在 iOS 上使用 ML Kit 识别地标
您可以使用ML kit来识别图片中的著名地标。
有关此API使用的示例，请参阅GitHub上的ML Kit快速入门示例。
在您开始之前
如果您还没有将Firebase添加到您的程序当中，那您可以从开始指南来开始您的工作。
将ML kit库放进您的Podfile中：
pod 'Firebase/Core' pod 'Firebase/MLVision'
而后每次您要安装或者升级您的Pods的时候，请确保使用您的Xcode项目的.xcworkspace来打开它。
在您的程序中，引入Firebase：
Swift：
import FirebaseObjective-C：
@import Firebase;如果您想使用基于云的模型，并且尚未将项目升级到Blaze计划，请在Firebase控制台中执行此操作。只有Blaze计划的项目才能使用Cloud Vision API。
如果您想使用基于云的模型，您也需要开启Cloud Vision API：
- 在云API列表管理平台中打开Cloud Vision API。
- 确保您的Firebase项目已经在当前菜单页面中被置于顶端。
- 如果API依旧还是显示为enabled，请点击Enable。
配置地标识别器
默认情况下，云识别器使用STABLE版本的模型并返回多达10个结果。如果您想要更改这些设置中的任何一个，请使用下例中的VisionCloudDetectorOptions对象指定它们：
Swift：
let options = VisionCloudDetectorOptions()
options.modelType = .latest
options.maxResults = 20
Objective-C：
FIRVisionCloudDetectorOptions *options =
[[FIRVisionCloudDetectorOptions alloc] init];
options.modelType = FIRVisionCloudModelTypeLatest;
options.maxResults = 20;
在下一步中，创建Cloud识别器对象时传递该VisionCloudDetectorOptions对象。
运行地标识别器
为了能够识别图像中的地标，将图像传递为UIImage或者CMSampleBufferRef到VisionCloudLandmarkDetector的detect(in:)方法：
得到一个
VisionCloudLandmarkDetector实例：Swift：
lazy var vision = Vision.vision() let landmarkDetector = vision.cloudLandmarkDetector(options: options) // 或者使用默认设定: // let landmarkDetector = vision?.cloudLandmarkDetector()Objective-C：
FIRVision *vision = [FIRVision vision]; FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector = [vision cloudLandmarkDetector]; // 或者使用默认设定: // FIRVisionCloudLandmarkDetector *landmarkDetector = // [vision cloudLandmarkDetectorWithOptions:options];使用
UIImage或者CMSampleBufferRef创建一个VisionImage对象:使用
UIImage：如有必要，旋转图像以使其
imageOrientation属性为.up。VisionImage使用正确旋转的对象创建一个对象UIImage。不要指定任何旋转元数据 - 默认值.topLeft，必须使用。Swift：
let image = VisionImage(image: uiImage)Objective-C：
FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithImage:uiImage];
使用
CMSampleBufferRef：创建一个
VisionImageMetadata对象，该对象指定包含在CMSampleBufferRef缓冲区中的图像数据的方向 。例如，如果图像数据必须顺时针旋转90度才能保持直立：
Swift：
let metadata = VisionImageMetadata() metadata.orientation = .rightTop // Row为0在右边，column为0则是在顶端Objective-C：
// Row为0在右边，column为0则是在顶端 FIRVisionImageMetadata *metadata = [[FIRVisionImageMetadata alloc] init]; metadata.orientation = FIRVisionDetectorImageOrientationRightTop;VisionImage使用CMSampleBufferRef对象和旋转元数据创建一个对象 ：Swift：
let image = VisionImage(buffer: bufferRef) image.metadata = metadataObjective-C：
FIRVisionImage *image = [[FIRVisionImage alloc] initWithBuffer:buffer]; image.metadata = metadata;
然后，将图像传递给该
detect(in:)方法：Swift：
landmarkDetector.detect(in: visionImage) { (landmarks, error) in guard error == nil, let landmarks = landmarks, !landmarks.isEmpty else { // ... return } // 识别地标 // ... }Objective-C：
[landmarkDetector detectInImage:image completion:^(NSArray<FIRVisionCloudLandmark *> *landmarks, NSError *error) { if (error != nil) { return; } else if (landmarks != nil) { // 得到地标 } }];
获取著名地标的有关信息
如果地标识别成功，则会将一个VisionCloudLandmark 对象数组传递给完成处理程序。从每个对象中，您可以获取在图像中识别的地标的信息。
例如：
Swift：
for landmark in landmarks {
let landmarkDesc = landmark.landmark
let boundingPoly = landmark.frame
let entityId = landmark.entityId
// 一个地标可以有多个定位，例如图片中的地址还有就是所描绘地标的位置。
for location in landmark.locations {
let latitude = location.latitude
let longitude = location.longitude
}
let confidence = landmark.confidence
}
Objective-C：
for (FIRVisionCloudLandmark *landmark in landmarks) {
NSString *landmarkDesc = landmark.landmark;
CGRect frame = landmark.frame;
NSString *entityId = landmark.entityId;
// 一个地标可以有多个定位，例如图片中的地址还有就是所描绘地标的位置。
for (FIRVisionLatitudeLongitude *location in landmark.locations) {
double latitude = [location.latitude doubleValue];
double longitude = [location.longitude doubleValue];
}
float confidence = [landmark.confidence floatValue];
}