20、利用Core ML实现图像识别与物体识别应用开发

利用Core ML实现图像识别与物体识别应用开发

1. 前期准备

在开始开发图像识别应用之前，需要进行一些必要的准备工作：
- 下载Core ML模型 ：访问 https://developer.apple.com/machine-learning ，下载MobileNet和SqueezeNet模型。这两个模型都专注于图像识别，且模型大小相对较小。通过使用这两个不同的Core ML模型进行实验，可以了解它们的准确性以及Core ML模型的通用使用方式。
- 寻找测试图像 ：使用任意搜索引擎，查找如汽车、狗、电脑或鸟类等物体的图像。选择背景为纯色（如白色）的图像，这样能提高Core ML模型正确识别图像的概率。

2. 创建图像识别应用

以下是创建图像识别应用的详细步骤：
1. 创建Xcode项目 ：使用Xcode创建一个名为“ImageRecognition”的新单视图应用项目。该应用将加载下载的物体图像，并在屏幕上显示机器学习模型对图像的描述。
2. 导入必要的框架 ：打开ViewController.swift文件，在“import UIKit”行下方添加以下代码：

import UIKit
import CoreML
import Vision