Vision 框架是 Apple 提供的一个强大的图像分析框架，用于处理和分析图片或视频内容，主要用于计算机视觉任务，如面部识别、条形码扫描、文本识别、物体检测等。它是 iOS 和 macOS 应用程序中进行视觉处理和图像分析的首选工具，支持各种高效的图像识别操作。

1. Vision 框架概述

Vision 框架可以识别图像中的面部、条形码、文本、物体、场景等，并且可以在图片中标记出这些对象的位置。它与 Core ML 紧密集成，使得机器学习模型也能在图像处理中得到应用。

2. Vision 框架的基本概念

Vision 框架的核心功能通常依赖于几个重要的类和对象：

VNRequest：表示一个视觉请求。请求通常是你希望框架执行的某种类型的任务（例如面部检测、条形码扫描等）。
VNSequenceRequestHandler 和 VNImageRequestHandler：用于执行和处理请求。VNSequenceRequestHandler 用于视频帧的处理，而 VNImageRequestHandler 用于静态图像。
VNObservation：表示框架处理图像后返回的结果。它们可以是图像中检测到的面部、文本或物体。

3. 常用 Vision 功能详解

3.1 人脸检测

使用 VNFaceObservation 类，Vision 可以对图片中的人脸进行检测并返回相应的位置。

示例代码：人脸检测

import Vision
import UIKit

func detectFaces(in image: UIImage) {
    // 将 UIImage 转换为 CIImage
    guard let ciImage = CIImage(image: image) else {
        print("Failed to convert UIImage to CIImage")
        return
    }

    // 创建人脸检测请求
    let faceDetectionRequest = VNDetectFaceRectanglesRequest(completionHandler: handleFaces)

    // 创建图像请求处理器
    let requestHandler = VNImageRequestHandler(ciImage: ciImage, options: [:])

    // 执行请求
    do {
        try requestHandler.perform([faceDetectionRequest])
    } catch {
        print("Failed to perform face detection request: \(error)")
    }
}

// 处理人脸检测的回调
func handleFaces(request: VNRequest, error: Error?) {
    guard let results = request.results as? [VNFaceObservation] else {
        print("No faces detected")
        return
    }

    for face in results {
        // 打印每个检测到的面部区域
        print("Face found at: \(face.boundingBox)")
    }
}

3.2 条形码扫描

Vision 框架支持多种类型的条形码识别，包括 QR 码、UPC、EAN 等。使用 VNBarcodeObservation 可以提取条形码的数据。

示例代码：条形码扫描

import Vision
import UIKit

func detectBarcodes(in image: UIImage) {
    guard let ciImage = CIImage(image: image) else {
        print("Failed to convert UIImage to CIImage")
        return
    }

    // 创建条形码识别请求
    let barcodeRequest = VNDetectBarcodesRequest(completionHandler: handleBarcodes)

    // 创建图像请求处理器
    let requestHandler = VNImageRequestHandler(ciImage: ciImage, options: [:])

    // 执行请求
    do {
        try requestHandler.perform([barcodeRequest])
    } catch {
        print("Failed to perform barcode detection request: \(error)")
    }
}

// 处理条形码的回调
func handleBarcodes(request: VNRequest, error: Error?) {
    guard let results = request.results as? [VNBarcodeObservation] else {
        print("No barcodes detected")
        return
    }

    for barcode in results {
        print("Detected barcode: \(barcode.payloadStringValue ?? "Unknown")")
    }
}

3.3 文本识别 (OCR)

VNRecognizeTextRequest 可以用于识别图像中的文本内容。你可以通过 Vision 来进行光学字符识别（OCR）。

示例代码：文本识别

import Vision
import UIKit

func detectText(in image: UIImage) {
    guard let ciImage = CIImage(image: image) else {
        print("Failed to convert UIImage to CIImage")
        return
    }

    // 创建文本识别请求
    let textRecognitionRequest = VNRecognizeTextRequest(completionHandler: handleText)

    // 创建图像请求处理器
    let requestHandler = VNImageRequestHandler(ciImage: ciImage, options: [:])

    // 执行请求
    do {
        try requestHandler.perform([textRecognitionRequest])
    } catch {
        print("Failed to perform text recognition request: \(error)")
    }
}

// 处理文本识别的回调
func handleText(request: VNRequest, error: Error?) {
    guard let results = request.results as? [VNRecognizedTextObservation] else {
        print("No text detected")
        return
    }

    for observation in results {
        // 输出识别到的文本内容
        print("Recognized text: \(observation.topCandidates(1).first?.string ?? "No text")")
    }
}

3.4 物体检测

物体检测功能通过与 Core ML 模型结合，利用预训练的深度学习模型进行物体检测。VNCoreMLRequest 是处理 Core ML 模型的 Vision 请求。

示例代码：物体检测

import Vision
import CoreML
import UIKit

func detectObjects(in image: UIImage) {
    guard let ciImage = CIImage(image: image) else {
        print("Failed to convert UIImage to CIImage")
        return
    }

    // 加载 Core ML 模型
    guard let model = try? VNCoreMLModel(for: YourMLModel().model) else {
        print("Failed to load ML model")
        return
    }

    // 创建物体检测请求
    let objectDetectionRequest = VNCoreMLRequest(model: model, completionHandler: handleObjects)

    // 创建图像请求处理器
    let requestHandler = VNImageRequestHandler(ciImage: ciImage, options: [:])

    // 执行请求
    do {
        try requestHandler.perform([objectDetectionRequest])
    } catch {
        print("Failed to perform object detection request: \(error)")
    }
}

// 处理物体检测的回调
func handleObjects(request: VNRequest, error: Error?) {
    guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation] else {
        print("No objects detected")
        return
    }

    for result in results {
        print("Detected object: \(result.identifier), confidence: \(result.confidence)")
    }
}