概要 tvOSアプリでは、Viewに収まりきらないテキストをフォーカス可能にし、別画面へpresentさせて全文表示を行うというシンプルなUIが多用されています。色んな所で使えるものの作らなければならない部分も多いため、実装パターンとして残しておこうと思います。 具体的には以下のような仕上がりになり、Buttonの下にあるViewがそれにあたります。極力標準アプリに近い形のデザインを目指して作りました。 実装 Viewをフォーカス可能にして、ジェスチャーへ合わせてパララックスできるようにする ここの部分に関しては手前味噌ですが、会社のブログで書いたこちらの記事がそのまま使えます。 2017年こそtvOSアプリ開発を始めたいエンジニア向け、UI実装ノウハウ集 iOSでパララックス効果を与えるにはiOS7から登場したUIMotionEffectを使いますね。tvOSではそれがそのまま、siri

こんにちは。iOSエンジニアの遠藤です。 最近のiQONはコンテンツ量が増えてユーザーの詳細ページに表示する情報が多くなってきました。今のデザインでは情報量が多すぎて詳細ページが見づらい状況になっています。そこで以下のようなコンテンツをタブで管理できるかつユーザー情報を表示してスクロールするデザインを実装しました。 実装について色々と調べたのですがあまり情報が無かったので共有したいと思います。実装する上で参考になれば幸いです。 今回のUIを実現する上で解決しなければいけない課題 ・スワイプでもタブの切り替えができる ・ある一定以上スクロールした場合にタブの位置を固定する 解決策 既にiQONの仕組みとしてある、スワイプでタブの切り替えをするところから考えていきたいと思います。 【スワイプでタブの切り替えについて】 ・スワイプでタブを切り替えるにはUIPageViewControllerを使

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1 はじめに 本記事は、AVFoundationを使用しのバーコードの読み取りを紹介するものです。 AVFoundationを使用する場合の共通的な処理については下記に纏めましたので、是非、ご参照下さい。 [iOS] AVFundationを使用して、「ビデオ録画」や「連写カメラ」や「QRコードリーダー」や「バーコードリーダー」を作ってみた バーコードの規格も多数存在していますが、日本では、標準タイプ（13桁）と短縮タイプ（8桁）の2種類が主に利用されているようです。 本記事のサンプルでは、この２つを検出するため、対象のメタデータタイプをAVMetadataObjectTypeEAN13Code及び、AVMetadataObjectTypeEAN8Codeに設定しています。 2 入出力 QRコードの読み取りを実装する場合、入力として、カメラ（今回は背面）を使用し、出力として、メタデータであ

iOS7からステータスバーの背景とナビゲーションバーが一体化し、ステータスバーの文字列スタイルをViewControllerで制御するためのdelegateが追加されたのでメモ。 ナビゲーションバーをカスタマイズする ナビゲーションバーの色を変える まず、ナビゲーションバーの背景色はbarTintColorで変更できる [UINavigationBar appearance].barTintColor = [UIColor colorWithRed:0.000 green:0.549 blue:0.890 alpha:1.000];

Array -> UnsafeMutablePointer -> Array z�%V �/��%V var initalArray = [1, 2, 3] let pointer: UnsafeMutablePointer<Int> = UnsafeMutablePointer(initalArray) let arrary = Array(UnsafeBufferPointer(start: pointer, count: initalArray.count))

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以前、『TensorFlowの学習済みモデルを拾ってきてiOSで利用する』という記事を書いたのですが、そのとき用いたモデルデータはいずれも Protocol Buffers 形式でした。 （YOLOモデルでリアルタイム一般物体認識） Protocol Buffersはプラットフォーム等を問わない汎用的なフォーマットですが、上の記事を書いたときにわからなかったのが、.pbでエクスポートされたTensorFlow用のモデルでも、iOSで使えるものと使えないものの違いはあるのかないのか、あるとしたら何なのか（単にサイズや使用メモリ量とかが制限になってくるのか）、という点です。 理解の手がかりになるかわかりませんが、TensorFlowのiOSサンプルがどうやってモデルデータを読み込んでいるか、コードをちょっとだけ追ってみます。 なお、今回利用するサンプルはsimpleです。 .pbファイル読み込

Metal Performance Shadersについて iOS10からiOSで畳み込みニューラルネットを作れるようになりました。畳み込み層、プーリング層、正規化層、活性化関数など基本的なツールは揃っています。ただし最適化アルゴリズムなどは揃っておらず、学習はできません。Pythonなどで学習したモデルをプロジェクト内に持ってきてその重みやバイアスを使用することになります。AppleのサンプルコードでもMNISTを学習したモデルをプロジェクト内に置いていますが、肝心のファイルの拡張子は.dataとなっており、どんな種類のファイルなのかわからなかったので調べてみました。 Pythonライブラリにおけるモデルの保存形式 Chainerのドキュメントを見てみるとsave_npzとsave_hdf5という二つのモデル保存用メソッドがあります。npzはNumPy配列を保存するファイル形式のようです

iOS 11からCore MLが追加されましたが、もちろんiOS 10では利用することができません。代わりに、Metal Performance Shaders（MPS）フレームワークを利用してiOSデバイス上でCNN（Convolutional Neural Network）の推論を行うことが可能です。 iOSの機械学習フレームワークの比較 - Core ML / Metal Performance Shaders (MPSCNN) / BNNS - Qiita このMPSのCNN関連APIはiOS 10で追加されました。フレームワーク名に"Metal"とあるとおり、iOSデバイスのGPUで畳み込みニューラルネットワークを用いた推論の計算を行える、という代物です。 『先日書いた記事』では、MPSCNNを用いて手書き文字認識を行うCNNを実装するコードを示しました。 当該サンプル（Appl

MetalでCNNの計算を行うためのAPI群、MPSCNNを用いた手書き数字認識のサンプルを読む、という記事の続きです。 iOS 10でMetal Performance Shadersフレームワークに、CNN（Convolutional Neural Network）演算機能群が追加されました。iOSデバイスのGPUで畳み込みニューラルネットワークの計算をさせることができる、という代物です。 前編ではネットワークの中身には踏み込まず、オーバービューとして利用するアプリケーション側の実装について見ていきました。 後編となる本記事ではいよいよMetal Performance Shadersを用いたCNN（Convolutional Neural Network / 畳み込みニューラルネットワーク）の実装について見ていきます。 なお、CNN自体の解説はここでは省略しますが、概念をざっくり理解

iOS 10でMetal Performance Shadersフレームワークに、CNN（Convolutional Neural Network）演算機能群が追加されました。iOSデバイスのGPUで畳み込みニューラルネットワークの計算をさせることができる、という代物です。iOSデバイスのGPUも日々進歩しているとはいえ、モバイルデバイスなのでさすがに学習までは厳しいところですが、学習済みのネットワークの計算であれば使えるケースはありそうです。 このMPSCNNのApple公式サンプルコードとして、CNNで手書き文字認識を行うサンプルが公開されています。 MPSCNNHelloWorld ただこちらは一時期ずっとSwiftのバージョンの問題でビルドできなかったりした事情もあり、iOS-10-Samplerというサンプルコード集アプリに移植したものがあるので、今回はそちらを追っていきます。

iOS 10でニューラルネットワークAPIのBNNS (Basic neural network subroutines) がAccelerateフレームワークに追加されたり、TensorFlowのiOSサポートが追加されたり、Prismaがオフライン対応したりと、なんとなくあらかじめ学習させておいたモデルを使って計算するぐらいのことはiOSデバイス側でやらせてもいいんじゃないか、という空気感も出てきたような気がしてます。1 ・・・いや、そんな大層な理由ではなくて、機械学習/ディープラーニングについて無知な自分が、学習用に大量のデータを集めて、Pythonスクリプトを書いて自前モデルを作成するのは一段ハードルが高いように思えてしまいます。 というわけで、先日書いた『TensorFlowにiOSサポートが追加されたそうなので試してみた』の次のステップとして、GitHubとかに落ちている学習済

TensorFlow に iOS サポートが追加された というニュースを見かけたので、ビルドして、iOSで動作させてみました。 （たまたま目の前にあった扇風機もバッチリ認識してくれました） 本記事では最終的にうまくいった手順を書いています。この手順をなぞってみるにあたってTensorFlowや機械学習・ディープラーニングについての専門知識は不要ですのでぜひお試しください！ ビルド手順 （2017.4.15追記）v1.1.0 RC2 のビルド 現時点での最新Release（候補）である v1.1.0 RC2 も、tensorflow/contrib/makefile/build_all_ios.sh を実行するだけでビルドできました。 （2016.8.22追記）v0.10.0 RC0 のビルド 現時点での最新Releaseである v0.10.0 RC0 は、下記手順でビルドしようとすると c

一昨日メルカリさんのオフィスで開催された iOSDC Reject Conference days2 で、「iOSとディープラーニング」というタイトルで登壇させていただきました。 大層なタイトルですが、僕はディープラーニングや機械学習について詳しいわけではなく、「これから勉強したい」だけの素人です。iOSDCのCFPではLT枠の場合はトーク概要を書く必要がなかったので、タイトルは大きめにしておいて、内容は勉強の進捗に応じて、という算段でした。 で、先週あたりから夜な夜なこのへんの勉強をしていて、 TensorFlowの学習済みモデルを拾ってきてiOSで利用する - Qiita この次に「自分でモデルをつくる」というステップに進みたかったのですが、次から次へとわからないことがでてきて、結局「誰かがつくったサンプルを動かす」「拾ってきたモデルを使う」止まりの発表になってしまいました。 そこは引

Swiftでリフレクションで少し遊んだら楽しかったので、 メモがき程度にまとめたいと思います。 リフレクションにはMirror構造体を使います。 リフレクション(Reflection)とは？ そもそもリフレクションってなに？っていう状態でした。 そこでカスである私はググりました。 下記リンクでなんとなく理解できたので概要の部分を引用させていただきます。 リフレクションは，プログラムの中でそのプログラムに含まれる型や変数/メソッドの情報を参照/操作できるようにする仕組みです。 -- 引用元: http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Keyword/20070207/261164/ リフレクション (reflection) とは，プログラムの実行過程でプログラム自身の構造を読み取ったり書き換えたりする技術のことである。 -- 引用元: http://promam

Swift3で書き直しました 【iOS】UILabelにPaddingをつける（Swift3対応） - Qiita 上記の記事でSwift3用に書き直したソースコードを書いたので、そちらをご参考ください。 過去記事 UILabelに日本語フォントを設定している状態で英字を表示すると g とか q とか p など下に伸びる文字が切れて表示されることがあったのでそれの対応として UILabelに Paddingを設定しました。 class PaddingLabel: UILabel { // paddingの値 let padding = UIEdgeInsets(top: 4, left: 4, bottom: 4, right: 4) override func drawTextInRect(rect: CGRect) { let newRect = UIEdgeInsetsInsetRe