首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用swift,coreml,vision实时改变被检测物体的颜色?

使用Swift、CoreML和Vision实时改变被检测物体的颜色,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的框架和库:在Swift项目中,首先需要导入CoreML、Vision和UIKit框架。
  2. 加载模型:使用CoreML框架加载已经训练好的模型。可以使用Create ML工具训练自己的模型,也可以使用苹果提供的一些预训练模型。
  3. 创建图像请求:使用Vision框架创建一个图像请求,并设置请求的处理方法。
  4. 处理图像请求:在请求的处理方法中,可以获取到检测到的物体及其位置信息。可以通过遍历检测到的物体,获取其位置和类别信息。
  5. 改变物体颜色:根据检测到的物体位置信息,可以使用UIKit框架中的方法修改图像的像素值,从而改变物体的颜色。可以使用Core Graphics框架创建一个图形上下文,然后使用像素操作方法修改图像的像素值。
  6. 显示修改后的图像:将修改后的图像显示在界面上,可以使用UIImageView或者自定义的视图来显示图像。

以下是一个示例代码,演示如何使用Swift、CoreML和Vision实时改变被检测物体的颜色:

代码语言:txt
复制
import UIKit
import CoreML
import Vision

class ViewController: UIViewController {

    @IBOutlet weak var imageView: UIImageView!
    
    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
        
        // 加载模型
        guard let model = try? VNCoreMLModel(for: YourModel().model) else {
            fatalError("无法加载模型")
        }
        
        // 创建图像请求
        let request = VNCoreMLRequest(model: model) { (request, error) in
            guard let results = request.results as? [VNRecognizedObjectObservation] else {
                fatalError("无法获取检测结果")
            }
            
            // 处理检测结果
            self.processDetectionResults(results)
        }
        
        // 处理图像请求
        func processDetectionResults(_ results: [VNRecognizedObjectObservation]) {
            guard let image = imageView.image else {
                return
            }
            
            // 创建图形上下文
            UIGraphicsBeginImageContextWithOptions(image.size, true, 0.0)
            guard let context = UIGraphicsGetCurrentContext() else {
                return
            }
            
            // 绘制原始图像
            image.draw(at: .zero)
            
            // 遍历检测结果
            for result in results {
                // 获取物体位置信息
                let boundingBox = result.boundingBox
                let rect = CGRect(x: boundingBox.origin.x * image.size.width,
                                  y: boundingBox.origin.y * image.size.height,
                                  width: boundingBox.size.width * image.size.width,
                                  height: boundingBox.size.height * image.size.height)
                
                // 修改物体颜色
                context.setFillColor(UIColor.red.cgColor)
                context.fill(rect)
            }
            
            // 获取修改后的图像
            guard let modifiedImage = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext() else {
                return
            }
            
            // 结束图形上下文
            UIGraphicsEndImageContext()
            
            // 显示修改后的图像
            imageView.image = modifiedImage
        }
        
        // 获取图像
        guard let image = UIImage(named: "your_image") else {
            fatalError("无法加载图像")
        }
        
        // 将图像转换为CIImage
        guard let ciImage = CIImage(image: image) else {
            fatalError("无法转换图像")
        }
        
        // 创建处理请求
        let imageRequestHandler = VNImageRequestHandler(ciImage: ciImage, options: [:])
        
        // 处理图像请求
        do {
            try imageRequestHandler.perform([request])
        } catch {
            print("图像处理错误:\(error)")
        }
    }
}

这个示例代码演示了如何使用Swift、CoreML和Vision实时改变被检测物体的颜色。在代码中,首先加载了一个模型,然后创建了一个图像请求,并设置了请求的处理方法。在处理方法中,获取到了检测到的物体信息,并根据物体位置信息修改了图像的颜色。最后,将修改后的图像显示在界面上。

请注意,这只是一个示例代码,具体的实现方式可能因为使用的模型和需求的不同而有所差异。在实际开发中,可能需要根据具体的需求进行适当的修改和调整。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【大咖来了】有道周枫:苹果Core ML对移动端深度学习意义

另一个结果是,CoreML看起来更方便使用。...模型训练好了之后,只要拖放到XCode中就可以使用,苹果甚至把接口Swift代码都给你生成好了,非常方便。 Core ML 能够为开发者带来哪些技术亮点?...开发者能够用CoreML实现实时物体识别、人脸特征点识别、跟踪运动中物体、文本分析等,这些处理过程都可以在现有的iPhone和iPad上运行。...下面是CoreML能够实现一部分技术Demo: 实时物体识别(Resnet >10fps) ? 带五官位置的人脸检测(直接调用Vision Framework) ?...物体跟踪(Vision Framework) ? Core ML填补了iOS移动端机器学习空白,开发者们可以从这个新框架出发,思考自己App能够封装哪些人工智能新技术。

1.2K90

深度学习图像识别项目(下):如何将训练好Kreas模型布置到手机中

AiTechYun 编辑:yxy 在上篇博文中,你学到了如何用Keras训练卷积神经网络 今天,我们将这种经过训练Keras模型部署到iPhone手机或者说iOSAPP中,在这里我们使用CoreML...回顾一下,在这个由三部分组成系列中,我们学习了: 如何快速构建图像数据集 训练Keras和卷积神经网络 使用CoreML将我们Keras模型部署到手机应用程序中 我今天目标是向你展示使用CoreML...如果你模型是使用BGR颜色通道排序进行训练,那么将此值设置为True非常重要, 以便CoreML按预期运行。如果模型是使用RGB图像进行训练,则可以放心地忽略此参数。...AVFoundation框架是iOS上影声媒介,我们用它从相机中捕捉。 我们使用 Vision框架为我们自定义CoreML模型分类,但这个框架容许远不止这些。...借助Vision框架,可以执行人脸检测,面部标志检测,条形码识别,特征跟踪等。 现在我们已经导入了相关框架,下一步创建 ViewController 类(从一个文本标签开始): ?

5.3K40

资源 | 用苹果Core ML实现谷歌移动端神经网络MobileNet

这一框架易用性如何?大会之后,开源社区中很快就出现了有关 Core ML 实现。...Neural Networks for Mobile Vision Applications》中神经网络架构 MobileNet 苹果 CoreML 框架实现。...目前,它只能用于识别猫图片,实时视频识别将在稍后加入(可以看看 Forge:https://github.com/hollance/Forge,一个用于 iOS10 Metal 神经网络工具包,...当然,如果你希望尝试,以下是如何将原版 Caffe 模型转换到.mlmodel 文件中方法: 1. 从 Caffemodel 文件中下载模型,放到本项目中根目录下。...我们也展示了 MobileNets 在多种不同应用中有效性,其中包括物体检测、粒度分类、面部属性和大规模地理定位。 ? MobileNets 可以应用于多种识别任务,让设备实现智能化 ?

85670

深度学习及AR在移动端打车场景下应用

这样在屏幕正中央俯视偏角γ处渲染一个3D节点问题,其实就是如何才能把观测坐标转换为世界坐标的问题。我们首先将物体放在手机前3米处,然后直接根据下图所示公式就可求得最终坐标: ?...当摄像头获取一帧图片后会首先送入目标检测模块,这个模块使用一个CNN模型进行类似SSD算法操作,对输入图片进行物体检测,可以区分出场景中行人、车辆、轮船、狗等物体并输出各个检测物体在图片中区域信息...其中要数康奈尔大学YOLO算法尤为出名。更重要是原作者提供了一个他训练好模型,这个模型在GitHub上就可以下载,没错我们结合算法其目标检测模型算法就是使用这个→_→ 。...YOLO算法一个特性就是其检测识别速度十分快,这是由其网络结构和输入结构决定。YOLO模型输出张量结构决定了在屏幕上如何截取对应图片区域,这里简单介绍一下,概念不严谨之处还请各位不吝赐教。...比如添加车辆颜色、车牌等检测提高确认精度,优化算法在夜间、雨天等噪声环境下表现等。

1.5K90

AppleCore ML3简介——为iPhone构建深度学习模型(附代码)

在这篇文章中,我们将探索Apple应用程序整个人工智能生态,以及如何使用Core ML 3丰富生态,包括前沿预训练深度模型。...当你需要模型高性能并希望有效地部署它们时,可以选择Swift使用TensorFlow。...在这里,我们将看到CoreML3另一个有趣功能,我们如何利用CoreML3使用大量前沿预训练模型! 下面是Core ML 3支持模型列表。...import CoreML import Vision import UIKit class ViewController: UIViewController { @IBOutlet weak...如果想选择其他模型的话,你可以尝试在我们这里开发同一个应用程序上使用SqueezeNet和MobileNet,看看不同模型是如何在相同图像上运行

2K20

Xamarin.iOS中CoreML简介

该介绍包括以下内容: CoreML入门 将CoreMLVision框架结合使用 CoreML入门 这些步骤描述了如何CoreML添加到iOS项目中。...; 可以使用GetFeatureValue每个输出参数名称(例如theResult)访问输出值,如下例所示: C#复制 将CoreMLVision框架结合使用 CoreML还可以与Vision框架结合使用...以下步骤描述了如何在CoreMLVision示例中一起使用CoreMLVision 。...3.处理视觉处理结果 矩形检测完成后,执行HandleRectangles方法,裁剪图像以提取第一个矩形,将矩形图像转换为灰度,并将其传递给CoreML模型进行分类。...所述影像与CoreML样品接受一个图像参数,并使用视觉框架图像,其传递到识别单位CoreML模型中,以确定正方形区域。 最后,CoreML图像识别示例使用CoreML来识别照片中要素。

2.7K10

2020 年,苹果 AI 还有创新吗?

Vision 计算机视觉框架 Vision 增加了很多新功能。 Vision 已经有了人脸、人脸特征和人体检测模型。...不仅仅是检查静态图像,现在更注重检测视频中东西,包括离线和来自实时摄像头。方便起见,你可以直接在照相机请求处理程序中使用CMSampleBuffer对象。...它可以沿着抛物线路径检测形状,比如 踢或球。(这似乎是目前唯一内置视频任务。) 要对视频执行脱机分析,可以使用VNVideoProcessor。...还有一个新类VNDetectContoursRequest,用于检测图像中 物体轮廓。这些轮廓将作为向量路径返回。...Vision 新提供了一堆很酷东西。我很高兴苹果添加视频分析功能。虽然可以在每个视频帧上单独运行 ML,但这样做会忽略时间维度。由于移动设备速度已经足够快,所以可以实时对视频数据执行 ML。

1.2K40

苹果上线机器学习博客,背后隐藏着怎样动作和野心?

目前,苹果已经通过 CoreML 向开发者开放了负责图像处理 Vision API:面部追踪、面部识别、地标、文本识别、正方形识别、条码识别、物体追踪、图像匹配;以及负责自然语言处理Natual Language...API:语言检测、符号化识别、词形还原、对话分段、实体名称识别。...模型训练好了之后,只要拖放到 XCode 中就可以使用,苹果甚至把接口Swift代码都给你生成好了,非常方便。...,允许开发人员在用户移动设备上实时地运行人工智能应用。...iPhone 电池续航提升,这是机器学习功劳。iPhone 中早已蕴含了诸多高科技,不过用户未能察觉。我们从来不觉得消费者会希望我们列出纤细说明“如何在产品中使用机器学习技术,人们并不关心这些。

64270

苹果新推出CoreML怎么用?有哪些bug?这里有一份教程

你也想知道如何将苹果新发布API集合到你电脑上?其实比你想象简单。...第一个代码片段(见上图)只是简单尝试创建一个变量来存储你所选模型视觉展示。即使在这一节中出现了错误,项目仍能编辑。我在Xcode 9测试版中发现了不少bug,这是其中一个。...为了支持Core ML模型,苹果也推出了自己机器视觉API,并命名为Vision。...Vision包含了许多不同机器视觉模型,它们可以检测人脸、条形码、文本等多种类型,还提供基于图像Core ML模型wrapper。...例如,项目中模型可以以图片作为输入,并且返回一个描述性字符串作为输出。对于非基于图像模型,苹果已经创建了小型示例项目演示它使用方法,它独立于Vision,只依赖Core ML。

1.4K70

探索CoreML框架:将机器学习应用于移动端数据分析

本文将深入探索CoreML框架,介绍其基本概念和原理,并展示如何使用它构建和训练机器学习模型,以及将这些模型应用于移动端数据分析实际场景中。  ...CoreML框架支持多种类型机器学习模型,并提供了一套工具,帮助开发者构建和训练这些模型。  要使用CoreML框架构建和训练机器学习模型,首先需要准备训练数据。...训练数据通常包括输入特征和对应目标值。接下来,可以使用CoreML框架提供工具,如Create ML和Turi Create,进行数据预处理和模型训练。...要将训练好机器学习模型集成到移动应用中,首先需要将模型转换为CoreML格式。然后,可以使用CoreML框架提供API调用模型进行预测和分析。...,我们深入了解了CoreML框架,以及如何将机器学习应用于移动端数据分析。

75120

【实践操作】在iPhone上创建你第一个机器学习模型

CoreML还附带了三个建立在其上库: 视觉:提供高性能图像分析和计算机视觉技术库,用于识别人脸,检测特征,并对图像和视频中场景进行分类; Foundation(NLP):顾名思义,它是一个提供自然语言处理功能库...以上所有的库,都很容易使用,并提供了一个简单接口来完成一系列任务。使用上述库,CoreML最终结构将如下所示: ? 注意,上面的设计为iOS应用程序提供了一个很好模块结构。...可以在这里阅读更多关于这些库内容: 视觉(https://developer.apple.com/documentation/vision)Foundation(https://developer.apple.com...在代码中使用模型 苹果设备应用程序都是用swift(https://developer.apple.com/swift/)编程。...其中一个非常有用特性是它在本地设备上运行,从而提供了更快速度和更多数据隐私。与此同时,它还不能认为是一个成熟数据科学家友好库。我们将拭目以待,看看它在即将发布版本中会如何发展。

1.7K60

实战 | 手把手教你用苹果CoreML实现iPhone目标识别

此前,AI100(rgznai100)介绍过YOLO这个项目,它是一个用于摄像头实时目标检测系统,详情请参阅:《YOLO一眼就能认出你:看一个神经网络如何全视野实时检测目标》 作者 | Matthijs...所以首先我需要修改YAD2K脚本来使用旧版本Keras(这个改过YAD2K包含在YAD2K github repo中)。 您可以在README文件中找到有关如何进行此转换完整说明。...理想情况下,我们不会TinyYOLO直接使用这个类,而是通过Vision框架。不幸是,我无法让它工作(在beta 1和2中)。...但是目前,Vision并没有为这个Core ML模型返回任何东西。我猜测是,在当前测试版中不支持非分类器。 所以现在我们别无选择,只能跳过Vision并直接使用Core ML。...你可以setUpCamera()用这一行来改变它videoCapture.fps = 5。 结论 我希望这篇博文可以让您深入了解使用Core ML和Metal图形API之间区别。

4.1K80

手把手 | 如何在你iPhone上建立第一个机器学习模型(Apple最新CoreML框架入门)

作为一名骇客,我决定亲自上手探索一下如何建立那样系统。 进一步调查后我发现了一个很有趣工具,那就是Apple官方面向开发者推出机器学习框架工具CoreML。...CoreML还将提供什么? CoreML顶层还附带了三个库: 1.Vision:这个库提供了高性能图像分析与计算机视觉技术,用于人脸识别、特征检测以及图像与视频中场景识别。...你可以使用不同层进行不同任务,也可以用多种方式使用它们(例如,在app中使用NLP进行图像分类)。了解更多:Vision、Foundation与GameplayKit。..." #save the model coreml_model.save("SpamMessageClassifier.mlmodel") 这是如何运作呢?...在代码中创建模型 任何为苹果设备开发app都用swift编程。你不需要学swift但如果以后你有兴趣深入,你可以跟着这个教程学。 在工程导航栏中选择 ViewController.swift

2.6K60

自动化视觉跟踪

使用 Python 与 OpenCV 进行颜色检测 我们想做一件事情就是检测并跟踪某种颜色物体。为此,我们必须理解一点OpenCV是如何翻译颜色。...最后让我们看看OpenCV如何根据给出颜色来选择出我们物体。...移动物体跟踪 既然我们已经知道了如何用掩膜来选择出我们物体,那就让我们用相机来实时跟踪他移动吧。为此,我基于Adrian RosebrockOpenCV小球目标跟踪教程写了我代码。...第二,我们必须初始化LED(关灯状态): 现在,在代码循环体中,当物体检测到,”圆“创建时,我们会把LED灯打开 你可以在我GitHub库中下载到完整代码:object_detection_LED.py...提示:当物体检测到时,在图片左下方LED灯就会亮着。 试试不同颜色,不同形式物体,你会发现一旦颜色和掩码范围内匹配的话,LED灯就会亮起来。 下面的视频显示了一些经验。

96430

一篇文章看懂iOS 11 SDK所有新特性与功能

Core ML 将使用模型门槛降低了很多。 Core ML 在背后驱动了 iOS 视觉识别的 Vision 框架和 Foundation 中语义分析相关 API。...比如你可以使用 Vision高层接口,但是同时指定底层所使用模型。这给 iOS 计算机视觉带来了新可能。...新编译系统是使用 Swift 重写,在进行了一些对比以后,编译速度确实有了不小提升。...由于 Swift 4 编译器也提供了 Swift 3 兼容 (在 Build Setting 中设置 Swift 版本即可),所以如果没有什么意外的话,我可能会在之后日常开发中使用 Xcode 9...大概是这样: 像是使用 IB 来构建 UI 时候,一个很头疼事情就是设计师表示我们要不换个主题色。你很可能需要到处寻找这个颜色进行替换。

1.3K70

Stable Diffusion魅力:苹果亲自下场优化,iPad、Mac上快速出图

但令人没想到是,前几天,苹果竟亲自下场了,手把手教大家如何直接将 Stable Diffusion 模型转换为自家 iPhone、iPad 和 Mac 可以运行版本。...自 2022 年 8 月首次公开发布以来,Stable Diffusion 已经艺术家、开发人员和爱好者等充满活力社区广泛采用,能够以最少文本 prompt 创建前所未有的视觉内容。...这次发布版本包括一个 Python 包,用于使用 diffusers 和 coremltools 将 Stable Diffusion 模型从 PyTorch 转换到 Core ML,以及一个 Swift...包,用于将 PyTorch 模型转换为 Core ML 格式,并使用 Python 版 Hugging Face diffusers 执行图像生成; StableDiffusion,一个 Swift...Swift 包依赖于 python_coreml_stable_diffusion 生成 Core ML 模型文件。

3.4K10

苹果遭火速打脸:照片扫描AI逆向工程,英特尔工程师发现漏洞

月初,苹果表示将在iOS 15、macOS 12中加入对用户照片检测,目的是遏制儿童色情与虐童照片传播。 苹果还一再强调这项技术安全性和准确性。...如何提取NeuralHash模型 对于macOS用户或者已经越狱iOS用户来说,找到NeuralHash模型文件非常方便,就在以下路径中: /System/Library/Frameworks/Vision.framework...如何逆向工程 在这4个文件中,net和shape结尾文件都是json格式,使用苹果开源技术LZFSE压缩;weights保存是权重。...ab14febaa837b6c1484c35e6 NeuralHash如何工作 说到这里,苹果NeuralHash具体是如何生成图片哈希值?...这项技术保证图像被压缩或者大小调整情况下,哈希值依旧不变。

36650

实践干货 | 自动化视觉跟踪

导语 在之前某个教程里,我们探讨了如何控制Pan/Tilt Servo设备来安置一个PiCam(树莓派相机)。这次,我们将使用设备来帮助相机自动地跟踪某种颜色物体,像下边动图里那样: ?...使用 Python 与 OpenCV 进行颜色检测 我们想做一件事情就是检测并跟踪某种颜色物体。为此,我们必须理解一点OpenCV是如何翻译颜色。...最后让我们看看OpenCV如何根据给出颜色来选择出我们物体。...移动物体跟踪 既然我们已经知道了如何用掩膜来选择出我们物体,那就让我们用相机来实时跟踪他移动吧。为此,我基于Adrian RosebrockOpenCV小球目标跟踪教程写了我代码。...提示:当物体检测到时,在图片左下方LED灯就会亮着。 ? 试试不同颜色,不同形式物体,你会发现一旦颜色和掩码范围内匹配的话,LED灯就会亮起来。 下面的视频显示了一些经验。

1K20

在WebRTC上实现ML Kit笑容检测

为了展示如何使用Google新ML KIT来检测实时WebRTC流上用户笑容,我想欢迎过去HousepartyWebRTC视频大师Gustavo Garcia Bernardo。...介绍 在实时通信(RTC)中最常见机器学习(例子是计算机视觉。然而,除了使用人脸检测进行识别、跟踪和增强之外,我们还没有看到这些算法许多实际应用。...现在他们拥有高层次Vision框架和更低层次但更灵活CoreML。 在Android方面,ML支持主要由Tensorflow Lite提供。...我们注意到第一件事情是即使在快速模式下配置ML Kit时,面部检测准确程度也是如此。 我们测试是在一个典型移动/桌面视频会议设置中完成,人在看相机,没有任何物体阻挡它。...下一步 从技术角度来看,这次评估下一步将是使用定制模型(可能使用CoreML)来实现更复杂用例。 我们想到是基于生成对抗网络图像重建,用于非理想网络条件下视频传输。

1K30
领券