要实现不同尺寸图像的 Core ML 对象检测,可以按照以下步骤进行:
MLModel
类加载模型。例如:guard let model = try? VNCoreMLModel(for: YourModel().model) else {
fatalError("Failed to load Core ML model")
}
这里的 YourModel
是你的模型类名,需要根据你的模型命名进行替换。
VNCoreMLRequest
对象,用于处理图像请求并进行对象检测。例如:let request = VNCoreMLRequest(model: model) { (request, error) in
// 在这里处理对象检测结果
}
VNImageRequestHandler
类来调整图像的大小。例如:let image = // 要检测的图像
let scaledImage = image.resizeTo(size: CGSize(width: 224, height: 224)) // 调整图像尺寸为模型输入尺寸
这里的 resizeTo
方法是一个自定义的图像调整大小的方法,可以根据需要进行实现。
VNImageRequestHandler
对象处理调整后的图像,并进行对象检测。例如:let imageRequestHandler = VNImageRequestHandler(cvPixelBuffer: scaledImage.pixelBuffer, options: [:])
try? imageRequestHandler.perform([request])
这里的 scaledImage.pixelBuffer
是将调整后的图像转换为 CVPixelBuffer
类型,以便使用 VNImageRequestHandler
进行处理。
完整的代码示例:
import CoreML
import Vision
guard let model = try? VNCoreMLModel(for: YourModel().model) else {
fatalError("Failed to load Core ML model")
}
let request = VNCoreMLRequest(model: model) { (request, error) in
// 在这里处理对象检测结果
}
let image = // 要检测的图像
let scaledImage = image.resizeTo(size: CGSize(width: 224, height: 224)) // 调整图像尺寸为模型输入尺寸
let imageRequestHandler = VNImageRequestHandler(cvPixelBuffer: scaledImage.pixelBuffer, options: [:])
try? imageRequestHandler.perform([request])
这是一个基本的示例,你可以根据你的具体需求进行修改和扩展。另外,resizeTo
方法是一个自定义方法,你需要根据你的图像处理需求进行实现。