iOS开发- 以图搜图功能实现 (源码+解析)

女爷i 2022-08-06 06:20 277阅读 0赞

以图搜图这个功能相当实用, 之前在实现这个功能的时候, 有一些笔记, 今天就整合成博文, 分享给大家。

这个demo主要实现的功能包括:

*  自定义拍照界面
 *  图像识别
 *  以图搜图
 *  信息获取(通过识别出的图像, 获取对应信息)

下面是一个简单的演示, 如下:

![20141229194140240][] ![20141229194217212][] ![20141229194246890][]

那么如何实现这样的功能呢?

如果自己去完成图像识别, 显然不现实。

最早我研究的是谷歌API, 不过谷歌在天朝, 大家都懂得...

然后是百度了，尝试了下, 效果还不错。 另外, 百度也有自己“以图搜图”对应的App。不过我们只是为了学会如何实现怎样的功能, 管他呢。

所以，在以图搜图功能上, 我选择了使用百度API，不过百度这个API只提供给他们的“百度轻拍”APP, 不对外开放，我也是通过轻拍抓到的API，然后进行分析。

好了, 接下去就是分析过程了。 demo之后会提供。

# 1. UIImage 转 NSString #

之后我们会采用 post方式, 获取对应的json数据，但是这个请求里面，要传入 base64Encoding 编码的 NSString (这里放的是图片信息)

(不要问我为什么, 百度就是这样设计的 )

UIImage* pic =[UIImage imageNamed:@"test_1.png"];
        NSData* pictureData =UIImagePNGRepresentation(pic);
        NSString* pictureDataString =[pictureData base64Encoding];

# 2. POST请求 #

这里, 我抓到的URL是这样的: http://qingpai.baidu.com/api/irs/rex?reqid=196423494211296782&ak=eyJjdCI6IjIwIn0%3D&encoding=base64

如果感兴趣如何获取的, 可以留言, 如果真有疑惑, 我之后会专门再写一篇文章。 这里不是本次的主题, 就不涉及这部分内容了

简单分析下这个API。

qingpai.baidu.com/api/ 很明显 , 它是为 ”百度轻拍“提供的

reqid, ak 这个是绑定设备的。 这里固定使用这个就可以

encoding=base64 表示传入数据的编码方式。

上面那个API是固定的, 需要改变的是我们post时候传入的数据

具体如下:

UIImage* pic =[UIImage imageNamed:@"test_1.png"];
        NSData* pictureData =UIImagePNGRepresentation(pic);
        NSString* pictureDataString =[pictureData base64Encoding];
        //Post请求
        NSString *post = [NSString stringWithFormat:@"%@", pictureDataString];
        
        NSData *bodyData = [[post stringByAddingPercentEscapesUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding]dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding];//把bodyString转换为NSData数据
        NSURL *serverUrl = [NSURL URLWithString:@"http://qingpai.baidu.com/api/irs/rex?reqid=196423494211296782&ak=eyJjdCI6IjIwIn0%3D&encoding=base64"];//获取到服务器的url地址
        NSMutableURLRequest *request = [NSMutableURLRequest requestWithURL:serverUrl
                                                               cachePolicy:NSURLRequestReloadIgnoringCacheData
                                                           timeoutInterval:10];//请求这个地址， timeoutInterval:10 设置为10s超时：请求时间超过10s会被认为连接不上，连接超时
        
        [request setHTTPMethod:@"POST"];//POST请求
        [request setHTTPBody:bodyData];//body 数据
        [request setValue:@"application/x-www-form-urlencoded" forHTTPHeaderField:@"content-type"];//请求头
        NSData *returnData = [NSURLConnection sendSynchronousRequest:request returningResponse:nil error:nil];
        NSString *result = [[NSString alloc] initWithData:returnData encoding:NSUTF8StringEncoding];
        
        NSMutableDictionary *addressDic = [result objectFromJSONString];
        
        //异步发送request，成功后会得到服务器返回的数据
        //返回的数据 根据系统的不同会返回不同编码的数据，比如windows 为GBK，Ubuntu 为UTF8.。。
        //注意转换编码格式
        NSLog(@"%@", addressDic);

看一下打印的信息, 是json数据, 我拆分完以后, 大体长这样：

![Center][]

返回的数据很多, 大家感兴趣可以自己逐一分析。

简单的介绍下.

facesatar 表示 识别出来相似的明星人脸。

"name": "\u90ac\u9756\u9756",
    					"nameid": "1931",
    					"simi": "0.904725",
    					"pid": "1932\/64.jpg",
    					"width": "440",
    					"height": "440",
    					"face_left": "143",
    					"face_top": "107",
    					"face_width": "193",
    					"face_height": "193"

这里是一项的数据. 我们需要的主要是 “name” 和 “simi”属性，分别标示 明星姓名， 相似度。

其他的熟悉包括图片的大小, 人脸的位置, 如果需要也可以使用。

另外, name 这里的编码是Unicode，所以如果一起输出可能不明白什么意思。（缩小到name, 单个输出, 在终端可以看到中文）不过我们获取到这个“name”值后，是可以直接显示，会显示中文的。

另外. 提供一个好用的网站，便于测试

中文转Unicode  
Unicode转中文  
http://javawind.net/tools/native2ascii.jsp?action=transform

再有，similar列表这里列举出了相似的图片及其来源。 具体大家可以自己分析。

# 三。获取详细信息 #

我们可以通过json数据里面, 获取到相似度最高的那个人物姓名（也可以是景点名字, 这个API比较强大）

然后调用如下API，就可以显示显示详细信息了。百度都为“轻拍”封装好了。

比如, 人物姓名是 “邬靖靖” , 调用如下URL：

http://qingpai.baidu.com/api/proxy/search?word=邬靖靖&pn=1

我这里直接用Safari打开, 就可以看到如下效果：

![Center 1][]

这样一个封装好的WAP界面， 我们可以直接在UIWebView中, 利用URL打开, 效果就很好了。

将到这里, 主要就是分享一些可供我们直接使用的API。 当然, 这个API在别处肯定是找不到的。

另外, 图片搜索我们还可以拓展出好多知识，

比如 人脸识别，光学字符识别, 图像文字识别....

以上提到的那3部分, 之前都有写过相关demo。 不过最近忙着考试, 等以后有时间了再逐一分享。

希望以上内容对你有所帮助。

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[Center]: /images/20220806/735f6fb5b2d245869c91ec146c4f0be1.png
[Center 1]: /images/20220806/8bf6e60a52884506af6a8e57765ef359.png
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