[swift] Swift Core ML을 사용하여 동영상 객체 추적을 수행하는 방법은 무엇인가요?

11 Dec 2023

swift

동영상 객체 추적을 수행하기 위해서는 Vision 및 Core ML 프레임워크를 사용하여 사용자 정의된 모델을 통합해야 합니다. 예를 들어, YOLO(You Only Look Once)나 SSD(Single Shot MultiBox Detector)와 같은 객체 검출 및 추적을 위한 사전 학습된 모델을 Core ML 형식으로 변환하여 앱에 통합할 수 있습니다.

동영상 객체 추적을 위해 Core ML과 Vision 프레임워크를 사용하여 객체 식별을 수행하는 예제는 아래와 같습니다.

import UIKit
import AVKit
import CoreML
import Vision

class VideoObjectTrackingViewController: UIViewController {
    
    lazy var videoCapture: VideoCapture = {
        let capture = VideoCapture()
        capture.delegate = self
        return capture
    }()
    
    lazy var visionModel: VNCoreMLModel = {
        do {
            let model = try VNCoreMLModel(for: YourCustomCoreMLModel().model)
            return model
        } catch {
            fatalError("Failed to load Vision ML model: \(error)")
        }
    }()

    func startVideoCapture() {
        videoCapture.startCapturing()
    }

    func processFrame(_ frame: CVPixelBuffer) {
        let request = VNCoreMLRequest(model: visionModel, completionHandler: { request, error in
            guard let observations = request.results as? [VNRecognizedObjectObservation] else {
                return
            }
            // Process and handle the recognized object observations
        })
        
        let handler = VNImageRequestHandler(cvPixelBuffer: frame, options: [:])
        do {
            try handler.perform([request])
        } catch {
            print("Failed to perform Vision request: \(error)")
        }
    }
}

extension VideoObjectTrackingViewController: VideoCaptureDelegate {
    func videoCapture(_ capture: VideoCapture, didCaptureFrame frame: CVPixelBuffer?, timestamp: CMTime) {
        guard let frame = frame else {
            return
        }
        processFrame(frame)
    }
}

이 코드는 Vision과 Core ML을 사용하여 동영상에서 객체 추적을 수행하는 데 필요한 기본 구성 요소를 보여줍니다. 실제 앱에서는 사용자 정의 모델을 로드하고 처리된 결과를 적절히 처리하여 객체를 식별하고 추적하는 추가적인 로직이 필요할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 다음 리소스를 참조할 수 있습니다: