20、结合Core ML与计算机视觉：模型训练与远程更新全解析

结合Core ML与计算机视觉：模型训练与远程更新全解析

1. 结合Core ML与计算机视觉

在开发处理照片或实时摄像头画面的应用时，计算机视觉能发挥多种作用，比如检测图像中的人脸、识别照片里特定的矩形区域（像交通标志），甚至检测图片中的主要物体。

为了在应用中使用计算机视觉，苹果推出了Vision框架。借助该框架，我们能与Core ML结合，实现复杂的图像识别功能。

1.1 了解Vision框架

Vision框架基于强大的深度学习技术，可完成多种计算机视觉任务，如先进的人脸识别、文本识别、条形码检测等。

使用Vision进行人脸识别时，不仅能获取人脸位置，还能识别眼睛、鼻子、嘴巴等面部特征点。这得益于苹果在幕后广泛运用的深度学习技术。

使用Vision完成大多数任务通常包括以下三个阶段：
1. 创建请求，明确需求，例如使用 VNDetectFaceLandmarksRequest 请求检测面部特征。
2. 设置能分析图像的处理程序。
3. 从结果观察中获取所需信息。

以下代码展示了如何在图像中查找面部特征点：

let handler = VNImageRequestHandler(cgImage: image, options:  [:])
let request = VNDetectFaceLandmarksRequest(completionHandler: {  request, error in
  guard let results = requ