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Segmentação por selfie com o Kit de ML no iOS

O Kit de ML oferece um SDK otimizado para a segmentação de selfies. Os recursos do segmento de selfie são vinculados estaticamente ao seu app no momento da criação. Isso aumenta o tamanho do seu aplicativo em até 24 MB, e a latência da API pode variar de cerca de 7 ms a 12 ms, dependendo do tamanho da imagem de entrada, conforme medido no iPhone X.

Testar

Teste o app de exemplo para conferir um exemplo de uso dessa API.

Antes de começar

Inclua as seguintes bibliotecas do kit de ML no seu Podfile:
```
pod 'GoogleMLKit/SegmentationSelfie', '3.2.0'
```
Depois de instalar ou atualizar os pods do seu projeto, abra o projeto do Xcode usando o arquivo .xcworkspace. O Kit de ML é compatível com a versão 13.2.1 ou mais recente do Xcode.

1. Criar uma instância do Segmenter

Para realizar a segmentação em uma selfie, primeiro crie uma instância de Segmenter com SelfieSegmenterOptions e, opcionalmente, especifique as configurações de segmentação.

Opções de segmentação

Modo de segmentação

O Segmenter opera em dois modos. Escolha a opção que corresponde ao seu caso de uso.

STREAM_MODE (default)

Esse modo foi criado para transmitir frames de vídeos ou câmeras. Nesse modo, o segmentador aproveita os resultados de frames anteriores para retornar resultados de segmentação mais suaves.

SINGLE_IMAGE_MODE (default)

Esse modo é projetado para imagens únicas não relacionadas. Nesse modo, o segmentador processa cada imagem de forma independente, sem suavização nos quadros.

Ativar máscara de tamanho bruto

Solicita que o segmentador retorne a máscara de tamanho bruto que corresponde ao tamanho de saída do modelo.

O tamanho da máscara bruta (por exemplo, 256 x 256) geralmente é menor que o tamanho da imagem de entrada.

Sem especificar essa opção, o segmentador redimensionará a máscara bruta de acordo com o tamanho da imagem de entrada. Considere usar essa opção se quiser aplicar a lógica de redimensionamento personalizada ou se o redimensionamento não for necessário para seu caso de uso.

Especifique as opções do segmentador:

Swift

let options = SelfieSegmenterOptions()
options.segmenterMode = .singleImage
options.shouldEnableRawSizeMask = true

Objective-C

MLKSelfieSegmenterOptions *options = [[MLKSelfieSegmenterOptions alloc] init];
options.segmenterMode = MLKSegmenterModeSingleImage;
options.shouldEnableRawSizeMask = YES;

Por fim, receba uma instância de Segmenter. Transmita as opções especificadas:

Swift

let segmenter = Segmenter.segmenter(options: options)

Objective-C

MLKSegmenter *segmenter = [MLKSegmenter segmenterWithOptions:options];

2. Preparar a imagem de entrada

Para segmentar selfies, siga as etapas abaixo para cada imagem ou frame de vídeo. Se você ativou o modo de stream, será necessário criar objetos VisionImage de CMSampleBuffers.

Crie um objeto VisionImage usando um UIImage ou um CMSampleBuffer.

Se você usa um UIImage, siga estas etapas:

Crie um objeto VisionImage com o UIImage. Especifique o .orientation correto.

Swift

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

Objective-C

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

Se você usa um CMSampleBuffer, siga estas etapas:

Especifique a orientação dos dados da imagem contidos em CMSampleBuffer.

Para conferir a orientação da imagem:

Swift

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
  }
}

Objective-C

- (UIImageOrientation)
  imageOrientationFromDeviceOrientation:(UIDeviceOrientation)deviceOrientation
                         cameraPosition:(AVCaptureDevicePosition)cameraPosition {
  switch (deviceOrientation) {
    case UIDeviceOrientationPortrait:
      return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationLeftMirrored
                                                            : UIImageOrientationRight;

    case UIDeviceOrientationLandscapeLeft:
      return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationDownMirrored
                                                            : UIImageOrientationUp;
    case UIDeviceOrientationPortraitUpsideDown:
      return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationRightMirrored
                                                            : UIImageOrientationLeft;
    case UIDeviceOrientationLandscapeRight:
      return cameraPosition == AVCaptureDevicePositionFront ? UIImageOrientationUpMirrored
                                                            : UIImageOrientationDown;
    case UIDeviceOrientationUnknown:
    case UIDeviceOrientationFaceUp:
    case UIDeviceOrientationFaceDown:
      return UIImageOrientationUp;
  }
}

Crie um objeto VisionImage usando o objeto CMSampleBuffer e a orientação:

Swift

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

Objective-C

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

3. Processar a imagem

Transmita o objeto VisionImage para um dos métodos de processamento de imagem do Segmenter. Você pode usar o método process(image:) assíncrono ou o síncrono results(in:).

Para realizar a segmentação em uma selfie de forma síncrona:

Swift

var mask: [SegmentationMask]
do {
  mask = try segmenter.results(in: image)
} catch let error {
  print("Failed to perform segmentation with error: \(error.localizedDescription).")
  return
}

// Success. Get a segmentation mask here.

Objective-C

NSError *error;
MLKSegmentationMask *mask =
    [segmenter resultsInImage:image error:&error];
if (error != nil) {
  // Error.
  return;
}

// Success. Get a segmentation mask here.

Para realizar a segmentação em uma selfie de forma assíncrona:

Swift

segmenter.process(image) { mask, error in
  guard error == nil else {
    // Error.
    return
  }
  // Success. Get a segmentation mask here.

Objective-C

[segmenter processImage:image
             completion:^(MLKSegmentationMask * _Nullable mask,
                          NSError * _Nullable error) {
               if (error != nil) {
                 // Error.
                 return;
               }
               // Success. Get a segmentation mask here.
             }];

4. Acessar a máscara de segmentação

Você pode obter o resultado da segmentação da seguinte maneira:

Swift

let maskWidth = CVPixelBufferGetWidth(mask.buffer)
let maskHeight = CVPixelBufferGetHeight(mask.buffer)

CVPixelBufferLockBaseAddress(mask.buffer, CVPixelBufferLockFlags.readOnly)
let maskBytesPerRow = CVPixelBufferGetBytesPerRow(mask.buffer)
var maskAddress =
    CVPixelBufferGetBaseAddress(mask.buffer)!.bindMemory(
        to: Float32.self, capacity: maskBytesPerRow * maskHeight)

for _ in 0...(maskHeight - 1) {
  for col in 0...(maskWidth - 1) {
    // Gets the confidence of the pixel in the mask being in the foreground.
    let foregroundConfidence: Float32 = maskAddress[col]
  }
  maskAddress += maskBytesPerRow / MemoryLayout<Float32>.size
}

Objective-C

size_t width = CVPixelBufferGetWidth(mask.buffer);
size_t height = CVPixelBufferGetHeight(mask.buffer);

CVPixelBufferLockBaseAddress(mask.buffer, kCVPixelBufferLock_ReadOnly);
size_t maskBytesPerRow = CVPixelBufferGetBytesPerRow(mask.buffer);
float *maskAddress = (float *)CVPixelBufferGetBaseAddress(mask.buffer);

for (int row = 0; row < height; ++row) {
  for (int col = 0; col < width; ++col) {
    // Gets the confidence of the pixel in the mask being in the foreground.
    float foregroundConfidence = maskAddress[col];
  }
  maskAddress += maskBytesPerRow / sizeof(float);
}

Para um exemplo completo de como usar os resultados da segmentação, consulte a Amostra do guia de início rápido do Kit de ML.

Dicas para melhorar o desempenho

A qualidade dos resultados depende da qualidade da imagem de entrada:

Para que o Kit de ML receba um resultado de segmentação preciso, a imagem precisa ter pelo menos 256 x 256 pixels.
Se você realizar a segmentação de selfie em um aplicativo em tempo real, considere também as dimensões gerais das imagens de entrada. Como imagens menores podem ser processadas mais rapidamente, para reduzir a latência, capture imagens em resoluções mais baixas, mas não se esqueça dos requisitos de resolução acima e garanta que a pessoa ocupe o máximo possível da imagem.
O foco inadequado da imagem também pode afetar a precisão. Se você não receber resultados aceitáveis, peça para o usuário recapturar a imagem.

Se você quiser usar a segmentação em um aplicativo em tempo real, siga estas diretrizes para ter os melhores frame rates:

Use o modo de segmentação stream.
Tente capturar imagens em uma resolução mais baixa. No entanto, lembre-se também dos requisitos de dimensão de imagem da API.
Para processar frames de vídeo, use a API síncrona results(in:) do segmentador. Chame esse método a partir da função captureOutput(_, didOutput:from:) de AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate para receber resultados de forma síncrona do frame de vídeo específico. Mantenha a configuração alwaysDiscardsLateVideoFrames de AVCaptureVideoDataOutput como verdadeira para limitar as chamadas ao segmentador. Se um novo frame de vídeo ficar disponível enquanto o segmentador estiver em execução, ele será descartado.
Se você usar a saída do segmentador para sobrepor elementos gráficos na imagem de entrada, primeiro acesse o resultado do Kit de ML e, em seguida, renderize a imagem e a sobreposição em uma única etapa. Ao fazer isso, você renderiza a superfície de exibição apenas uma vez para cada frame de entrada processado. Consulte as classes previewOverlayView e CameraViewController no exemplo do guia de início rápido do Kit de ML para ver um exemplo.