# iOS SDK

Roboflow Mobile iOS SDK は、高速な推論のために、または新しい一連の機能・性能・ユースケース（拡張現実など）を実現するために、edge（iPad または iPhone）上でモデルを実行する必要がある iOS アプリケーションを開発している場合に最適な選択肢です。

カスタムのコンピュータビジョンモデルを組み込んだネイティブモバイルアプリケーションにより、開発者はアプリに視覚を与えることができます。

## サポートされるタスク

以下のタスクタイプが hosted API でサポートされています:

| タスクタイプ           | iOS SDK Deployment でサポート |
| ---------------- | ------------------------ |
| 物体検出             | ✅                        |
| 分類               |                          |
| インスタンスセグメンテーション  | ✅（iOS 18 以上）             |
| セマンティックセグメンテーション |                          |

### CoreML Export 互換性

以下のモデルアーキテクチャは、オンデバイス deployment 用の CoreML（`.mlpackage`）export をサポートしています:

| モデル      | CoreML Export |
| -------- | ------------- |
| RF-DETR  | ✅             |
| YoloLite | ✅             |
| 分類モデル    | ✅             |

## モデルを iOS デバイスに Deploy する

### サポートされるハードウェアとソフトウェア

すべての iOS デバイスはオンデバイス推論をサポートしていますが、iPhone 8（A11 Bionic Processor）より古いものは、エネルギー効率の低い gpu engine にフォールバックします。

Roboflow では、最小 iOS バージョン 15.4（インスタンスセグメンテーションモデルでは 18.0）が必要です。

## プロトタイピング

以下を使って開発できます [Roboflow Serverless Hosted API](https://docs.roboflow.com/deploy/serverless)。これはオンデバイス推論と同じ学習済みモデルを使用します。

## インストール

* インストール [CocoaPods](https://guides.cocoapods.org/using/getting-started.html) | [トラブルシューティングガイド](https://guides.cocoapods.org/using/troubleshooting#installing-cocoapods)

「CocoaPods は Ruby で構築されており、macOS に標準で用意されている Ruby でインストールできます。Ruby Version manager を使用することもできますが、何をしているかを理解している場合を除き、macOS に標準搭載されている Ruby を使用することを推奨します。デフォルトの Ruby を使用してインストールする場合、gems のインストール時に `sudo` を使用する必要があります。（ただし、これは gem のインストール中のみの問題です。）」 - [CocoaPods](https://guides.cocoapods.org/using/getting-started.html)

このプロセスで RubyGems に管理者権限を与えたくない場合は、「Sudo-less」インストールも選択肢です。ただし、 `sudo` インストールのほうがより一般的である点に注意してください。

次を入力して、CocoaPods が正常にインストールされたことを確認してください `pod --version` を Terminal で実行します。

### Roboflow CocoaPod のインストール

まず、次を実行します `pod init` をプロジェクトディレクトリで実行します。

以下を確認してください `Podfile` に次が指定されていることを確認してください `platform :ios, '15.4'`

次に、以下を追加します `pod 'Roboflow'` をあなたの `Podfile`.

XCode Command Line Tools がインストールされていない場合は、次を実行します `xcode-select --install` を Terminal で実行します。

これにより次が返されます: `xcode-select: error: command line tools are alreadyinstalled, use "Software Update" to install updates` Command Line Tools がすでにシステムに存在する場合。

最後に、次を実行します `pod install` を実行し、生成された `.xcworkspace` ファイルを次で開きます [XCode](https://developer.apple.com/xcode/).

![Podfile のインストールが成功した後の Terminal](/files/64434150043020401a8a6b8acf7a365391cb367e)

![Podfile のインストールが成功した後のプロジェクトディレクトリ](/files/2da66994d2a7ffc71b12b5f5c9d9f4c1888bcb6e)

* 次のエラーが返される場合: 「You may have encountered a bug in the Ruby interpreter or extension libraries,」 その場合はまず次を実行してください `brew install cocoapods`、その後に次を実行します `pod install` を実行し、生成された `.xcworkspace` ファイルを XCode で開きます。
  * 次を入力して、CocoaPods が正常にインストールされたことを確認してください `pod --version` を Terminal で実行します。

### Swift で Roboflow を使用する

次へ移動します `.xcworkspace` ファイルを XCode で開きます。

![](/files/2295650ae62d8e5dc623df8b7a1b2679dd1b7fdd)

次に、以下を追加して Roboflow を import します `import Roboflow`。を `.xcworkspace` ファイルに追加します。

次に、以下を使って Roboflow API のインスタンスを作成します `let rf = Roboflow(apiKey: "API_KEY")`。 `modelVersion`については、 `YOUR-MODEL-VERSION-#` をモデルのバージョン番号の整数値に置き換えてください。

#### Project 情報の確認

**Completion Handler の使い方:**

```swift
import Roboflow
...
//API Key で初期化
let rf = RoboflowMobile(apiKey: "API_KEY")
var model: RFModel?
...

//model はあなたのモデルの project 名です
rf.load(model: "YOUR-MODEL-ID", modelVersion: YOUR-MODEL-VERSION-#) { [self] model, error, modelName, modelType in
    if error != nil {
        print(error?.localizedDescription as Any)
    } else {
        model?.configure(threshold: threshold, overlap: overlap, maxObjects: maxObjects
                            processingMode: .performance または .balanced または .quality, // instance seg
                            maxNumberPoints: マスク処理ポイントの最大数) // instance seg
        self.model = model
    }
    
}
...

//model?.detect は UIImage を受け取り、その上で推論を実行します
let img = UIImage(named: "example.jpeg") // または CVPixelBuffer
model?.detect(image: img!) { predictions, error in
    if error != nil {
        print(error)
    } else {
        print(predictions)
    }
}
```

**非同期での使い方:**

非同期で使用するには、非同期ブロック内で Roboflow モデルを呼び出す必要があります。

```swift
import Roboflow
...
//API Key で初期化
let rf = RoboflowMobile(apiKey: "API_KEY")
...

//model はあなたのモデルの project 名です
let (model, loadingError, modelName, modelType) = await rf.load(model: "YOUR-MODEL-ID", modelVersion: YOUR-MODEL-VERSION-#)
model!.configure(threshold: threshold, overlap: overlap, maxObjects: maxObjects)
...

//model?.detect は UIImage を受け取り、その上で推論を実行します
let img = UIImage(named: "example.jpeg")
let (predictions, predictionError) = await model!.detect(image: img!)
print(predictions)
```

**Predictions の形式:**

```
x:Float //物体中心の x
y:Float //物体中心の y
width:Float
height:Float
className:String
confidence:Float
color:UIColor
box:CGRect
points:[CGPoint] // インスタンスセグメンテーションモデルのみ
```

[CGRect](https://developer.apple.com/documentation/corefoundation/cgrect)

### ネイティブ Swift の例

この [roboflow-ios-starter](https://github.com/roboflow/roboflow-ios-starter) アプリは、roboflow モデルを使った realtime iOS アプリを作成するための優れた出発点です。これには、カメラ設定、モデルの読み込みと処理、および物体検出モデルとインスタンスセグメンテーションモデルの両方に対応した出力描画コードが含まれています。

### React Native Expo アプリの例

この SDK を React Native の expo アプリに統合する例もこちらで提供しています。独自の downstream アプリケーションの構築を検討する際に役立つでしょう。

必ず次の両方があることを確認してください [Expo](https://docs.expo.dev/) および [CocoaPods](https://guides.cocoapods.org/using/getting-started.html) がインストールされていること。

* `expo-cli` は次の Node.js バージョンをサポートしています: `>=12.13.0 <15.0.0` （Maintenance LTS）および `>=16.0.0 <17.0.0` （Active LTS）
* Node.js 用の yarn パッケージをインストールする必要があります（`npm install -g yarn`)

{% embed url="<https://github.com/roboflow-ai/RoboflowExpoExample>" %}

### iOS アプリケーションの例 - CashCounter

ダウンロード [CashCounter](https://apps.apple.com/app/roboflow-cash-counter/id1633812788)。これは米国の硬貨と紙幣を数えるサンプル iOS アプリで、コンピュータビジョンモデルを iPhone に deploy する方法の例として利用できます。バウンディングボックス、FPS、物体カウント、画像アップロードなどの可視化例を見ることができます。


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/sdks/ios-sdk.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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