在ARKit 2中，图像裁剪识别可以通过以下步骤来实现：

1. 导入ARKit框架和Vision框架：

import ARKit
import Vision

2. 创建一个ARSCNView，并设置其delegate：

let arView = ARSCNView(frame: view.bounds)
arView.delegate = self
view.addSubview(arView)

3. 创建一个ARWorldTrackingConfiguration，并启用图像识别：

let configuration = ARWorldTrackingConfiguration()
configuration.detectionImages = ARReferenceImage.referenceImages(inGroupNamed: "AR Resources", bundle: nil)
arView.session.run(configuration)

在上述代码中，"AR Resources"是包含预先捕捉的图像的资源组的名称。你需要在项目中添加这些图像文件，并将其添加到资源组中。

4. 实现ARSCNViewDelegate的回调方法，以处理图像识别结果：

extension ViewController: ARSCNViewDelegate {
    func renderer(_ renderer: SCNSceneRenderer, didAdd node: SCNNode, for anchor: ARAnchor) {
        guard let imageAnchor = anchor as? ARImageAnchor else { return }
        
        // 获取图像识别结果
        let referenceImage = imageAnchor.referenceImage
        
        // 创建一个平面节点
        let plane = SCNPlane(width: referenceImage.physicalSize.width, height: referenceImage.physicalSize.height)
        let planeNode = SCNNode(geometry: plane)
        planeNode.eulerAngles.x = -.pi / 2
        
        // 在平面节点上添加一个3D模型
        let modelNode = SCNNode()
        modelNode.position = SCNVector3(0, 0, 0)
        modelNode.scale = SCNVector3(0.1, 0.1, 0.1)
        modelNode.geometry = SCNSphere(radius: 0.5)
        
        // 将模型节点添加到平面节点上
        planeNode.addChildNode(modelNode)
        
        // 将平面节点添加到AR节点上
        node.addChildNode(planeNode)
    }
}

在上述代码中，我们创建了一个平面节点来显示识别的图像，然后在平面节点上添加一个3D模型。

以上是一个简单的图像裁剪识别的示例。你可以根据自己的需求进一步扩展和定制这个示例。