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。
