利用CoreML和自然语言框架实现图像识别与语言检测

### 利用 Core ML 和自然语言框架实现图像识别与语言检测 在当今的应用开发中，人工智能技术的融入为应用增添了强大的功能。本文将介绍如何使用 Core ML 模型进行图像识别，以及如何利用苹果的自然语言框架进行语言检测。 #### 寻找 Core ML 模型 要找到可用的 Core ML 模型，最简单的方法是访问苹果的机器学习开发者网站（https://developer.apple.com/machine - learning）。苹果提供了一个不断增长的经过测试的 Core ML 模型库，你可以将这些模型添加到 iOS 项目中。除了苹果的网站，你还可以在第三方网站上找到 Core ML 模型，这些模型是由人们将其他机器学习模型格式创建或转换为 Core ML 格式的。对于勇于尝试的开发者，还可以在苹果开发者网站上找到 Core ML 转换工具，使用 Python 语言将不同文件格式的机器学习模型转换为 Core ML 格式。 在评估不同的 Core ML 模型时，需要考虑模型的功能和文件大小。一般来说，模型文件越大，准确性越高，但也需要权衡文件大小对应用的影响。 #### 图像识别 目前，苹果机器学习网站上的大多数 Core ML 模型都专注于图像识别。应用可以通过加载照片应用中的图像或使用相机拍摄图像来进行识别。 以下是使用 Core ML 文件进行图像识别的具体步骤： 1. **创建项目**：创建一个新的 iOS 应用项目，命名为 CoreMLImageApp。 2. **添加模型**：从苹果网站下载 MobileNetV2 和 SqueezeNet 模型，并将它们拖放到导航面板中，点击“完成”按钮。 3. **导入框架**：打开 ContentView 文件，在 `import SwiftUI` 行下添加 `import CoreML` 和 `import Vision`。 4. **添加图像**：点击 Assets 文件夹，将多个图像拖放到该文件夹中，确保图像文件有描述性名称和相同的文件扩展名。 5. **查看模型信息**：点击 Project navigator 中的 MobileNetV2.mlmodel 文件，查看模型信息，然后点击预览标签，将图像拖放到“Drag or Add Images”框中测试模型准确性。 6. **设置状态变量和数组**：在 `ContentView: View` 行下添加状态变量和包含图像名称的数组。 7. **创建用户界面**：添加一个包含 Image、TextEditor 和 Button 的 VStack，以及一个包含两个按钮的 HStack，用于切换图像。 8. **编写 Swift 代码**：添加 `useAI` 函数，用于处理图像识别请求，并添加 `findResults` 函数，用于处理识别结果。 以下是完整的 ContentView 文件代码： ```swift import SwiftUI import CoreML import Vision struct ContentView: View { let photoArray = ["cat", "plane", "banana", "car"] @State var message = "" @State var arrayIndex = 0 @State var image: UIImage = UIImage(named: "cat")! var body: some View { VStack { Image(uiImage: image) .resizable() .aspectRatio(contentMode: .fit) .frame(width: 250, height: 250) TextEditor(text: $message) .padding() Button { useAI(sentImage: photoArray[arrayIndex]) } label: { Text("Analyze Image") }.padding() HStack { Button { if arrayIndex == 0 { arrayIndex = photoArray.count - 1 } else { arrayIndex -= 1 } message = "" image = UIImage(named: photoArray[arrayIndex])! } label: { Image(systemName: "chevron.left.square.fill") } Button { ```