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小编给大家分享一下iOS通过摄像头图像识别技术的示例分析,希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获,下面让我们一起去探讨吧!
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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 ...
看完了这篇文章,相信你对“iOS通过摄像头图像识别技术的示例分析”有了一定的了解,如果想了解更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道,感谢各位的阅读!
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