20、利用Core ML实现图像识别与物体识别

利用Core ML实现图像识别与物体识别

1. 前期准备

在应用中使用Core ML模型前，我们需要做一些准备工作。
- 下载Core ML模型 ：访问 https://developer.apple.com/machine-learning 下载MobileNet和SqueezeNet模型，这两个模型专注于图像识别且体积较小。通过试验不同模型，可了解其准确性及使用方式。
- 寻找合适的图像 ：使用搜索引擎搜索物体图像，如汽车、狗、电脑或鸟等。选择背景空白（如全白色）的图像，这样能提高Core ML模型正确识别的几率。

2. 创建图像识别应用

2.1 创建项目

使用Xcode创建一个名为ImageRecognition的单视图应用项目，该应用会加载下载的物体图像，并在屏幕上显示机器学习模型的描述。

2.2 导入框架

打开ViewController.swift文件，在“import UIKit”行下添加以下代码：

import UIKit
import CoreML
import Vision

• “import CoreML” 使项目能识别和使用添加的Core ML模型。
• “import Vision” 让项目使用