[swift] Firebase ML Kit를 사용하여 객체 감지 및 추적 기능 구현하기

24 Nov 2023

swift

Firebase ML Kit는 모바일 애플리케이션에서 머신 러닝을 쉽게 사용할 수 있도록 도와주는 강력한 도구입니다. 이번 블로그에서는 Firebase ML Kit의 일부인 “Object Detection and Tracking” 기능을 사용하여 객체 감지 및 추적 기능을 구현하는 방법을 알아보겠습니다.

1. Firebase 프로젝트 설정하기

Firebase Console에서 새로운 프로젝트를 생성하고 해당 프로젝트에 ML Kit를 활성화해야 합니다.

2. ML Kit 패키지 추가하기

Swift 프로젝트에 Firebase ML Kit를 추가하여 사용할 수 있도록 패키지를 설치해야 합니다.

import FirebaseMLVision

3. 객체 감지 모델 다운로드하기

ML Kit에서는 사전 훈련된 객체 감지 모델을 제공합니다. 해당 모델을 다운로드하여 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 설정해야 합니다.

let options = ObjectDetectorOptions()
options.detectorMode = .singleImage
options.shouldEnableMultipleObjects = true

let objectDetector = vision.objectDetector(options: options)
objectDetector.process(image) { detectedObjects, error in
    guard error == nil, let objects = detectedObjects else {
        return
    }
    // 객체 탐지 결과를 처리하는 로직을 작성합니다.
}

4. 객체 감지 및 추적 기능 구현하기

다운로드한 객체 감지 모델을 사용하여 애플리케이션에서 객체를 감지하고 추적하는 기능을 구현해야 합니다.

let options = ObjectDetectorOptions()
options.detectorMode = .stream
options.shouldEnableMultipleObjects = true

let objectDetector = vision.objectDetector(options: options)
let cameraSource = CameraSource()

cameraSource.capture(delegate: self) { image, error in
    guard error == nil, let image = image else {
        return
    }

    objectDetector.process(image) { detectedObjects, error in
        guard error == nil, let objects = detectedObjects else {
            return
        }
        // 객체 추적을 위한 로직을 작성합니다.
    }
}

5. 객체 인식 결과 표시하기

객체 감지 및 추적 결과를 시각적으로 표시하는 것은 사용자 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 감지된 객체의 위치와 레이블을 화면에 표시하는 코드를 작성해야 합니다.

for object in objects {
    let frame = object.frame
    let label = object.labels.first?.text
    
    // 화면에 객체 위치와 레이블을 표시하는 로직을 작성합니다.
}

이제 Firebase ML Kit의 Object Detection and Tracking 기능을 사용하여 객체 감지 및 추적 기능을 구현하는 방법을 알아보았습니다. 이를 활용하여 애플리케이션에서 다양한 객체 감지와 추적 기능을 구현할 수 있습니다.

Firebase ML Kit 문서를 참조하여 보다 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.