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iOS通過攝像頭圖像識別技術的示例分析-創(chuàng)新互聯

小編給大家分享一下iOS通過攝像頭圖像識別技術的示例分析,希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲,下面讓我們一起去探討吧!

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目前的計算機圖像識別,透過現象看本質,主要分為兩大類:

1、基于規(guī)則運算的圖像識別,例如顏色形狀等模板匹配方法

2、基于統(tǒng)計的圖像識別。例如機器學習ML,神經網絡等人工智能方法

**區(qū)別:**模板匹配方法適合固定的場景或物體識別,機器學習方法適合大量具有共同特征的場景或物體識別。

**對比:**無論從識別率,準確度,還是適應多變場景變換來講,機器學習ML都是優(yōu)于模板匹配方法的;前提你有大量的數據來訓練分類器。如果是僅僅是識別特定場景、物體或者形狀,使用模板匹配方法更簡單更易于實現。

**目標:**實現在iOS客戶端,通過攝像頭發(fā)現并標記目標。

實現效果圖

iOS通過攝像頭圖像識別技術的示例分析

iOS通過攝像頭圖像識別技術的示例分析

可能出現的異常:

將從官網下載的opencv2.framework拖入項目后,出現找不到opencv2庫的錯誤:ld: framework not found opencv2 clang:error: linker command failed with...。原因估計是打開項目用的XCode 9,而拖入的opencv2.framework版本為3.2版本;看opencv2.framework的3.3版本更新說明,估計XCode 9與3.2版本不兼容,下載最新3.3版本https://opencv.org/opencv-3-3.html,拖入ThirdFramework文件夾下,編譯即可通過。

拖入opencv2.framework的3.3版本后,編譯出現大量類似警告:

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 ...

看完了這篇文章,相信你對“iOS通過攝像頭圖像識別技術的示例分析”有了一定的了解,如果想了解更多相關知識,歡迎關注創(chuàng)新互聯網站建設公司行業(yè)資訊頻道,感謝各位的閱讀!

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文章位置:http://www.chinadenli.net/article40/ijgho.html

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