iOS通过摄像头图像识别技术分享

目前的计算机图像识别,透过现象看本质,主要分为两大类:

1、基于规则运算的图像识别,例如颜色形状等模板匹配方法

2、基于统计的图像识别。例如机器学习ML,神经网络等人工智能方法

**区别:**模板匹配方法适合固定的场景或物体识别,机器学习方法适合大量具有共同特征的场景或物体识别。

**对比:**无论从识别率,准确度,还是适应多变场景变换来讲,机器学习ML都是优于模板匹配方法的;前提你有大量的数据来训练分类器。如果是仅仅是识别特定场景、物体或者形状,使用模板匹配方法更简单更易于实现。

**目标:**实现在iOS客户端,通过摄像头发现并标记目标。

实现效果图

可能出现的异常:

将从官网下载的opencv2.framework拖入项目后,出现找不到opencv2库的错误:ld: framework not found opencv2 clang:error: linker command failed with...。原因估计是打开项目用的XCode 9,而拖入的opencv2.framework版本为3.2版本;看opencv2.framework的3.3版本更新说明,估计XCode 9与3.2版本不兼容,下载最新3.3版本https://opencv.org/opencv-3-3.html,拖入ThirdFramework文件夹下,编译即可通过。

拖入opencv2.framework的3.3版本后,编译出现大量类似警告:

Direct access in function '___cxx_global_var_init' from file ...
Direct access in function '___cxx_global_var_init.2' from file ...
Direct access in function '___cxx_global_var_init.3' from file ...

Google搜索,以及在stackoverflow上发现很多人遇到同样问题,暂时未找到解决办法,但不影响功能使用,暂时忽略即可,估计下一版本会修复。

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