Я использую следующий пример приложения, которое Apple предоставляет для обнаружения объектов.
https://developer.apple.com/documentation/vision/tracking_multiple_objects_or_rectangles_in_video
Я пытаюсь вставить изображение лица поверх зеленого прямоугольника в видео. (Ссылка для скачивания видео: https://drive.google.com/file/d/1aw5L-6uBMTxeuq378Y98dZcTh6N_Y2Pf/view?usp=sharing)
Пока что я могу очень четко определять зеленый прямоугольник из видео, но всякий раз, когда я пытаюсь наложить изображение, рамка просто не появляется на виде.
Вот что я пробовал до сих пор:
В TrackingImageView.swift я добавил переменную экземпляра с именем faceImage и попытался добавить ее на экран, добавив следующий код в конец функции draw.
UIGraphicsBeginImageContextWithOptions(self.imageAreaRect.size, false, 0.0)
// self.faceImage.draw(in: CGRect(origin: CGPoint.init(x: rect.minX, y: rect.minY), size: rect.size))
self.faceImage.draw(in: CGRect(x: previous.x, y: previous.y, width: polyRect.boundingBox.width, height: polyRect.boundingBox.height))
// self.faceImage.draw(in: rect)
let newImage = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext()
UIGraphicsEndImageContext()
self.image = newImage
Затем в TrackingViewController в функцию под названием func displayFrame(_ frame: CVPixelBuffer?, withAffineTransform transform: CGAffineTransform, rects: [TrackedPolyRect]?) я добавил следующие строки.
self.trackingView.faceImage = UIImage(named: "dwight1")
self.trackingView.displayImage(rect: self.trackingView.polyRects[0].boundingBox)
ОБНОВЛЕНИЕ, Вот еще один подход, который я попробовал:
Вот что сказано в документации: Use the observation’s boundingBox to determine its location, so you can update your app or UI with the tracked object’s new location. Also use it to seed the next round of tracking.
Итак, в функции func performTracking(type: TrackedObjectType) в VisionTrackerProcessor я добавил это:
delegate?.updateImage(observation.boundingBox)
И в TrackingViewController я добавил это:
func updateImage(_ rect: CGRect) {
print(rect)
self.faceImage.frame = rect
}
И faceImage это:
@IBOutlet weak var faceImage: UIImageView!
Когда я распечатываю CGPoints прямоугольника, в котором я хочу разместить изображение, я получаю следующий вывод:
(0.45066666666666666, 0.5595238095238095, 0.09599999999999997, 0.16666666666666663)
(0.4521519184112549, 0.5643428802490235, 0.09600000381469731, 0.16666666666666663)
(0.4546553611755371, 0.5875609927707248, 0.09555779099464418, 0.16589893764919705)
(0.4543778896331787, 0.5984047359890408, 0.09505770206451414, 0.1650307231479221)
(0.454343843460083, 0.6052030351426866, 0.09476101398468023, 0.16451564364963112)
(0.45296874046325686, 0.6065650092230903, 0.09457258582115169, 0.16418851216634112)
(0.4510493755340576, 0.6057157728407118, 0.09507998228073117, 0.1650694105360243)
(0.4481017589569092, 0.5987161000569662, 0.09499880075454714, 0.16492846806844075)
(0.44568862915039065, 0.5735456678602431, 0.09511266946792607, 0.16512615415785048)
(0.4434205532073975, 0.5485235426161025, 0.09506692290306096, 0.16504673428005645)
(0.4413131237030029, 0.5238201141357421, 0.09566491246223452, 0.1660849147372776)
(0.4388014316558838, 0.5072469923231336, 0.09601176977157588, 0.1666870964898003)
(0.4374812602996826, 0.4967741224500868, 0.09586981534957884, 0.16644064585367835)
(0.43827009201049805, 0.48819330003526473, 0.09551617503166199, 0.1658266809251574)
(0.44115781784057617, 0.4852377573649089, 0.09499365091323853, 0.1649195247226291)
(0.4417849540710449, 0.4845396253797743, 0.0949023962020874, 0.1647610982259115)
(0.4476351737976074, 0.49016346401638455, 0.09391363859176638, 0.16304450564914275)
(0.4497058391571045, 0.49209620157877604, 0.09434010386466984, 0.16378489600287544)
(0.4514862060546875, 0.49223976135253905, 0.09459822773933413, 0.16423302756415475)
(0.454580020904541, 0.4904879252115885, 0.0949873864650726, 0.16490865283542205)
(0.4566154479980469, 0.48613760206434464, 0.09480695724487309, 0.16459540261162653)
(0.45992450714111327, 0.47563196818033854, 0.09525291323661805, 0.1653696378072103)
(0.464534330368042, 0.46896955702039933, 0.09566755294799806, 0.1660895029703776)
(0.4682444095611572, 0.4513437059190538, 0.09700422883033755, 0.16841011047363275)
(0.4709425926208496, 0.438845952351888, 0.09843692183494568, 0.17089743084377712)
(0.47597203254699705, 0.4264893849690755, 0.10058027505874634, 0.17461851967705622)
(0.48175721168518065, 0.42467672559950087, 0.10141149759292606, 0.1760616196526421)
(0.483599328994751, 0.44046991136338975, 0.10279589891433716, 0.17846510145399308)
(0.4847916603088379, 0.44517923990885416, 0.10338790416717525, 0.17949288686116532)
(0.4889643669128418, 0.45437651740180124, 0.09983686804771424, 0.17332788043551978)
(0.49118928909301757, 0.4580091264512804, 0.09644789695739747, 0.16744425031873916)
(0.4905869483947754, 0.45951224433051213, 0.09397981166839603, 0.16315938101874455)
(0.4874621868133545, 0.45792486402723526, 0.09055853486061094, 0.15721967485215932)
(0.48279714584350586, 0.4531046549479167, 0.08872739672660823, 0.1540406121148004)
(0.4783169269561768, 0.4456812964545356, 0.0860174298286438, 0.1493358188205295)
(0.4728221893310547, 0.44693773057725694, 0.084199583530426, 0.14617982440524635)
(0.471103572845459, 0.4579927232530382, 0.08219499588012691, 0.14269964430067272)
(0.4676462173461914, 0.47325596279568144, 0.08054903745651243, 0.1398420651753744)
(0.463164234161377, 0.4803483327229818, 0.07916470766067507, 0.13743872112698025)
(0.4597337245941162, 0.4865601857503255, 0.07723031044006345, 0.1340803888108995)
(0.4575923442840576, 0.4861404842800564, 0.07577759623527525, 0.13155832290649416)
(0.456453275680542, 0.48211678398980035, 0.0741972386837006, 0.12881464428371853)
(0.45630569458007814, 0.47852266099717883, 0.0741972386837006, 0.12881464428371853)
(0.45930023193359376, 0.4749870724148221, 0.0741972386837006, 0.12881464428371847)
(0.4619853973388672, 0.460075675116645, 0.0741972386837006, 0.12881464428371853)
(0.4647641658782959, 0.44653006659613714, 0.0741972386837006, 0.12881464428371858)
(0.46242194175720214, 0.43739403618706596, 0.07220322489738468, 0.1253528171115451)
(0.4625579357147217, 0.41982913547092016, 0.07062785029411311, 0.12261778513590493)
(0.46608676910400393, 0.4134985182020399, 0.06866733431816097, 0.11921412150065108)
(0.46996197700500486, 0.41352043151855467, 0.0672459602355957, 0.11674645741780598)
(0.4733128547668457, 0.42267172071668835, 0.06592562794685364, 0.11445420583089194)
(0.4805797576904297, 0.4420909881591797, 0.06590123176574703, 0.11441185209486215)
(0.48854408264160154, 0.46238810221354165, 0.06529000997543333, 0.11335069868299696)
(0.4921866416931152, 0.47235264248318143, 0.06412824392318728, 0.11133375167846682)
(0.4948731899261475, 0.481452645195855, 0.06294543147087095, 0.10928025775485567)
(0.49323139190673826, 0.48434698316786023, 0.06219365000724797, 0.10797508027818464)
(0.4935962200164795, 0.47917471991644967, 0.061773008108139016, 0.10724479887220595)
(0.49112601280212403, 0.4626174502902561, 0.06177300810813907, 0.107244798872206)
(0.48893303871154786, 0.4498925950792101, 0.06069326996803287, 0.10537025663587785)
(0.4902684688568115, 0.45128373040093317, 0.06060827970504756, 0.10522270202636719)
(0.4870577812194824, 0.45470954047309026, 0.06060827970504756, 0.10522270202636724)
(0.45066666666666666, 0.5595238095238095, 0.09599999999999997, 0.16666666666666663)
(0.45066666666666666, 0.5595238095238095, 0.09599999999999997, 0.16666666666666663)
Любая помощь с наложением изображения поверх моего обнаруженного объекта была бы удивительной. Спасибо!