Apple がオブジェクト検出を行うために提供する次のサンプル アプリを使用しています。
https://developer.apple.com/documentation/vision/tracking_multiple_objects_or_rectangles_in_video
ビデオの緑色の長方形の上に顔の画像を貼り付けようとしています。(動画ダウンロードリンク: https://drive.google.com/file/d/1aw5L-6uBMTxeuq378Y98dZcTh6N_Y2Pf/view?usp=sharing )
これまでのところ、ビデオから緑色の長方形を一貫して検出できますが、画像を重ねようとすると、フレームがビューに表示されません。
これが私がこれまでに試したことです：
でTrackingImageView.swift、 というインスタンス変数を追加し、関数faceImageの最後に次のコードを追加して、画面に追加しようとしました。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
次に、TrackingViewControllerという関数にfunc displayFrame(_ frame: CVPixelBuffer?, withAffineTransform transform: CGAffineTransform, rects: [TrackedPolyRect]?)、次の行を追加しました。
self.trackingView.faceImage = UIImage(named: "dwight1")
self.trackingView.displayImage(rect: self.trackingView.polyRects[0].boundingBox)
更新、これが私が試した別のアプローチです：
これは、ドキュメントに記載されていることです：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.
の関数func performTracking(type: TrackedObjectType)にVisionTrackerProcessor、次のように追加しました。
delegate?.updateImage(observation.boundingBox)
そして、TrackingViewControllerこれを追加しました：
func updateImage(_ rect: CGRect) {
print(rect)
self.faceImage.frame = rect
}
そしてfaceImage、これは次のとおりです。
@IBOutlet weak var faceImage: UIImageView!
画像を配置する長方形の CGPoints を印刷すると、次の出力が得られます。
(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)
検出されたオブジェクトの上に画像を重ねるのに役立つものは驚くべきものです。ありがとう！