使用 Swift【1】 和 Core ML【2】 进行图像分类的代码实践
随着移动设备的普及和性能的提升，图像分类技术在智能手机上的应用越来越广泛。Swift 语言作为苹果公司推出的新一代编程语言，以其简洁、安全、高效的特点，成为了开发 iOS 应用程序的首选。Core ML 是苹果公司推出的一款机器学习框架，它允许开发者将机器学习模型集成到 iOS 应用中。本文将围绕 Swift 语言和 Core ML，详细介绍如何使用代码实现图像分类功能。
1. 准备工作
在开始编写代码之前，我们需要做一些准备工作：
1. 安装 Xcode【3】：Xcode 是苹果公司提供的集成开发环境，用于开发 iOS 应用程序。可以从苹果官网下载并安装最新版本的 Xcode。
2. 创建新项目：打开 Xcode，创建一个新的 iOS 项目。选择“App”模板，并设置项目名称、团队、组织标识符等信息。
3. 安装 Core ML 模型：从网上下载一个预训练的图像分类模型，例如 MobileNet【4】 或 ResNet【5】。将模型文件（.mlmodel）拖拽到项目中。
2. 添加 Core ML 模型
将模型文件添加到项目中后，需要进行以下操作：
1. 导入模型：在 Swift 文件中，使用 `import CoreML` 模块导入 Core ML。
2. 创建模型实例：创建一个模型实例，以便在应用中使用模型进行图像分类。
swift
import CoreML
let model = try? VNCoreMLModel(for: MobileNetV2().model)
3. 图像预处理
在将图像输入到模型之前，需要进行预处理操作，以确保图像符合模型的输入要求。
1. 获取图像数据：从相机或相册获取图像数据。
swift
import UIKit
let image = UIImage(named: "example.jpg")
2. 调整图像大小：根据模型输入要求，调整图像大小。
swift
let resizedImage = image?.resize(to: CGSize(width: 224, height: 224))
3. 转换为 Core ML 格式：将图像转换为 Core ML 所需的格式。
swift
let ciImage = CIImage(image: resizedImage)
4. 图像分类
将预处理后的图像输入到模型，进行图像分类。
1. 创建图像分类请求：创建一个图像分类请求，并设置模型。
swift
let request = VNCoreMLRequest(model: model) { request, error in
guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation] else {
return
}
let topResult = results.first
print("Top classification: (topResult?.identifier ?? "Unknown") with confidence (topResult?.confidence ?? 0)")
}
2. 执行图像分类请求：将图像分类请求添加到图像分类队列中，并执行。
swift
let handler = VNImageRequestHandler(ciImage: ciImage)
try? handler.perform([request])
5. 实时图像分类
为了实现实时图像分类，可以使用相机捕获实时图像，并重复上述步骤进行分类。
1. 创建相机捕获会话：创建一个相机捕获会话，并设置相机参数。
swift
import AVFoundation
let captureSession = AVCaptureSession()
let camera = AVCaptureDevice.default(for: .video)
let input = try? AVCaptureDeviceInput(device: camera)
captureSession.addInput(input!)
2. 创建预览图层：创建一个预览图层，用于显示相机捕获的实时图像。
swift
let previewLayer = AVCaptureVideoPreviewLayer(session: captureSession)
previewLayer.frame = view.bounds
view.layer.addSublayer(previewLayer)
3. 设置输出：设置一个输出，用于处理实时图像。
swift
let output = AVCaptureVideoDataOutput()
output.setSampleBufferDelegate(self, queue: DispatchQueue.main)
captureSession.addOutput(output)
4. 启动相机捕获会话：启动相机捕获会话，并开始捕获实时图像。
swift
captureSession.startRunning()
5. 处理实时图像：在 `AVCaptureVideoDataOutput【6】SampleBufferDelegate` 协议中，处理实时图像并进行分类。
swift
func captureOutput(_ output: AVCaptureOutput, didOutput sampleBuffer: CMSampleBuffer, from connection: AVCaptureConnection) {
// 获取图像数据，并进行分类
}
6. 总结
本文介绍了使用 Swift 语言和 Core ML 进行图像分类的代码实践。通过以上步骤，我们可以将预训练的图像分类模型集成到 iOS 应用中，实现实时图像分类功能。在实际开发过程中，可以根据需求调整模型、图像预处理和实时图像处理等步骤，以获得更好的效果。
7. 扩展阅读
1. [Core ML 官方文档](https://developer.apple.com/documentation/coreml)
2. [Swift 官方文档](https://docs.swift.org/swift-book/LanguageGuide/TheBasics.html)
3. [AVFoundation 官方文档](https://developer.apple.com/documentation/avfoundation)
希望本文能帮助您更好地了解 Swift 语言和 Core ML 在图像分类领域的应用。
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