Comparaison d'image
Bonjour,
Je cherche à faire une comparaison entre deux images et avoir un pourcentage de similitudes. L'idée est de comparer une image prise avec l'appareil photo avec des images stockées sur le device pour reconnaître une marque. Je préfère une solution embarquée à une solution via une API online.
Si vous avez des pistes, je suis preneur
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Réponses
Est-ce que la liste des photos références (marques) sera fixe et ancrée en dur dans ton logiciel, ou sera-t-elle amené à évoluer et à être enrichie au grès des utilisations ?
Je pensais stocker les images de référence dans le device de chaque utilisateur et mettre à jour les images régulièrement depuis un serveur
https://developer.apple.com/documentation/arkit/recognizing_images_in_an_ar_experience
Je pense que tu peux utiliser du machine learning... Tu éduques ton réseau de neurones chez toi à partir des images références, et tu l'utilises via Core ML dans ton app pour la reconnaissance.
Apparement ARKit ne compare que les images inclues dans le projet Xcode
Toujours dans le registre Machine Learning, Lobe (https://lobe.ai) qui est en bêta, pourrait peut-être t'intéresser... Il permet de générer très simplement un modèle et de l'exporter in fine au format CoreML (ou TensorFlow), donc intégrable dans iOS. Il y a énormément d'exemples sur le site. Je ne l'ai pas testé, mais ça a l'air vraiment balaise.
Apple vient de sortir un framework de ML (Machine Learning). Finalement je n'en ai pas besoin pour l'instant, mais je m'y suis intéressé.
Open Class Room propose une introduction au sujet ici
https://openclassrooms.com/fr/courses/4011851-initiez-vous-au-machine-learning
En fait, ce n'est pas si effrayant!
Le framework Apple a l'air puissant, "prêt à l'emploi" (en Swift avec quelques bouts en Python apparemment pour en récupérer les librairies).
Comme le dit Klog, la solution à ton problème est là.
CoreML et IOS 12 arrive a point...
Quelques explications sur le processus : https://medium.com/@CharlesCrouspeyre/comment-les-r%C3%A9seaux-de-neurones-%C3%A0-convolution-fonctionnent-b288519dbcf8
et en Français
Des réseaux de neurones, comme celui équipant ce véhicule autonome ?
Ça c'est l'objectif ultime...
Mais pour le moment, à Cyberdyne, on en est là :
CyberDyne Systems est très influencé par Apple. L'objectif ultime combine une interface homme/machine conviviale, une bonne ergonomie et une esthétique sans défaut.