Vision专题之VNSequenceRequestHandler

VNSequenceRequestHandler 是 Apple 的 Vision 框架中的一个类，专门用于处理视频序列中的图像请求，通常用于实时视频流中的图像分析。与 VNImageRequestHandler（用于静态图像分析）不同，VNSequenceRequestHandler 设计用于处理一系列连续的图像，通常是来自视频或摄像头捕捉的帧。

#1. VNSequenceRequestHandler 介绍 VNSequenceRequestHandler 继承自 VNImageRequestHandler，但是它是专门为了处理视频流中的图像请求而优化的。该类允许你对视频中的每一帧进行分析，例如进行实时面部检测、物体跟踪等任务。

#2. 主要区别：VNSequenceRequestHandler 与 VNImageRequestHandler VNImageRequestHandler：处理单张静态图像。每次执行请求时，你传入一张图片（通常是 UIImage 或 CIImage），然后框架对其进行分析。 VNSequenceRequestHandler：处理图像序列或视频流中的每一帧。通常配合视频处理或相机流应用使用，能够高效地连续处理多张图像。 #3. VNSequenceRequestHandler 使用场景 VNSequenceRequestHandler 适用于以下场景：

实时视频流分析：比如在 AR 或实时图像识别应用中处理视频流中的每一帧。 运动跟踪：用于在视频流中进行物体追踪、面部追踪等任务。 持续性图像识别：实时识别和跟踪图像中的对象，如条形码扫描或面部识别。 #4. 如何使用 VNSequenceRequestHandler 使用 VNSequenceRequestHandler 的步骤与 VNImageRequestHandler 类似，但需要处理连续的图像数据（通常是视频帧）。

示例：使用 VNSequenceRequestHandler 进行实时视频分析 假设我们在处理来自相机的视频流，并希望对每一帧进行面部识别。

import Vision
import AVFoundation
import UIKit

class CameraViewController: UIViewController, AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate {

    var captureSession: AVCaptureSession!
    var videoDataOutput: AVCaptureVideoDataOutput!
    var sequenceRequestHandler: VNSequenceRequestHandler!

    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()

        captureSession = AVCaptureSession()

        // 设置输入设备（摄像头）
        guard let videoCaptureDevice = AVCaptureDevice.default(for: .video) else {
            return
        }
        let videoDeviceInput = try! AVCaptureDeviceInput(device: videoCaptureDevice)
        captureSession.addInput(videoDeviceInput)

        // 设置输出设备（视频数据）
        videoDataOutput = AVCaptureVideoDataOutput()
        captureSession.addOutput(videoDataOutput)

        // 设置数据输出队列
        videoDataOutput.setSampleBufferDelegate(self, queue: DispatchQueue(label: "videoQueue"))

        // 初始化 VNSequenceRequestHandler
        sequenceRequestHandler = VNSequenceRequestHandler()

        // 启动摄像头会话
        captureSession.startRunning()
    }

    // AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate 方法
    func captureOutput(_ output: AVCaptureOutput, didOutput sampleBuffer: CMSampleBuffer, from connection: AVCaptureConnection) {
        guard let pixelBuffer = CMSampleBufferGetImageBuffer(sampleBuffer) else {
            return
        }

        // 将每一帧传递给 Vision 进行分析
        let ciImage = CIImage(cvPixelBuffer: pixelBuffer)

        // 创建面部检测请求
        let faceDetectionRequest = VNDetectFaceRectanglesRequest(completionHandler: handleFaceDetection)

        // 使用 VNSequenceRequestHandler 处理图像序列
        do {
            try sequenceRequestHandler.perform([faceDetectionRequest], on: ciImage)
        } catch {
            print("Failed to perform request: \(error)")
        }
    }

    // 处理面部检测结果
    func handleFaceDetection(request: VNRequest, error: Error?) {
        guard let results = request.results as? [VNFaceObservation] else {
            return
        }

        for faceObservation in results {
            let boundingBox = faceObservation.boundingBox
            // 在这里可以绘制面部框或进行其他处理
            print("Detected face at: \(boundingBox)")
        }
    }
}

#5. 注意事项 性能优化：当处理视频流时，尤其是高清的视频流，图像分析可能会非常耗费资源。可以通过降低图像的分辨率来优化性能，或者通过减少每秒处理的帧数来提高处理速度。

线程与队列：为了确保视频流的处理不会阻塞主线程，通常需要在后台队列中执行 Vision 请求。上面的代码示例中，我们在 AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate 的 captureOutput 方法中使用了一个专用队列 (videoQueue) 来处理每一帧。

实时性要求：如果你的应用需要高实时性处理，比如在 AR 应用中对每一帧视频流进行快速分析，你需要确保使用高效的图像处理方法，并且合理使用缓存和队列来避免延迟。

#6. 更多高级功能 物体跟踪：除了人脸识别，VNSequenceRequestHandler 还可以用于更复杂的物体跟踪任务。例如，结合 Core ML 模型进行视频中的物体识别与追踪。 与 Core ML 结合：你可以利用 Core ML 模型与 VNCoreMLRequest 配合使用，通过 VNSequenceRequestHandler 实现视频流中的深度学习任务。 #总结 VNSequenceRequestHandler 是 Vision 框架中的一个重要类，专门用于处理视频流或图像序列。它通常与 AVCaptureSession 配合使用，帮助开发者在实时视频流中进行图像分析和处理。对于需要实时图像识别、追踪等功能的应用，VNSequenceRequestHandler 是不可或缺的工具。