OpenCVAndCoreImage-CIDetector

使用透视变换矫正扭曲的图（opencv）和矩形边缘检测（原生CoreImage框架下CIDetector）

链接: https://pan.baidu.com/s/1eSAixhg 密码: jd7i

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关于OpenCV

简介

OpenCV (Open Source Computer Vision Library)是一个在BSD许可下发布的开源库，因此它是免费提供给学术和商业用途。有C++、C、Python和Java接口，支持Windows、Linux、MacOS、iOS和Android等系统。OpenCV是为计算效率而设计的，而且密切关注实时应用程序的发展和支持。该库用优化的C/C++编写,可以应用于多核处理。在启用OpenCL的基础上，它可以利用底层的异构计算平台的硬件加速。 ——opencv.org

OpenCV的模块

从官方文档中我们可以看到其包含模块以及对iOS的支持情况。

core：简洁的核心模块，定义了基本的数据结构，包括稠密多维数组 Mat 和其他模块需要的基本函数。

imgproc：图像处理模块，包括线性和非线性图像滤波、几何图像转换 (缩放、仿射与透视变换、一般性基于表的重映射)、颜色空间转换、直方图等等。

video：视频分析模块，包括运动估计、背景消除、物体跟踪算法。

calib3d：包括基本的多视角几何算法、单体和立体相机的标定、对象姿态估计、双目立体匹配算法和元素的三维重建。

features2d：包含了显著特征检测算法、描述算子和算子匹配算法。

objdetect：物体检测和一些预定义的物体的检测 (如人脸、眼睛、杯子、人、汽车等)。

ml：多种机器学习算法，如 K 均值、支持向量机和神经网络。

highgui：一个简单易用的接口，提供视频捕捉、图像和视频编码等功能，还有简单的 UI 接口 (iOS 上可用的仅是其一个子集)。

gpu：OpenCV 中不同模块的 GPU 加速算法 (iOS 上不可用)。

ocl：使用 OpenCL 实现的通用算法 (iOS 上不可用)。

一些其它辅助模块，如 Python 绑定和用户贡献的算法。

我们可以利用OpenCV在iOS上做什么

基于OpenCV，iOS应用程序可以实现很多有趣的功能，也可以把很多复杂的工作简单化。一般可用于：

对图片进行灰度处理（官方示例）
人脸识别，即特征跟踪（官方示例）
训练图片特征库（可用于模式识别）
提取特定图像内容（根据需求还原有用图像信息）

导入OpenCV

opencv目前分为两个版本系列：opencv2.4.x和opencv3.x。

导入项目的两种方式：

1.从官网下载框架，引入工程。

前往OpenCV官网或OpenCV中文官网下载相关iOS版本framework文件，从项目引入，
导入OpenCV依赖库

libc++.tbd
AVFoundation.framework
CoreImage.framework
QuartzCore.framework
Accelerate.framework
CoreVideo.framework
CoreMedia.framework
AssetsLibrary.framework

引入相关头文件 #import <opencv2/opencv.hpp> #import <opencv2/imgproc/types_c.h> #import <opencv2/imgcodecs/ios.h> #import <opencv2/highgui/highgui_c.h>

**注：使用OpenCV的类必须支持C++的编译环境，把.m文件改为.mm即可。导入openCV 框架的时候需要注意两个问题，一是因为这个框架是C++写的，所以需要将是用到的类后缀修改为.mm，并且导入C++的命名空间；二是需要将openCV的所有头文件放在任何Apple headers之前。 **

2.使用CocoaPods安装。

很简单。 pod 'OpenCV'

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矩形边缘检测（原生CoreImage框架下CIDetector）

CoreImage 下CIDetector.h`自带了四种识别功能

/* 人脸识别 */
CORE_IMAGE_EXPORT NSString* const CIDetectorTypeFace NS_AVAILABLE(10_7, 5_0);

/* 矩形边缘识别 */
CORE_IMAGE_EXPORT NSString* const CIDetectorTypeRectangle NS_AVAILABLE(10_10, 8_0);

/* 二维码识别 */
CORE_IMAGE_EXPORT NSString* const CIDetectorTypeQRCode NS_AVAILABLE(10_10, 8_0);

/* 文本识别 */
#if __OBJC2__
CORE_IMAGE_EXPORT NSString* const CIDetectorTypeText NS_AVAILABLE(10_11, 9_0);

项目采用原生CoreImage框架下CIDetector进行边缘检测

[CIDetector detectorOfType:CIDetectorTypeRectangle context:nil options:@{CIDetectorAccuracy : CIDetectorAccuracyHigh}];

识别到边缘之后使用CAShapeLayer将边缘绘制并显示

// 将图像空间的坐标系转换成uikit坐标系
TransformCIFeatureRect featureRect = [self transfromRealRectWithImageRect:imageRect topLeft:topLeft topRight:topRight bottomLeft:bottomLeft bottomRight:bottomRight];

// 边缘识别路径
UIBezierPath *path = [UIBezierPath new];
[path moveToPoint:featureRect.topLeft];
[path addLineToPoint:featureRect.topRight];
[path addLineToPoint:featureRect.bottomRight];
[path addLineToPoint:featureRect.bottomLeft];
[path closePath];
// 背景遮罩路径
UIBezierPath *rectPath  = [UIBezierPath bezierPathWithRect:CGRectMake(-5,
                                                                      -5,
                                                                      self.frame.size.width + 10,
                                                                      self.frame.size.height + 10)];
[rectPath setUsesEvenOddFillRule:YES];
[rectPath appendPath:path];
_rectOverlay.path = rectPath.CGPath;