Vison框架提供高性能的图片分析和计算机视觉技术来进行人脸识别、文理检测、以及在图片和视频中进行场景分类
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第一步
- VNImageRequestHandler 处理单张图片中一个或多个图像分析的请求结果
- VNSequenceRequestHandler 处理序列图片中一个或多个图像分析的请求结果
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人脸检测
- VNDetectFaceRectanglesRequest 人脸的识别请求
- VNDetectFaceLandmarksRequest 图像中的面部特征(眼睛、嘴)请求
- VNFaceObservation 人脸或者面部信息
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机器学习
- 需要借助于CoreML
- VNCoreMLRequest CoreML模型请求
- VNClassificationObservation 分类信息
- VNPixelBufferObservation 输出的图像结果
- VNCoreMLFeatureValueObservation CoreML缠上的K-Value的字典集合
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条形码识别
- VNDetectBarcodesRequest 条形码的识别请求
- VNBarcodeObservation 识别结果
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图像对齐分析
- VNTranslationalImageRegistrationRequest 放射变换相关的分析请求
- VNHomographicImageRegistrationRequest 透视变形矩阵的分析请求
- VNImageRegistrationRequest 图片配准的分析请求
- VNImageHomographicAlignmentObservation 放射变换相关的分析结果
- VNImageTranslationAlignmentObservation 透视变形矩阵的分析结果
- VNImageAlignmentObservation 图片配准的分析结果
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字体检测
- VNDetectTextRectanglesRequest 文字检测请求
- VNTextObservation 检测结果
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平面检测
- VNDetectHorizonRequest 平面角检测请求
- VNHorizonObservation 检测结果
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对象检测和追踪
- VNDetectRectanglesRequest 投影矩形检测请求
- VNTrackRectangleRequest 检测前一个识别的矩形追踪请求
- VNTrackObjectRequest 检测前一个识别的任意对象的追踪请求
- VNRectangleObservation 投影矩形识别结果
- VNDetectedObjectObservation 识别结果，提供检测的图像的位置和拓展特征
通过上面的API，我们可以简单理解下，操作的步骤就是
- 设立一个handler
- 设立一个请求
- 执行结果
参考的文档
