Unity实现识别图像中主体及其位置

以下是“Unity实现识别图像中主体及其位置”的完整攻略,包含两个示例。

Unity实现识别图像中主体及其位置

在Unity中,我们可以使用机器学习模型来识别图像中的主体及其位置。本攻略中,我们将介绍如何使用Unity的ML-Agents插件和代码来实现图像识别,并提供两个示例。

示例1:使用ML-Agents插件实现图像识别

以下是一个示例,演示了如何使用ML-Agents插件实现图像识别:

  1. 在Unity中创建一个新场景,并导入ML-Agents插件。

  2. 在场景中创建一个名为“ImageRecognition”的游戏对象,并将以下组件添加到该对象上:

  3. Camera:将摄像机设置为拍摄您要识别的图像。

  4. MLAgents Behavior:将MLAgents Behavior组件添加到游戏对象上,并将以下属性设置为所需的值:

  5. Behavior Type:选择Continuous 2D属性。

  6. Sensor:添加一个名为“CameraSensor”的Sensor,并将以下属性设置为所需的值:

    • Camera:选择您要识别的摄像机。
    • Width:设置为摄像机的宽度。
    • Height:设置为摄像机的高度。
    • Grayscale:勾选Grayscale属性。
  7. 在Unity编辑器中,单击“Train”按钮来训练模型。

  8. 在训练完成后,单击“Play”按钮来运行场景。

  9. 在场景中,您可以看到模型已经成功地识别了图像中的主体及其位置。

  10. 现在,您已经成功地使用ML-Agents插件实现了图像识别。

示例2:使用代码实现图像识别,并添加标记框

以下是一个示例,演示了如何使用代码实现图像识别,并添加标记框:

  1. 在Unity中创建一个新场景,并创建一个名为“ImageRecognition”的游戏对象。

  2. 在“ImageRecognition”上添加一个名为“ImageRecognitionController”的C#脚本,并将以下代码添加到脚本中:

using UnityEngine;
using UnityEngine.UI;
using UnityEngine.XR.WSA.WebCam;

public class ImageRecognitionController : MonoBehaviour
{
    public RawImage rawImage;
    public Text resultText;
    public GameObject boundingBoxPrefab;

    private PhotoCapture photoCaptureObject = null;
    private Texture2D targetTexture = null;

    void Start()
    {
        PhotoCapture.CreateAsync(false, OnPhotoCaptureCreated);
    }

    void OnPhotoCaptureCreated(PhotoCapture captureObject)
    {
        photoCaptureObject = captureObject;

        Resolution cameraResolution = PhotoCapture.SupportedResolutions.OrderByDescending((res) => res.width * res.height).First();

        CameraParameters c = new CameraParameters();
        c.hologramOpacity = 0.0f;
        c.cameraResolutionWidth = cameraResolution.width;
        c.cameraResolutionHeight = cameraResolution.height;
        c.pixelFormat = CapturePixelFormat.BGRA32;

        captureObject.StartPhotoModeAsync(c, OnPhotoModeStarted);
    }

    void OnPhotoModeStarted(PhotoCapture.PhotoCaptureResult result)
    {
        if (result.success)
        {
            targetTexture = new Texture2D(0, 0, TextureFormat.RGB24, false);
            photoCaptureObject.TakePhotoAsync(OnCapturedPhotoToMemory);
        }
        else
        {
            Debug.LogError("Unable to start photo mode!");
        }
    }

    void OnCapturedPhotoToMemory(PhotoCapture.PhotoCaptureResult result, PhotoCaptureFrame photoCaptureFrame)
    {
        if (result.success)
        {
            List<byte> imageBufferList = new List<byte>();
            photoCaptureFrame.CopyRawImageDataIntoBuffer(imageBufferList);

            targetTexture.LoadRawTextureData(imageBufferList.ToArray());
            targetTexture.Apply();

            rawImage.texture = targetTexture;

            StartCoroutine(DetectObject());
        }
        else
        {
            Debug.LogError("Failed to capture photo!");
        }

        photoCaptureObject.StopPhotoModeAsync(OnStoppedPhotoMode);
    }

    void OnStoppedPhotoMode(PhotoCapture.PhotoCaptureResult result)
    {
        photoCaptureObject.Dispose();
        photoCaptureObject = null;
    }

    IEnumerator DetectObject()
    {
        string url = "https://southcentralus.api.cognitive.microsoft.com/customvision/v3.0/Prediction/{PROJECT-ID}/classify/iterations/{ITERATION-ID}/image";

        byte[] imageData = targetTexture.EncodeToJPG();

        UnityWebRequest www = UnityWebRequest.Post(url, imageData);
        www.SetRequestHeader("Content-Type", "application/octet-stream");
        www.SetRequestHeader("Prediction-Key", "{PREDICTION-KEY}");

        yield return www.SendWebRequest();

        if (www.result == UnityWebRequest.Result.Success)
        {
            string json = www.downloadHandler.text;
            ImageRecognitionResult result = JsonUtility.FromJson<ImageRecognitionResult>(json);

            if (result.predictions.Length > 0)
            {
                Prediction prediction = result.predictions[0];

                resultText.text = prediction.tagName + " (" + (prediction.probability * 100).ToString("0.00") + "%)";

                Vector3 position = new Vector3(prediction.boundingBox.left + prediction.boundingBox.width / 2, prediction.boundingBox.top + prediction.boundingBox.height / 2, 0);
                Vector3 scale = new Vector3(prediction.boundingBox.width, prediction.boundingBox.height, 1);

                GameObject boundingBox = Instantiate(boundingBoxPrefab, rawImage.transform);
                boundingBox.transform.localPosition = position;
                boundingBox.transform.localScale = scale;
            }
            else
            {
                resultText.text = "No object detected!";
            }
        }
        else
        {
            Debug.LogError("Failed to detect object!");
        }
    }
}

[System.Serializable]
public class ImageRecognitionResult
{
    public Prediction[] predictions;
}

[System.Serializable]
public class Prediction
{
    public string tagName;
    public float probability;
    public BoundingBox boundingBox;
}

[System.Serializable]
public class BoundingBox
{
    public float left;
    public float top;
    public float width;
    public float height;
}

在上面的代码中,我们定义了一个名为“ImageRecognitionController”的类,并使用PhotoCapture类来获取摄像机拍摄的图像。在OnCapturedPhotoToMemory()函数中,我们使用UnityWebRequest类将图像发送到Azure Custom Vision服务,并使用JsonUtility类解析返回的结果。在DetectObject()函数中,我们使用Instantiate()函数创建一个名为“boundingBox”的游戏对象,并使用BoundingBox类中的属性来设置其位置和大小。

  1. 在Unity编辑器中,将“ImageRecognitionController”脚本添加到“ImageRecognition”上,并将rawImage属性设置为一个名为“RawImage”的UI元素,将resultText属性设置为一个名为“ResultText”的UI元素,将boundingBoxPrefab属性设置为一个名为“BoundingBox”的游戏对象。

  2. 在Azure Custom Vision服务中创建一个项目,并上传要识别的图像。

  3. 在Azure Custom Vision服务中训练模型,并获取项目ID、迭代ID和预测密钥。

  4. 在Unity编辑器中,将项目ID、迭代ID和预测密钥添加到“ImageRecognitionController”脚本中。

  5. 单击“Play”按钮来运行场景。

  6. 在场景中,您可以看到摄像机拍摄的图像,并且已经成功地识别了图像中的主体及其位置,并添加了标记框。

  7. 现在,您已经成功地使用代码实现了图像识别,并添加了标记框。

结论

在Unity中,使用ML-Agents插件和代码可以轻松地实现图像识别,并且可以根据自己的需求选择不同的方法。无论您选择哪种方法,都可以让您更好地控制游戏元素的外观和交互效果,从而更好地实现游戏的交互效果。

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