苹果开发教程：如何使用CoreML进行图像处理

周末在家煮咖啡时，我突然想起上个月帮邻居王叔做的那个识花APP。当时他拿着手机在小区花园里拍来拍去，APP却总把月季认成玫瑰。这让我意识到，用好CoreML的图像处理能力，可不是导入模型那么简单。

开工前的准备

先到苹果开发者官网下载最新版Xcode，记得勾选CoreML Tools组件。打开终端输入pip install coremltools装好转换工具，顺手把厨房柜子里的旧iPhone翻出来当测试机。

• 必备装备清单：
  • MacBook（系统至少macOS Monterey）
  • Xcode 14+
  • 支持神经引擎的iOS设备（A12芯片以上体验更佳）

模型选型实战心得

去年帮电商客户做商品识别时，我在MobileNetV2和ResNet50间纠结很久。后来发现前者虽然精度低5%，但推理速度快3倍，最终选了MobileNet。

三步接入CoreML模型

上周帮学妹做毕设时，发现很多人卡在模型转换这一步。其实用coremltools转换PyTorch模型时，记得设置input_names=['image']参数，否则会报维度错误。

1. 拖拽.mlmodel文件到Xcode工程
2. 在ViewController里初始化：

   let model = try! MobileNet(configuration: MLModelConfiguration)

3. 处理图片时记得转换像素格式：

   let buffer = pixelBuffer.cgImage!.resize(to: 224x224)

图像预处理避坑指南

有次客户提供的模型总输出乱码，后来发现他们的训练数据用的是BGR格式。在VNImageRequestHandler里设置options: [.colorSpace: CGColorSpaceCreateDeviceRGB]才解决。

性能优化小妙招

去年优化过一个人脸贴纸APP，通过这三招把帧率从15fps提到30fps：

• 使用CVPixelBufferPool复用内存
• 将模型加载移到DispatchQueue.global
• 启用MLPredictionOptions.usesCPUOnly省电模式

晨光透过窗户洒在键盘上，我顺手把刚写好的图像风格迁移功能部署到测试机。滑动参数调节条时，手机实时渲染出梵高风格的咖啡杯，整个过程流畅得就像在玩橡皮泥。