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

11 Dec 2023

swift

Core ML을 사용하여 동영상 인식을 수행하는 단계는 다음과 같습니다:

모델 선택: 먼저, 동영상 인식에 사용할 ML 모델을 선택합니다. 이미 학습된 동영상 인식용 모델을 찾거나, 직접 ML 모델을 만들어 학습시킬 수 있습니다.
모델 통합: 선택한 모델을 Core ML 형식으로 변환하여 프로젝트에 통합합니다. 여기서 Xcode의 Core ML Tools를 활용하여 모델을 Core ML 형식으로 변환할 수 있습니다.
비디오 프레임 처리: AVFoundation을 사용하여 동영상을 프레임별로 분리하고, 각 프레임을 모델이 인식할 수 있는 형식으로 변환합니다.
출력 분석: 각 프레임을 모델에 입력으로 제공하고, 모델의 출력을 분석하여 프레임에서 감지된 물체나 행동을 식별합니다.

다음은 Swift 코드 예제로, Core ML을 사용하여 동영상 인식을 수행하는 방법을 보여줍니다.

import CoreML
import Vision
import AVFoundation

// 1. ML 모델 로드
guard let model = try? VNCoreMLModel(for: YourCustomVideoRecognitionModel().model) else {
    fatalError("Failed to load Core ML model")
}

// 2. AVFoundation을 사용하여 동영상 프레임 처리
let videoURL = Bundle.main.url(forResource: "sample", withExtension: "mp4")!
let videoAsset = AVURLAsset(url: videoURL)
let videoReader = try AVAssetReader(asset: videoAsset)

// 3. Vision 프레임워크를 사용하여 비디오 프레임 처리
let request = VNCoreMLRequest(model: model) { request, error in
    guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation], let topResult = results.first else {
        fatalError("Unexpected result type from VNCoreMLRequest")
    }
    print(topResult.identifier, topResult.confidence)
}

// 4. 비디오 프레임을 모델의 입력으로 제공하고 결과 분석
let videoProcessor = VideoProcessor(reader: videoReader, request: request)
videoProcessor.startProcessing()

위의 코드는 Core ML 모델을 로드하고, AVFoundation 및 Vision 프레임워크를 사용하여 동영상에서 프레임을 읽어들이고 모델에 입력으로 제공하는 방법을 보여줍니다.

Core ML과 Vision 프레임워크를 적절히 활용하여 동영상 인식을 수행할 수 있습니다. 필요에 따라 사용하는 모델 및 인식 대상에 맞게 적절히 조정하여 개발하시면 됩니다.