IOS ARKit进行图像识别
先讲一下底子控涧，资源的话可以留言，抽空我把它传到GitHub上，这里没写收积分，竟然充值才能下载，我下载也要充值，牛！ARSCNView 可以理解画布大概场景
1 配置 ARWorldTrackingConfiguration AR追踪识别相关
ARFaceTrackingConfiguration 面部识别
2 加载资源 图片资源就不多讲，手机照相去掉底图就可以了，3d模型需要带linda的ipad pro大概iphone pro构建
一共两种一种是识别图片，一种是识别3d模型，感觉图片识别效果较好，但是麻烦点是获取现实世界空间坐标，而且对活动物体还是不是很友好，所以后来预备看一下CoreML相关
let configuartion = ARWorldTrackingConfiguration()
var images : = []
for i in 1...19{
let image = UIImage(named: "AR\(i)")
images.append(image!)
}
//加载图片资源，通过图片名
configuartion.detectionImages = loadedImagesFromDirectoryContents(images)
configuartion.maximumNumberOfTrackedImages = 1
//加载3d资源，3d资源文件如下图所示
if let referenceObj = ARReferenceObject.referenceObjects(inGroupNamed: "AR Resource Group", bundle: nil){
print("")
configuartion.detectionObjects = referenceObj
}
configuartion.isAutoFocusEnabled = true // 确保自动对焦开启
//
configuartion.planeDetection = .horizontal
configuartion.isLightEstimationEnabled = true
sceneView.session.run(configuartion, options: [.resetTracking,.removeExistingAnchors])
//遵守的代理协议ARSessionDelegate 会话协议
sceneView.session.delegate = self
//ARSCNViewDelegate scnview场景协议
sceneView.delegate = self
//显示调试参数
sceneView.debugOptions =
//通过图片名加载图片
func loadedImagesFromDirectoryContents(_ images: ) -> Set<ARReferenceImage>{
var index = 0
var customReferenceSet = Set<ARReferenceImage>()
images.forEach { (downloadedImage) in
//1. Convert The UIImage To A CGImage
guard let cgImage = downloadedImage.cgImage else { return }
//2. Get The Width Of The Image
let imageWidth = CGFloat(cgImage.width)
//3. Create A Custom AR Reference Image With A Unique Name
let customARReferenceImage = ARReferenceImage(cgImage, orientation: CGImagePropertyOrientation.up, physicalWidth: imageWidth)
customARReferenceImage.name = "MyCustomARImage\(index)"
//4. Insert The Reference Image Into Our Set
customReferenceSet.insert(customARReferenceImage)
print("ARReference Image == \(customARReferenceImage)")
index += 1
}
//5. Return The Set
return customReferenceSet
}
3d资源文件，文件格式是.arobject，该文件是通过带Linda的iPad pro装备扫描生成的，详情参考代码demo
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0103b16106a44d8f9360659d6056ed48.png
ARSessionDelegate 协议
/*
会话失败
*/
func session(_ session: ARSession, didFailWithError error: any Error) {
print("didFailWithError")
}
/*
相机更改了追踪模式
*/
func session(_ session: ARSession, cameraDidChangeTrackingState camera: ARCamera) {
let state = camera.trackingState
print("cameraDidChangeTrackingState")
}
/*
当会话中断时调用此方法。
会话将被中断，不再能跟踪什么时候
它无法接收所需的传感器数据。 当视频捕获中断时，
例如当应用程序被发送到后台或当有的时候
多个前台应用程序（请参阅AVCaptureSessionInterruptReason）。
在中断结束之前，不会传送额外的帧更新。
*/
func sessionWasInterrupted(_ session: ARSession) {
print("sessionWasInterrupted")
}
/*
当会话中断结束时调用。
会话将从最后一次已知的状态继续运行一次
中断已经结束。 如果设备移动，锚点将不对齐。
为避免这种情况，一些应用程序可能想要重置跟踪（请参阅ARSessionRunOptions）。
*/
func sessionInterruptionEnded(_ session: ARSession) {
print("sessionInterruptionEnded")
}
/*
当会话输出新的音频采样缓冲区时
*/
func session(_ session: ARSession, didOutputAudioSampleBuffer audioSampleBuffer: CMSampleBuffer) {
print("didOutputAudioSampleBuffer")
}
func session(_ session: ARSession, didUpdate anchors: ) {
//更新锚点位置，存入的锚点信息，也可以是图片锚点
for anchor in anchors {
guard let objectAnchor = anchor as? ARObjectAnchor else { continue }
// 查找对应的框节点
if let frameNode = sceneView.scene.rootNode.childNode(withName: "frame", recursively: true) {
// frameNode.position = SCNVector3(
// objectAnchor.transform.columns.3.x,
// objectAnchor.transform.columns.3.y,
// objectAnchor.transform.columns.3.z
// )
frameNode.simdTransform = anchor.transform
}
}
// guard let trackedAnchor = trackedAnchor else{return}
//
// for anchor in anchors{
// if anchor.identifier == trackedAnchor.identifier{
// let newTransform = anchor.transform
// let position = SCNVector3(newTransform.columns.3.x,
// newTransform.columns.3.y,
// newTransform.columns.3.z)
//
// DispatchQueue.main.async {
// self.trackNode?.position = position
// }
// }
// }
// print("didupdate session")
// //跟踪目标物体
// for anchor in anchors {
// if let objectAnchor = anchor as? ARObjectAnchor {
// print("Object moved to: \(objectAnchor.transform)")
//
// // 更新虚拟对象的位置
// if let node = sceneView.node(for: objectAnchor) {
// let transform = objectAnchor.transform
// node.simdTransform = transform
// }
// }
// }
}
func session(_ session: ARSession, didUpdate frame: ARFrame) {
DispatchQueue.global().async {
self.handleFrame(session: session, frame: frame)
}
}
ARSCNViewDelegate代理
/*
实现这个为给定的锚点提供一个自定义节点。
@discussion 此节点将自动添加到场景图。如果未实现此方法，将自动创建一个节点。如果返回nil，锚点将被忽略。
@param renderer渲染场景的渲染器。
@param anchor添加的锚点。
@return将映射到锚点或nil的节点
*/
// func renderer(_ renderer: any SCNSceneRenderer, nodeFor anchor: ARAnchor) -> SCNNode? {
// return nil
// }
/*
当新节点已映射到给定的锚点时调用。
@param renderer 渲染场景的渲染器。
@param node 映射到锚点的节点。
@param anchor 添加的锚点。
*/
func renderer(_ renderer: any SCNSceneRenderer, didAdd node: SCNNode, for anchor: ARAnchor) {
// print("添加新的节点锚点数据到场景中")
if let objectAnchor = anchor as? ARObjectAnchor {
print("Detected object: \(objectAnchor.referenceObject.name ?? "Unknown")")
// 创建一个框架来圈住物体
let frameNode = createFrame(for: objectAnchor.referenceObject)
frameNode.position = SCNVector3(
objectAnchor.transform.columns.3.x,
objectAnchor.transform.columns.3.y,
objectAnchor.transform.columns.3.z
)
sceneView.scene.rootNode.addChildNode(frameNode)
}
// if let imageAnchor = anchor as? ARImageAnchor{
// let image = imageAnchor.referenceImage
//
// if let imagename = image.name, imagename.hasPrefix("MyCustomARImage"){
// // 创建一个虚拟对象（如盒子）来标记目标位置
let box = SCNBox(width: 0.1, height: 0.1, length: 0.1, chamferRadius: 0)
let material = SCNMaterial()
material.diffuse.contents = UIColor.red
box.materials =
let boxNode = SCNNode(geometry: box)
boxNode.position = SCNVector3(0, 0, 0)
node.addChildNode(boxNode)
// DispatchQueue.main.async {
// self.showToast()
// }
// }
// }
}
/*
当节点将使用给定锚点的数据进行更新时调用。
@param renderer 渲染场景的渲染器。
@param node 将被更新的节点。
@param anchor 即将更新的锚点。
*/
func renderer(_ renderer: any SCNSceneRenderer, willUpdate node: SCNNode, for anchor: ARAnchor) {
// print("即将更新新节点锚点数据")
}
/*
当节点将使用给定锚点的数据进行更新时调用。
@param renderer 渲染场景的渲染器。
@param node 将被更新的节点。
@param anchor 已更新的锚点。
*/
func renderer(_ renderer: any SCNSceneRenderer, didUpdate node: SCNNode, for anchor: ARAnchor) {
// print("已经更新节点锚点数据")
}
/*
当映射节点已从给定锚点的场景图中删除时调用。
@param renderer渲染场景的渲染器。
@param node已删除的节点。
@param anchor已删除的锚点。
*/
func renderer(_ renderer: any SCNSceneRenderer, didRemove node: SCNNode, for anchor: ARAnchor) {
print("删除节点")
}
以上是整个代码流程
图片识别部分如下
private func handleFrame(session: ARSession,frame: ARFrame){
let i = frame.timestamp - (self.currentFrmae?.timestamp ?? 0)
// print("time i\(i)")
if i < 1{
return
}
self.currentFrmae = frame
guard let frameImg = getCurrentFrameImage(from: session) else{return}
var isMatched:Bool = false
for img in self.images{
// if compareImages(image1: frameImg, image2: img) == 1{
// isMatched = true
// break
// }
let im1 = frameImg
let im2 = img
matchImages(image1: frameImg, image2: img) { isok in
if isok{
DispatchQueue.main.async {
self?.showToast()
}
}
}
}
if isMatched{
DispatchQueue.main.async {
self.showToast()
}
}
}
//获取当前会话帧数据
func getCurrentFrameImage(from session: ARSession) -> UIImage? {
guard let currentFrame = session.currentFrame else {
print("当前没有 ARFrame")
return nil
}
let pixelBuffer = currentFrame.capturedImage
let ciImage = CIImage(cvPixelBuffer: pixelBuffer)
let context = CIContext()
guard let cgImage = context.createCGImage(ciImage, from: ciImage.extent) else {
return nil
}
return UIImage(cgImage: cgImage)
}
//对比图片2
func matchImages(image1: UIImage, image2: UIImage, completion: @escaping (Bool) -> Void) {
guard let cgImage1 = image1.cgImage, let cgImage2 = image2.cgImage else {
completion(false)
return
}
//使用自定义检测任务
let request1 = VNGenerateImageFeaturePrintRequest()
let request2 = VNGenerateImageFeaturePrintRequest()
let request3 = VNDetectRectanglesRequest()
request3.minimumConfidence = 0.8
request3.minimumAspectRatio = 0.1
request3.maximumAspectRatio = 1.0
request3.quadratureTolerance = 10
let handler1 = VNImageRequestHandler(cgImage: cgImage1, options: [:])
let handler2 = VNImageRequestHandler(cgImage: cgImage2, options: [:])
let handler3 = VNImageRequestHandler(cgImage: cgImage1, options: [:])
do {
try handler1.perform()
try handler2.perform()
try handler3.perform()
guard let featurePrint1 = request1.results?.first as? VNFeaturePrintObservation,
let featurePrint2 = request2.results?.first as? VNFeaturePrintObservation else {
completion(false)
return
}
if let observations = request3.results as? , !observations.isEmpty{
// 假设目标区域是第一个匹配的矩形
let boundingBox = observations.first?.boundingBox
print("boundRext: \(boundingBox)")
}
var distance: Float = 0
try featurePrint1.computeDistance(&distance, to: featurePrint2)
print("匹配值 \(distance)")
if distance < 0.8{ //距离0.8m
print("图片相似")
}
completion(distance < 0.8) // 设定相似度阈值
} catch {
print("匹配失败：\(error)")
completion(false)
}
}
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