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，通過攝像頭發現并標記目標。

實現效果圖

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，歡迎關注創新互聯行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！

文章名稱：iOS通過攝像頭圖像識別技術的示例分析
轉載來源：http://m.newbst.com/article36/gcegpg.html

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