iOS开发之视觉框架中的人员与背景分割

作者: iOS丶lant | 来源:发表于2022-05-24 16:37 被阅读0次

入门

在本教程中，您将学习：

什么是图像分割以及不同类型的分割。
为照片创建了人物分割。
了解不同的质量水平和性能。
人物为视频录制创建了分区。
提供人员分区的其他框架。
细分人群的最佳实践。

注意：本教程假设您具备SwiftUI、UIKit和AVFoundations的工作知识。SwiftUI 的更多信息，请参阅SwiftUI：入门。您还需要一个物理的 iOS 15 相关设备来跟随。

01.gif

您将看到一张照片和一个漂亮的问候视频家庭语。照片中的人员将在两个选项卡中显示和使用教程的背景。背景上。点击视频标签并显示您将看到显示的相机源头。启动项目设置为权限和相机框架。您更新实时以生成问候！

在深入了解这些之前，您需要什么人员细分。准备好是好有趣的旅行社。

介绍图像分割

图像分割将图像划分为多个图像并进行细化而处理。它提供了更多对像素的理解。

分割有类型：图像分割和实例分割。

当您的一个分割实例是一个相同的部分是其组合的过程。每个人的掩体。代码分割为图像中的每个人生成一个单独的掩体。

Apple 的 Vision 框架的人员分割 API 是单帧码。它的使用 API 是面向中流式分割为框架中的单独提供的。它用于分割处理和离线处理。

人物分割的过程有四个步骤：

创建用户细分请求。
为该请求创建请求处理程序。
处理请求。
处理结果。

，您将使用 API 和步骤来创建使用照片！

创建照片

你有一个家庭的形象和一个形象。你的目标家庭背景中的人在背景上的背景，以产生背景。

打开 RayGreetings并打开GreetingProcessor.swift。

在下面添加以下内容import Combine：

进口愿景

下一个，将下面的内容添加到下面的GreetingProcessor内容中@Published var photoOutput = UIImage()：

让请求=  VNGeneratePersonSegmentationRequest ()

在这里，您创建个人细分用于请求的实例。一个有状态的请求，可以重复整个帧的离线处理视频。

将以下内容添加到GreetingProcessor：

func  generatePhotoGreeting（问候：问候） {
   // 1
  警卫
    让 backgroundImage = greeting.backgroundImage.cgImage,
    让foregroundImage.foregroundImage.c else { print (
     "呼唤的图像" )
    返回
  }
 
  // 2 
  // 创建请求处理程序
  让 requestHandler =  VNImageRequestHandler (
    cgImage：自己的图像，
    选项： [：]）
 
  // 执行
}

这是上面的代码正在做的事情：

cgImage从backgroundImage和访问foregroundImage。然后，它确保两个图像都是有效的。您将很容易使用它们来使用 Core Image 混合图像。
创建requestHandler为的实例VNImageRequestHandler。它接收图像以及指定如何处理图像的任选字典。

替换// TODO为以下内容：

做 {
   // 1
  试用 requestHandler.perform([request])
 
  // 2
  守卫让掩码= request.results ? .first else {
     print ( "生成分割掩码时出错" )
    返回
  }
 
  // 3
  让属性=  CIImage (cgImage:foregroundImage)
  让 maskImage =  CIImage (cvPixelBuffer: mask.pixelBuffer)
  让背景=  CIImage（cgImage：backgroundImage）
 
  // TODO:混合图像
} 抓住 {
  print ( "处理人员分区请求异常" )
}

这是自己的代码细分：

requestHandler使用处理人员分割perform(_:)。如果有多个请求，则在所有请求存在完成或失败后返回。perform(_:)在请求处理时可能会通过错误提示，因此您可以将其包含在do-catch。
然后，您从结果中检索掩饰码。因为您只提交了一个请求，所以从结果中检索第一个对象。
返回结果的pixelBuffer属性掩码。然后创建 CIImage 有背景和蒙版的版本。CIImage 是 Core Image 过滤器将处理的图像的混合表示。您将需要它来图像。

混合所有图像

在下面的 GreetingProcessor.swift中添加以下内容import Vision：

导入CoreImage 。CIFilterBuiltins

Core Image 提供了提供类型安全实例的方法CIFilter。在这里，您可以导入CIFilterBuiltins访问类型的安全 API。

将以下内容添加到GreetingProcessor：

游戏混合图像（
  背景：CIImage，对应
  ：CIImage，
  掩饰：CIImage 
) -> CIImage？ {
   // 1
  让 maskScaleX = foreground.extent.width / mask.extent.width
  让 maskScaleY = foreground.extent.height / mask.extent.height
  让 maskScaled = mask.transformed(
    作者：__CGAffineTransformMake(maskScaleX, 0 , 0 , maskScaleY, 0 , 0 ))
 
  // 2
  让 backgroundScaleX = (foreground.extent.width / background.extent.width)
  让 backgroundScaleY = (foreground.extent.height / background.extent.height)
  让 backgroundScaled = background.transformed(
    作者：__CGAffineTransformMake(backgroundScaleX,
    0 , 0 , backgroundScaleY, 0 , 0 ))
 
  // 3
  让 blendFilter =  CIFilter .blendWithMask()
  blendFilter.inputImage =其他
  blendFilter.backgroundImage = backgroundScaled
  blendFilter.maskImage = maskScaled
 
  // 4
  返回 blendFilter.outputImage
}

的代码：

计算蒙版相对于用于相同图像的 X 和 Y 比例。然后它将缩放CGAffineTransformMake缩放到图像。mask``foreground
与的缩放一样mask，它计算出 X 和 Y 的大小，background然后缩放background到的大小foreground。
创建一个核心blendFilter图像过滤器，inputImage设置为后续过滤器的和缩放版本foreground。backgroundImage``maskImage
outputImage包含混合的结果。

返回的结果是类型CIImage。您需要将其转换为一个UIImage以在 UI 中显示的。

在GreetingProcessor以下中，在顶部、添加以下内容let request = VNGeneratePersonSegmentationRequest()：

让时间=  CIContext ()

在这里，您创建一个CIContext。它用于从CIImage对象创建 Quartz 2D 图像。

将以下内容添加到GreetingProcessor：

函数 renderAsUIImage(_image : CIImage ) -> UIImage ? {
  守卫让 cgImage = context.createCGImage(image, from: image.extent) else {
    返回零
  }
  返回UIImage (cgImage: cgImage)
}

在这里，您用于从实例context创建。CGImage``CIImage

使用cgImage，然后创建一个UIImage。用户将看到该图像。

显示照片问候语

替换// TODO: Blend images并generatePhotoGreeting(greeting:)添加以下内容：

// 1守卫让输出= 
blendImages （
  背景：背景，
  作案：特殊，
  掩码：掩码图像）否则{
    打印（“错误混合图像”）
    返回
  }
 
// 2
如果让 photoResult = renderAsUIImage(output) {
   self .photoOutput =照片结果
}

这是正在发生的事情：

blendImages(background:foreground:mask:)混合图像并确保输出不是nil。
然后，将输出转换为一个实例并将其设置为。是已发布的属性。访问它以在UIImagePhotoGreetingView.swift中显示。photoOutput``photoOutput

最后，打开PhotoGreetingView.swift。// TODO: Generate Photo Greeting在行动中闭包中替换Button为以下内容：

GreetingProcessor .shared.generatePhotoGreeting（问候语：问候语）

在这里，您调用以在被点击generatePhotoGreeting(greeting:)时生成问候语。Button

在照片设备上制造和运行。点击问候。

02.gif

默认情况下，您将获得质量最好的节目，它确实不适合这种情况，并且实时所有场景。了解可能的不同质量和性能的处理选项。一点。

质量和性能选项

您之前创建的个人细分请求的默认质量等级为VNGeneratePersonSegmentationRequest.QualityLevel.accurate。

您可以从三个质量等级中进行选择：

accurate：非常适合您想要获得最高质量且不受时间限制的情况。
balanced：非常适合处理视频帧。
fast：最适合处理流媒体内容。

03.png

生成掩码的质量等级集。

04.png

请注意，随着质量级别的提高，蒙版的质量看起来要好得多。准确的质量在蒙版中显示更精细的细节。帧大小、内存和处理时间因质量级别而异。

05.png

与快速质量级别相比，精确级别的帧大小高达 64 倍。与快速和平衡的关卡相比，处理准确关卡所需的内存和时间要高得多。这代表了对掩码质量和生成掩码所需资源的权衡。

现在您知道了权衡，是时候生成一个有趣的视频问候了！:]

创建视频问候

打开CameraViewController.swift。它设置了所有功能来捕获相机帧并使用 Metal 渲染它们。要了解有关使用 AVFoundation 和 SwiftUI 设置相机的更多信息，请查看本教程和本视频系列。

查看中的逻辑CameraViewController，符合AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate.

extension  CameraViewController : AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate {
   func  captureOutput ( _  output : AVCaptureOutput ,
                      didOutput  sampleBuffer : CMSampleBuffer ,
                      from  connection : AVCaptureConnection ) {
     // 从相机输出
    守卫中获取像素缓冲帧 let pixelBuffer = sampleBuffer.imageBuffer else {
       return
    }
    自.currentCIImage =  CIImage (cvPixelBuffer: pixelBuffer)
  }
}

在这里，注意pixelBuffer从中检索sampleBuffer。然后通过更新渲染它currentCIImage。您的目标是将其pixelBuffer用作前景图像并创建视频问候语。

打开GreetingProcessor.swift并将以下内容添加到GreetingProcessor：

func  processVideoFrame（
  前景：CVPixelBuffer，
  背景：CGImage 
）-> CIImage？{
  让ciForeground =  CIImage (cvPixelBuffer: 前景)

  // TODO:人物分割请求

  返回 零
}

CIImage在这里，您从前景创建一个实例，CVPixelBuffer以便您可以使用 Core Image 过滤器混合图像。

到目前为止，您已经使用Vision框架来创建、处理和处理人员细分请求。尽管它易于使用，但其他框架提供由相同技术支持的类似功能。接下来你会学到这个。

生成人员分割的替代方案

您可以使用这些框架作为 Vision 的替代方案来生成人物分割掩码：

AVFoundation：可以在某些较新的设备上拍摄照片时生成人物分割蒙版。您可以通过portraitEffectsMatte.AVCapturePhoto
ARKit：在处理相机馈送时生成分割掩码。segmentationBuffer您可以使用的属性获取掩码ARFrame。它在具有 A12 Bionic 及更高版本的设备上受支持。
Core Image：Core Image 在 Vision 框架上提供了一个瘦包装器。它公开了qualityLevel您设置的属性VNGeneratePersonSegmentationRequest。

接下来，您将使用 Core Image 为视频问候生成人物分割掩码。

使用核心图像生成人物分割掩码

替换// TODO: person segmentation request为processVideoFrame(foreground:background:)以下内容：

// 1
让personSegmentFilter =  CIFilter .personSegmentation()
personSegmentFilter.inputImage = ciForeground
personSegmentFilter.qualityLevel =  1
 
// 2 
if  let mask = personSegmentFilter.outputImage {
   guard  let output = blendImages(
    背景：CIImage（cgImage：背景），
    前景：ciForeground，
    mask: mask) else {
       print ( "Error blending images" )
       return  nil
    }
  返回输出
}

这就是这样做的：

personSegmentFilter使用核心图像创建CIFilter并设置inputImage前景图像。接受一个qualityLevel数字。不同的质量级别选项包括：
- 0：准确
- 1平衡
- 2：快
在这里，您设置qualityLevel为 1。
outputImage从of 中获取掩码personSegmentationFilter并确保它不是nil. 然后，它用于blendImages(background:foreground:mask:)混合图像并返回结果。

打开CameraViewController.swift。将扩展名中的内容替换为以下captureOutput(_:didOutput:from:)内容：CameraViewController

// 1
保护 
  let pixelBuffer = sampleBuffer.imageBuffer,
   let backgroundImage =  self .background ? .cgImage其他{
  返回
}
 
// 2 
DispatchQueue .global().async {
   if  let output =  GreetingProcessor .shared.processVideoFrame(
    前景：像素缓冲区，
    背景：背景图像）{
    DispatchQueue .main.async {
       self .currentCIImage =输出
    }
  }
}

这是上面代码的细分。它：

检查pixelBuffer并backgroundImage有效。
通过调用processVideoFrame(foreground:background:)中定义的异步处理视频帧GreetingProcessor。然后，它更新currentCIImage为output.

在物理设备上构建和运行。点击视频问候标签。

06.gif

不好了！没有可见的摄像机流。发生了什么？

打开GreetingProcessor.swiftguard let output = blendImages并在in处放置一个断点processVideoFrame(foreground:background:)。请注意在调试器中使用 Quick Look 生成的掩码。

07.gif

面具是红色的！您需要使用红色蒙版而不是常规的白色蒙版创建一个混合滤镜。

更新blendImages(background:foreground:mask:)以采用新的布尔参数，如下所示：

func  blendImages（
  背景：CIImage，
  前景：CIImage，
  掩码：CIImage，
   isRedMask：Bool  =  false 
）-> CIImage？{

这用于isRedMask确定要生成的混合过滤器的类型。默认情况下，它的值为false。

let blendFilter = CIFilter.blendWithMask()如下图所示替换blendImages(background:foreground:mask:isRedMask:)：

让blendFilter = isRedMask ？
CIFilter .blendWithRedMask() :
 CIFilter .blendWithMask()

在这里，您blendFilter使用红色蒙版生成 if isRedMaskis true。否则，您将使用白色蒙版进行创建。

接下来，替换：

守卫 让输出= blendImages（
  背景：CIImage（cgImage：背景），
  前景：ciForeground，
  掩码：掩码）否则{

在processVideoFrame(foreground:background:) with the following:

守卫 让输出= blendImages（
  背景：CIImage（cgImage：背景），
  前景：ciForeground，
  面具：面具，
  isRedMask: true ) else {

在这里，您指定生成带有红色蒙版的混合滤镜。

在物理设备上构建和运行。点击视频问候并将前置摄像头对准您。

08.gif

了解最佳实践

虽然人物分割适用于照片和视频问候语，但请记住以下一些最佳做法：

尝试在一个场景中最多分割四个人，并确保所有人都可见。
一个人的身高应该至少是图像高度的一半。
避免在框架中出现以下歧义：
- 雕像
- 远距离

结束

您可以使用教程中的所有代码部分下载最终项目。

iOS开发之视觉框架中的人员与背景分割

入门

介绍图像分割

创建照片

混合所有图像

显示照片问候语

质量和性能选项

创建视频问候

生成人员分割的替代方案

使用核心图像生成人物分割掩码

了解最佳实践

结束

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