在 Swift 中实现简单的手写识别应用

引言

随着移动设备的迅速普及，手写识别技术在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。而在 Swift 中实现手写识别应用的过程并不复杂，本文将介绍如何使用 Swift 语言和相关的框架来实现一个简单的手写识别应用。

准备工作

在开始编写代码之前，我们需要准备以下工具和资源：

一台运行 macOS 的电脑
安装 Xcode IDE（用于 Swift 开发）
下载并安装 Core ML 模型文件（本次示例中我们将使用一个开源的手写数字识别模型）

创建新工程

我们首先打开 Xcode 并创建一个新的 Single View App 工程，取名为 "HandwritingRecognition"。

导入 Core ML 模型文件

将下载好的 Core ML 模型文件（例如 "handwriting.mlmodel"）拖拽到项目中的 "HandwritingRecognition" 文件夹中。

在导入模型之后，Xcode 将会自动生成一个名为 "handwritingPrediction.swift" 的文件，该文件包含了 Swift 代码的基本结构和核心逻辑。

构建界面

打开 Main.storyboard 文件并在界面中添加一个 UIImageView 用于显示用户手写的内容，然后再添加一个 UIButton，用于触发识别动作。

设计 UI 交互

在 ViewController.swift 文件中，我们需要创建以下两个 IBOutlet 对象来引用界面中的 UIImageView 和 UIButton：

@IBOutlet weak var imageView: UIImageView!
@IBOutlet weak var recognizeButton: UIButton!

同时，我们还需要为 UIButton 添加一个 IBAction，用于监听按钮点击事件：

@IBAction func recognizeButtonTapped(_ sender: UIButton) {
    // 在这里编写识别手写内容的逻辑
}

添加手写识别逻辑

在 recognizeButtonTapped 方法中，我们需要编写手写识别的核心逻辑。这里我们需要借助 Core ML 框架中的模型和 Vision 框架中的相应API来实现。

首先，我们需要导入这两个框架：

import CoreML
import Vision

然后，在 recognizeButtonTapped 方法中，我们可以通过以下步骤来完成手写识别：

将用户手写的图像转换为 Core ML 的 MLMultiArray 对象
创建 Core ML 的输入对象并设置其属性
将输入对象传入模型中进行预测
在预测结果中获取识别到的数字，并在界面中显示出来

完整的代码如下所示：

@IBAction func recognizeButtonTapped(_ sender: UIButton) {
    guard let image = imageView.image, let pixelBuffer = image.pixelBuffer(width: 28, height: 28) else {
        return
    }
    
    if let prediction = try? handwritingPrediction().prediction(image: pixelBuffer) {
        let recognizedDigit = prediction.classLabel
        print("识别结果：\(recognizedDigit)")
    }
}

extension UIImage {
    func pixelBuffer(width: Int, height: Int) -> CVPixelBuffer? {
        let attrs = [kCVPixelBufferCGImageCompatibilityKey: kCFBooleanTrue,
                     kCVPixelBufferCGBitmapContextCompatibilityKey: kCFBooleanTrue] as CFDictionary
        var pixelBuffer: CVPixelBuffer?
        let status = CVPixelBufferCreate(kCFAllocatorDefault, width, height, kCVPixelFormatType_OneComponent8, attrs, &pixelBuffer)
        
        guard let buffer = pixelBuffer, status == kCVReturnSuccess else {
            return nil
        }
        
        CVPixelBufferLockBaseAddress(buffer, .readOnly)
        defer { CVPixelBufferUnlockBaseAddress(buffer, .readOnly) }
        
        if let context = CGContext(data: CVPixelBufferGetBaseAddress(buffer),
                                   width: width,
                                   height: height,
                                   bitsPerComponent: 8,
                                   bytesPerRow: CVPixelBufferGetBytesPerRow(buffer),
                                   space: CGColorSpaceCreateDeviceGray(),
                                   bitmapInfo: CGImageAlphaInfo.none.rawValue) {
            context.translateBy(x: 0, y: CGFloat(height))
            context.scaleBy(x: 1, y: -1)
            
            UIGraphicsPushContext(context)
            defer { UIGraphicsPopContext() }
            
            self.draw(in: CGRect(x: 0, y: 0, width: width, height: height))
        }
        
        return buffer
    }
}

运行应用

到目前为止，我们已经完成了手写识别应用的核心逻辑。现在我们可以在模拟器或真机上运行我们的应用，并通过绘制在界面中显示的图像来进行手写识别。

总结

通过本文，我们学习了如何在 Swift 中使用 Core ML 和 Vision 框架来实现一个简单的手写识别应用。通过借助 Core ML 模型，我们能够以较高的准确度对手写数字进行识别，并将结果显示在界面中。当然，本文只是一个简单的示例，你可以进一步扩展和优化代码，实现更多有趣的功能。祝你编程愉快！

本文来自极简博客，作者：温暖如初，转载请注明原文链接：在 Swift 中实现简单的手写识别应用