目前的計算機圖像識別，透過現(xiàn)象看本質，主要分為兩大類:

1、基于規(guī)則運算的圖像識別，例如顏色形狀等模板匹配方法

2、基于統(tǒng)計的圖像識別。例如機器學習ML，神經(jīng)網(wǎng)絡等人工智能方法

**區(qū)別：**模板匹配方法適合固定的場景或物體識別，機器學習方法適合大量具有共同特征的場景或物體識別。

**對比：**無論從識別率，準確度，還是適應多變場景變換來講，機器學習ML都是優(yōu)于模板匹配方法的；前提你有大量的數(shù)據(jù)來訓練分類器。如果是僅僅是識別特定場景、物體或者形狀，使用模板匹配方法更簡單更易于實現(xiàn)。

**目標：**實現(xiàn)在iOS客戶端，通過攝像頭發(fā)現(xiàn)并標記目標。

實現(xiàn)效果圖

可能出現(xiàn)的異常：

將從官網(wǎng)下載的opencv2.framework拖入項目后，出現(xiàn)找不到opencv2庫的錯誤：ld: framework not found opencv2 clang:error: linker command failed with...。原因估計是打開項目用的XCode 9，而拖入的opencv2.framework版本為3.2版本；看opencv2.framework的3.3版本更新說明，估計XCode 9與3.2版本不兼容，下載最新3.3版本https://opencv.org/opencv-3-3.html，拖入ThirdFramework文件夾下，編譯即可通過。

拖入opencv2.framework的3.3版本后，編譯出現(xiàn)大量類似警告：

Direct access in function '___cxx_global_var_init' from file ...
Direct access in function '___cxx_global_var_init.2' from file ...
Direct access in function '___cxx_global_var_init.3' from file ...

Google搜索，以及在stackoverflow上發(fā)現(xiàn)很多人遇到同樣問題，暫時未找到解決辦法，但不影響功能使用，暫時忽略即可，估計下一版本會修復。

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