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Unity實現(xiàn)識別圖像中主體及其位置

 更新時間：2022年02月21日 09:32:33   作者：CoderZ1010  
EasyDL基于飛槳開源深度學習平臺，面向企業(yè)AI應用開發(fā)者提供零門檻AI開發(fā)平臺，實現(xiàn)零算法基礎定制高精度AI模型。本文將利用Unity和EasyDL實現(xiàn)識別圖像中主體及其位置，感興趣的可以了解一下

EasyDL圖像分割介紹

創(chuàng)建應用

1.進入百度AI開放平臺打開控制臺：

2.在左上角打開產(chǎn)品服務列表，找到EasyDL零門檻AI開放平臺：

3.打開EasyDL圖像：

4.在公有云部署-應用列表中創(chuàng)建一個應用：

5.創(chuàng)建完成后獲取到AppID、API Key、Secret Key：

創(chuàng)建模型

1.進入EasyGL圖像分割：

2.創(chuàng)建模型：

3.創(chuàng)建數(shù)據(jù)集：

4.數(shù)據(jù)導入：

上傳圖片，圖片的數(shù)量盡量多些

導入完成后查看并標注：

框選目標所在范圍：

添加標簽并為框選的目標設置標簽：

設置完成后保存當前標注：

5.訓練模型：（開始訓練后需要等待一定時間）

6.發(fā)布模型：

發(fā)布完成后，拿到接口地址，來到Unity中，根據(jù)接口響應字段說明定義相應數(shù)據(jù)結構：

using System;
 
[Serializable]
public class ImageSegmentationResponse
{
    /// <summary>
    /// 唯一的log id 用于問題定位
    /// </summary>
    public int log_id;
    /// <summary>
    /// 標簽數(shù)組結果
    /// </summary>
    public ImageSegmentationResult[] results;
}
[Serializable]
public class ImageSegmentationResult
{
    /// <summary>
    /// 標簽名稱
    /// </summary>
    public string name;
    /// <summary>
    /// 置信度
    /// </summary>
    public string score;
    /// <summary>
    /// 位置
    /// </summary>
    public Location location;
    /// <summary>
    /// 基于游程編碼的字符串，編碼內(nèi)容為和原圖寬高相同的布爾數(shù)組
    /// 若數(shù)組值為0，代表原圖此位置像素點不屬于檢測目標，若為1，代表原圖此位置像素點屬于檢測目標
    /// </summary>
    public bool[] mask;
}
[Serializable]
public class Location
{
    /// <summary>
    /// 目標定位位置的長方形左上頂點的水平坐標
    /// </summary>
    public int left;
    /// <summary>
    /// 目標定位位置的長方形左上頂點的垂直坐標
    /// </summary>
    public int top;
    /// <summary>
    /// 目標定位位置的長方形的寬度
    /// </summary>
    public int width;
    /// <summary>
    /// 目標定位位置的長方形的高度
    /// </summary>
    public int height;
}

在任意一個模塊下載C#SDK，例如在圖像識別中下載，它是包含EasyDL的API內(nèi)容的：

有了SDK后，放入Unity中的Plugins文件夾中，封裝調(diào)用函數(shù)，只需要將檢測圖片的字節(jié)數(shù)據(jù)作為參數(shù)，其中appID、apiKey、secretKey是在上面創(chuàng)建應用時獲取到的，url是發(fā)布模型時獲取到的：

using System;
using UnityEngine;
 
/// <summary>
/// 圖像分割
/// </summary>
public class ImageSegmentation
{
    private const string appID = "";
    private const string apiKey = "";
    private const string secretKey = "";
    private const string url = "";
 
    public static ImageSegmentationResult[] SendRequest(byte[] bytes)
    {
        var client = new Baidu.Aip.EasyDL.EasyDL(appID, apiKey, secretKey);
        try
        {
            var response = client.requestImage(url, bytes);
            Debug.Log(response.ToString());
            ImageSegmentationResponse r = JsonUtility.FromJson<ImageSegmentationResponse>(response.ToString());
            return r.results;
 
        }
        catch (Exception error)
        {
            Debug.LogError(error);
        }
        return null;
    }
}

測試圖片：

測試代碼：

using System.IO;
using UnityEngine;
 
public class Example : MonoBehaviour
{
    private void Start()
    {
        ImageSegmentation.SendRequest(File.ReadAllBytes(Application.dataPath + "/1.jpg"));
    }
}

返回結果：

拿到了定位數(shù)據(jù)后，接下來將其區(qū)域繪制出來， 響應說明中解釋（left，top）構成左上頂點，但是從返回值來看top為16，減去一個高度312的話，左下頂點的坐標已經(jīng)是負數(shù)，這里姑且猜想它構成的是左下頂點：

首先創(chuàng)建一個Image來放置我們的測試圖片，Canvas、Image大小也設為測試圖片的大小640 * 359：

以下是測試腳本，將其掛載于Image測試：

using System.IO;
using UnityEngine;
 
public class Example : MonoBehaviour
{
    private void Start()
    {
        var results = ImageSegmentation.SendRequest(File.ReadAllBytes(Application.dataPath + "/測試.jpg"));
 
        for (int i = 0; i < results.Length; i++)
        {
            var location = results[i].location;
 
            LineRenderer line = new GameObject("LineRenderer").AddComponent<LineRenderer>();
            line.positionCount = 4;
            line.loop = true;
 
            Vector2 leftTop = new Vector2(location.left, location.top);
            Vector2 rightTop = new Vector2(location.left + location.width, location.top);
            Vector2 leftBottom = new Vector2(location.left, location.top + location.height);
            Vector2 rightBottom = new Vector2(location.left + location.width, location.top + location.height);
 
            RectTransformUtility.ScreenPointToWorldPointInRectangle(transform as RectTransform, leftTop, Camera.main, out Vector3 point1);
            RectTransformUtility.ScreenPointToWorldPointInRectangle(transform as RectTransform, rightTop, Camera.main, out Vector3 point2);
            RectTransformUtility.ScreenPointToWorldPointInRectangle(transform as RectTransform, rightBottom, Camera.main, out Vector3 point3);
            RectTransformUtility.ScreenPointToWorldPointInRectangle(transform as RectTransform, leftBottom, Camera.main, out Vector3 point4);
 
            line.SetPosition(0, point1);
            line.SetPosition(1, point2);
            line.SetPosition(2, point3);
            line.SetPosition(3, point4);
        }
    }
}

emmm... 區(qū)域大概準確吧，可能測試的模型數(shù)據(jù)集足夠豐富的話檢測會更精確。

以上就是Unity實現(xiàn)識別圖像中主體及其位置的詳細內(nèi)容，更多關于Unity的資料請關注腳本之家其它相關文章！

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