1 import UIKit 2 class ViewController：UIViewController { 3 override func viewD...
由于代码量有点大，就不在此赘述了，只展示效果，代码请前往 https://github.com/wsl2ls/iOS_Tips.git 下载 人脸检测.gif 实时滤镜拍摄.gif 相关文章：...iOS 高仿微信相机拍摄和编辑 iOS 封装原生二维码扫描和生成 如果需要跟我交流的话： ※ Github： https://github.com/wsl2ls ※ 简书：https://...www.jianshu.com/u/e15d1f644bea ※ 微信公众号：iOS2679114653 ※ QQ：1685527540
无论是按照官方的JAVA例子生成的签名串，还是通过API Explorer生成的签名串，访问接口都提示AuthFailure.InvalidAuthorization错误，错误详细信息：The request
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的许多实际应用。...ML Kit 人脸检测实验中 帧图像朝上的方向 在iOS中，ML Kit支持以UIImage或CMSampleBufferRef格式传递的帧。 注意 - 请确保旋转图像以保证图像帧“朝上”。...人脸检测API 一旦你有了UIImage的框架，你可以将它传递给ML Kit人脸检测器。正如我们稍后在大多数情况下会看到的那样，您只会传递一定比例的帧，以减少对CPU使用率的影响。...随着ML套件的应用程序的大小“刚”增长约15Mb。 示例应用程序大小从只使用OpenTok时的46.8Mb到ML Kit添加进来后的61.5Mb。 准确度 最后我们聊聊准确性。...在这方面，像苹果核心图像这样的一些API可能会提供更好的资源与精确度之间的折衷 - 至少可以在iOS平台上进行人脸检测。 然而，传统的图像处理方法仅限于用在那些算法设计的一些简化场景。
适用于iOS设备的新版机器学习应用套件Core ML 2 苹果称，Core ML 2的速度提高了30％，这要归功于批量预测技术。...Create ML还将模型的大小从90 MB减少到3 MB。 苹果公司于2017年6月推出了iOS 11和Core ML。...Core ML的更新消息随着ML Kit的发布而兴起，ML Kit是谷歌在其5月的I / O 2018开发者大会上宣布的Android和iOS机器学习软件开发套件。...苹果公司展示了将真实的乐高套件转换成一个多人共享的野外虚拟环境。...tvOS和CarPlay 机顶盒即将支持杜比全景声（Dolby Atmos）音频，苹果TV可以根据它所连接的网络检测到您的服务提供商，然后它将登录到您有权访问的所有电视应用程序，而无需执行任何操作。
【新智元导读】昨天在 WWDC 高调发布 Core ML 机器学习库后，苹果官方博客今天发布了包含 iOS 11 SDK的beta版Xcode 9，以及 iOS 11 beta版，现在就可下载使用，为你的...iOS app 增加计算机视觉、自然语言处理等智能功能。...支持的功能包括面部跟踪，人脸检测，地标，文本检测，矩形检测，条形码检测，对象跟踪和图像配准。...下载和使用 Core ML 在这里下载最新包含 iOS 11 SDK的beta版Xcode 9，以及 iOS 11 beta版来为你的app构建机器学习支持：https://developer.apple.com.../download/ 文档 获取有关如何在你的app上使用机器学习的具体文档，以及最新的 iOS SDK： Core ML Vision NSLinguisticTagger Integrating a
总结 Model 极速集成 支持多种数据类型 硬件优化 适配主流机器学习框架 Vision 应用场景 人脸检测：支持检测笑脸、侧脸、局部遮挡脸部、戴眼镜和帽子等场景，可以标记出人脸的矩形区域 人脸特征点...：可以标记出人脸和眼睛、眉毛、鼻子、嘴、牙齿的轮廓，以及人脸的中轴线 图像配准 矩形检测 二维码/条形码检测 文字检测 目标跟踪：脸部，矩形和通用模板 Vision 使用姿势 将各种功能的 Request...上其他几种带人脸检测功能框架的对比： ?...一个界面，多重跟踪检测 集成 Core ML 轻松使用自己的 model 感受 苹果为开发者带来了炫酷的功能，并且这些示例很有针对性，更实用。...Core ML 功能强大，支持的模型种类很多。与此同时，MPS 在 iOS 11 也得到了升级，新增的数据类型更方便使用。
所以，如果开发者能在产品开发过程中集成一些像 C-3PO 机器人一样可快速且准确识别、翻译等功能的服务套件，那将帮企业大大提高开发质量和效率，有效缩减开发成本，也缓解了开发者的技术研发压力。...2 ML Kit 不仅只研究语音语言 ML Kit 是一个提供机器学习套件的平台，除了 AI 语音语言类服务，ML Kit 还提供丰富的文本类、图像类和人脸人体类、自定义模型等简单易用、技术领先的 AI...ML Kit 支持图像分类、对象检测、地标识别、图像分割、场景识别、拍照购物、图像超分、文档矫正八大图像类服务。...ML Kit 支持人脸检测比对、活体检测、骨骼点检测、手势识别、人脸检测五大人脸人体类服务。...比如俄罗斯的 Photo Deformer 图像编辑 APP，通过集成 ML Kit 补全了图像中多人脸检测的功能，通过 855 点的人脸轮廓检测，增加了检测精度，扩展了业务场景，为用户提供了更加准确、
Github链接： https://github.com/AlexFWulff/Machine-Learning-Demo-iOS 我的样例可以为输入的图片进行分类，所有计算都是在含Core ML和视觉框架的设备上完成的...iOS可读取的Core ML格式。...即使在这一节中出现了错误，项目仍能被编辑。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，苹果也推出了自己的机器视觉API，并命名为Vision。...Vision包含了许多不同的机器视觉模型，它们可以检测人脸、条形码、文本等多种类型，还提供基于图像的Core ML模型wrapper。...在这个Demo中，我没有设置出错时提醒之类的机制，所以一旦出现了错误，整个程序就会崩溃。 另一个影响项目的大bug是将文件拖放带项目导航器中发生的。
TensorFlow Lite 为 Core ML 提供支持后，iOS 开发者就可以利用 Core ML 的优势来部署模型。...苹果在 2017WWDC 大会更新 iOS 11 时一并推出了面向开发者的全新机器学习框架——Core ML，声称能让本地数据处理愈加方便快捷。...据介绍，Core ML 提供支持人脸追踪、人脸检测、地标、文本检测、条码识别、物体追踪、图像匹配等任务的 API。...Core ML+Vision 应用场景如下所示： 在相机或给定图像中检测人脸 检测眼睛和嘴巴的位置、头部形状等人脸面部详细特征 录制视频过程中追踪移动的对象和确定地平线的角度 转换两个图像，使其内容对齐...，识别图像中的文本 检测和识别条形码 ...... ?
作者介绍： 黄明，WWDC 2017大会的小时光茶社特派员 ，腾讯SNG增值产品部内容中心iOS组leader，主要负责手Q个性化业务、手Q WebView等项目。...NLP底层使用Core ML实现，因此它也需要ML MODEL，目前NLP的ML MODEL是从苹果后台下载的，这样苹果可以随时更新更好的ML MODEL给用户。...开发者可以使用Vision来做各种关于图像的Machine Learning处理，如人脸检测(Face Detection：Machine Learning的人脸检测可以检测更多场景下的人脸，比如侧脸，...戴眼镜都可以检测出)、人脸标记(Face Landmarks)、图像配准(Image registration)、矩形探测(Rectangle Detection)，扫描二维码(Barcode Detection...)、文字检测(Text Detection)、物体追踪(Object Tracking)等。
所以可以这样理解： Vision库里本身就已经自带了很多训练好的Core ML模型，这些模型是针对上面提到的人脸识别、条形码检测等等功能，如果你要实现的功能刚好是Vision库本身就能实现的，那么你直接使用...Vision本身就是能对图片做分析，他自带了针对很多检测的功能，相当于内置了一些Model，另外Vision也能使用一个你设置好的其它的Core ML Model来对图进行分析。...Vision就是建立在Core ML层之上的，使用Vision其实还是用到了Core ML，只是没有显式地直接写Core ML的代码而已。 Vison 的应用场景 图像配准 矩形检测 ?...二维码/条形码检测 ? 目标跟踪：脸部，矩形和通用模板 ? 文字检测：监测文字外框，和文字识别 ? 人脸检测：支持检测笑脸、侧脸、局部遮挡脸部、戴眼镜和帽子等场景，可以标记出人脸的矩形区域 ?...Vison 的性能对比 Vision 与 iOS 上其他几种带人脸检测功能框架的对比： ?
目前的技术主要集中在移动市场上，并将启用具有先进计算能力的新型ML设备，包括最先进的对象检测。 现在的ML技术倾向于关注特定的设备类或个别行业的需求。...Arm的新ML和对象检测处理器不仅提供了独立CPU、GPU和加速器的巨大效率提升，而且远远超过了传统的DSP的可编程逻辑。 Arm ML处理器是从底层开始构建的，专门用于ML。...—传统DSP的性能达到80倍，相对于以往的Arm技术，检测质量有了显著提高 综合来看，Arm ML和OD处理器性能更好，可提供高性能、高功效的人员检测和识别解决方案。...用户可以通过电池友好的方式在智能设备上享受高分辨率、实时、详细的人脸识别功能。...开发人员能够充分利用底层ARM硬件功能和性能，从ML应用程序中获得最高性能。 Arm ML IP的新套件将于4月份提供早期预览版，并将于2018年中期全面上市。
今年，苹果给了我们 Core ML 和 Vision，让iOS开发者在人工智能上面更上一步台阶。 Core ML 让我们更容易在 App 中使用训练过的模型。...Vision库提供了很多图像处理方面的功能，可以完成人脸识别、特征检测、条码识别、文字识别、并对图像和视频中的场景进行分类等多个领域，苹果对这些大数据量的运行也是进行了很深入的优化的，性能比较好。...转换两个图像，使其内容对齐、检测包含文本的图像中的区域。 检测和识别条形码。...例如，你可以使用 Vision 来检测人脸的位置和大小，将视频帧裁剪到该区域，然后在这部分的面部图像上运行神经网络。...利用苹果提供的这些能力，并结合我们自己的产品，应该可以创造出很多有意思的产品功能，想象空间很大，比如： 利用训练好的模型，把低分辨率的图片转化为高分辨率图片，能够节省很大的流量，同时在用户体验上也能得到很大的提升 用于人脸检测
按照惯例，今年苹果宣布了对电视、手表、Mac的系统更新，带来新的操作系统 IOS 11，发布了新的 Mac 和 Ipad Pro。...这就是为什么在今天凌晨的开发者大会（WWDC）上，苹果发布了一个新的机器学习框架API——Core ML。 ? Core ML提供支持人脸追踪、人脸检测、地标、文本检测等任务的API，见上图。...Core ML 带来的最主要好处在于，它将加快 iPhone, iPad 和 Apple Watch 上AI 任务执行的速度。这将涉及几乎一切事务，从文本分析到人脸识别，并且会影响大量的APP。...正如其名字所暗示的，这是一个开发者工具包，运行开发者在IOS11中开发增强现实功能。 ? 这是苹果首次涉足增强现实，从大会上的展示来看，苹果希望能将这一技术用于游戏中。...苹果软件工程资深副总裁Craig Federighi 宣称，数亿台iPhone将支持 ARKit，使得 IOS成为“世界上最大的AR平台”。这也显示了苹果的强大之处。 ?
新智元报道 编辑：闻菲、肖琴、克雷格 【新智元导读】苹果年度开发者大会WWDC 2018揭幕，iOS、macOS等多项软件功能升级：Siri与App打通在使用上更加智能；人脸识别打造用户自己的动态表情...ARKit 2.0 还带有改进的人脸跟踪、3D 对象检测和逼真的渲染。现在，你可以通过多种设备获得同样的增强现实体验。 舞台上，乐高演示了如何使用新的 ARKit 将物理世界和数字世界结合起来。...人脸识别小亮点升级——Memoji 去年，苹果的人脸识别技术，加上iPhone X的摄像头和3D结构光处理优势，苹果发布了人脸识别动态emoji，也即Animoji。...机器学习：Core ML 2提速30%，模型大小缩减75% 最后，来看看机器学习。苹果在去年WWDC发布了CoreML，便于开发者为iOS创建机器学习应用。...有了Core ML，开发者可以将自己训练好的模型，在苹果提供的转换工具辅助下，先转化为Core ML模型文件，然后通过Core ML实现模型和 App的数据互通。
苹果的 Core ML 工具的 Python 包使开发人员能够将预先存在的模型转换为 iOS 可访问的 Core ML 格式。随着格式的增多，在未来人们应该能为各种用例得到经过训练的模型。 ?...即使在本节出现了错误，这个项目仍需进行编写。这是我在使用 Xcode 9 测试版时，短时间内所发现的许多 bug 之一。 ?...苹果公司还凭借 Core ML 模型推出了自己的机器视觉 API，并命名为 Vision。...Vision 包含了许多不同的机器视觉模型，它们可以检测人脸、条形码、文本等多种类型，还为基于图像的 Core ML 模型提供了包装器。其中一些包装器专属于特定类型的模型。...尽情享受模拟器的崭新外观与体验，以及对 iOS 11 的少许预览吧！ 希望我的示例项目对「如何轻松在 iOS 11 中实现机器学习」进行了成功概述。只需拖入一个模型并对结果加以处理，你就离成功不远了！
以下是你可以使用Turi Create制作的演算法类型： 推荐系统 图像分类 图像相似度 物件检测 活动分类 文字分类 你可以看到列表中包含了分类器与回归器(regressors)，它们都可以使用Create...我们将会利用Turi Create 构建自己的风格转换模型，并把它汇入iOS 项目来看看效果！ ?...让我们从汇入Core ML套件并调用模型开始吧! import CoreML ......如果有任何错误，我们可以将错误印出来好好处理。 构建并执行项目。你可以从图库中选一张图片，然后测试应用程序！ ?...你也学习到了如何将Core ML 模型汇入iOS 应用程序中，并有创意地应用它！ 但是，风格转换只是一个开始。
iOS 11 针对 AR 的更新 最新的 iOS 11 更新了 ARKit，为整个 iPhone 和 iPad 产品线带来了 AR 功能。...iOS 11 针对机器学习的更新 苹果推出了面向开发者的全新新的机器学习框架——Core ML，声称能让本地数据处理愈加方便快捷。...据介绍，Core ML提供支持人脸追踪、人脸检测、地标、文本检测、条码识别、物体追踪、图像匹配等任务的API。...Core ML可以支持多种网络模型，可以支持深度神经网络、复发神经网络、卷积神经网络，可以支持超过30种不同类型的层，还可以支持标准的支持向量机SVM、树集成、广义线性模型。...网上有升级 iOS 11 的用户表示，升级后耗电量明显增加。此外，iOS 11 已经完全停止了对 32 位应用程序的支持。
强大的功能，如实时人脸检测，自然学习算法等，增加了该框架的多功能性。 5....该平台的用户可以使用入门套件，示例代码和其他可通过开放API访问的工具来构建虚拟代理，认知搜索引擎和聊天机器人。 8....但是，开发人员可以利用Protege的开源工具套件，为专家和知识渊博的初学者提供强大的应用工具。两组开发人员都可以修改，创建，共享和上传应用程序，以及利用支持性社区。 10....DiffBlue有几个核心目的 - 测试编写，错误定位，重构代码以及发现和替换弱点的能力 - 这些都是通过使用自动化完成的。 12....它旨在为开发人员提供基于图像的自动检测工具。Caffe被世界上一些最大的品牌使用，包括Pinterest和Facebook。
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