus ausführen, müssen Sie der Aufgabe „Bildklassifier“ auch den Zeitstempel des Eingabeframes angeben.

• Wenn die Ausführung im Bild- oder Videomodus erfolgt, blockiert die Aufgabe „Bildklassifikator“ den aktuellen Thread, bis die Verarbeitung des Eingabebilds oder ‑frames abgeschlossen ist. Um das Blockieren des aktuellen Threads zu vermeiden, führen Sie die Verarbeitung in einem Hintergrund-Thread mithilfe der iOS-Frameworks Dispatch oder NSOperation aus.

• Wenn die Ausführung im Livestream-Modus erfolgt, gibt die Aufgabe „Bildklassifikator“ sofort ein Ergebnis zurück und blockiert den aktuellen Thread nicht. Nach der Verarbeitung jedes Eingabeframes ruft er die Methode imageClassifier(_:didFinishClassification:timestampInMilliseconds:error:) mit dem Klassifizierungsergebnis auf. Der Bildklassifikator ruft diese Methode asynchron in einer speziellen seriellen Dispatch-Warteschlange auf. Wenn Sie die Ergebnisse auf der Benutzeroberfläche anzeigen möchten, senden Sie sie nach der Verarbeitung an die Hauptwarteschlange. Wenn die Funktion classifyAsync aufgerufen wird, während die Aufgabe „Bildklassifier“ gerade einen anderen Frame verarbeitet, wird der neue Eingabeframe vom Bildklassifier ignoriert.

Ergebnisse verarbeiten und anzeigen

Nach der Ausführung der Inferenz gibt die Aufgabe „Bildklassifikator“ ein ImageClassifierResult-Objekt zurück, das die Liste der möglichen Kategorien für die Objekte im Eingabebild oder -Frame enthält.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die Ausgabedaten dieser Aufgabe:

ImageClassifierResult:
 Classifications #0 (single classification head):
  head index: 0
  category #0:
   category name: "/m/01bwb9"
   display name: "Passer domesticus"
   score: 0.91406
   index: 671
  category #1:
   category name: "/m/01bwbt"
   display name: "Passer montanus"
   score: 0.00391
   index: 670

Dieses Ergebnis wurde mit dem Vogelklassifikator für folgende Bilder erzielt:

Im Beispielcode für den Bildklassifikator wird gezeigt, wie die Klassifizierungsergebnisse angezeigt werden, die von der Aufgabe zurückgegeben werden. Weitere Informationen finden Sie im Codebeispiel.