swift - 结合CoreML和ARKit

我正在尝试在Apple website上使用给定的 inceptionV3 模型将CoreML和ARKit组合到我的项目中。

我从ARKit(Xcode 9 beta 3)的标准模板开始

我不再使用新的摄影机 session ，而是重用了ARSCNView启动的 session 。

在我的viewDelegate的结尾，我写:

sceneView.session.delegate = self

然后，我将viewController扩展为符合ARSessionDelegate协议(protocol)(可选协议(protocol))

// MARK: ARSessionDelegate
extension ViewController: ARSessionDelegate {

    func session(_ session: ARSession, didUpdate frame: ARFrame) {

        do {
            let prediction = try self.model.prediction(image: frame.capturedImage)
            DispatchQueue.main.async {
                if let prob = prediction.classLabelProbs[prediction.classLabel] {
                    self.textLabel.text = "\(prediction.classLabel) \(String(describing: prob))"
                }
            }
        }
        catch let error as NSError {
            print("Unexpected error ocurred: \(error.localizedDescription).")
        }
    }
}

最初，我尝试了该代码，但随后注意到初始需要Image类型的像素Buffer。。

尽管没有推荐，但我认为我只是调整框架的大小，然后尝试做出预测。我正在使用此函数调整大小(从https://github.com/yulingtianxia/Core-ML-Sample中获取了它)

func resize(pixelBuffer: CVPixelBuffer) -> CVPixelBuffer? {
    let imageSide = 299
    var ciImage = CIImage(cvPixelBuffer: pixelBuffer, options: nil)
    let transform = CGAffineTransform(scaleX: CGFloat(imageSide) / CGFloat(CVPixelBufferGetWidth(pixelBuffer)), y: CGFloat(imageSide) / CGFloat(CVPixelBufferGetHeight(pixelBuffer)))
    ciImage = ciImage.transformed(by: transform).cropped(to: CGRect(x: 0, y: 0, width: imageSide, height: imageSide))
    let ciContext = CIContext()
    var resizeBuffer: CVPixelBuffer?
    CVPixelBufferCreate(kCFAllocatorDefault, imageSide, imageSide, CVPixelBufferGetPixelFormatType(pixelBuffer), nil, &resizeBuffer)
    ciContext.render(ciImage, to: resizeBuffer!)
    return resizeBuffer
}

不幸的是，这还不足以使其发挥作用。这是捕获的错误:

Unexpected error ocurred: Input image feature image does not match model description.
2017-07-20 AR+MLPhotoDuplicatePrediction[928:298214] [core]
    Error Domain=com.apple.CoreML Code=1
    "Input image feature image does not match model description"
    UserInfo={NSLocalizedDescription=Input image feature image does not match model description,
    NSUnderlyingError=0x1c4a49fc0 {Error Domain=com.apple.CoreML Code=1
    "Image is not expected type 32-BGRA or 32-ARGB, instead is Unsupported (875704422)"
    UserInfo={NSLocalizedDescription=Image is not expected type 32-BGRA or 32-ARGB, instead is Unsupported (875704422)}}}

不知道我可以从这里做什么。

如果有更好的建议将两者结合起来，我会非常高兴。

编辑:我还尝试了@dfd建议的YOLO-CoreML-MPSNNGraph中的resizePixelBuffer方法，错误完全相同。

Edit2 :因此，我将像素格式更改为kCVPixelFormatType_32BGRA(与resizePixelBuffer中传递的pixelBuffer格式不同)。

let pixelFormat = kCVPixelFormatType_32BGRA // line 48

我没有错误了。但是，一旦我尝试做出预测，AVCaptureSession就会停止。似乎我遇到了同样的问题Enric_SA正在apple developers forum上运行。

Edit3 :所以我尝试实现rickster解决方案。与inceptionV3一起很好地工作。我想尝试一个功能观察(VNClassificationObservation)。目前，它无法使用TinyYolo运行。边界是错误的。试图弄清楚。

最佳答案

不要自己处理图像以将其馈送到Core ML。使用Vision。 (不，不是。This one。)Vision使用ML模型和几种图像类型(including CVPixelBuffer )中的任何一种，并自动将图像设置为正确的大小，纵横比和像素格式，以供模型评估，然后为您提供模型的结果。

这是您需要的代码的大致框架:

var request: VNRequest

func setup() {
    let model = try VNCoreMLModel(for: MyCoreMLGeneratedModelClass().model)
    request = VNCoreMLRequest(model: model, completionHandler: myResultsMethod)
}

func classifyARFrame() {
    let handler = VNImageRequestHandler(cvPixelBuffer: session.currentFrame.capturedImage,
        orientation: .up) // fix based on your UI orientation
    handler.perform([request])
}

func myResultsMethod(request: VNRequest, error: Error?) {
    guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation]
        else { fatalError("huh") }
    for classification in results {
        print(classification.identifier, // the scene label
              classification.confidence)
    }
}

有关更多指针，请参见this answer另一个问题。

关于swift - 结合CoreML和ARKit，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/45221746/

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