Mit der zunehmenden Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz spielen Zielerkennungssysteme eine äußerst wichtige Rolle im Bereich Computer Vision. Dieses System kann wichtige Objekte anhand von Bildern oder Videos automatisch identifizieren, um Ziele zu verfolgen und zu analysieren. In diesem Artikel stellen wir vor, wie man mit Java ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Objekterkennungssystem schreibt.
Zuerst müssen wir Java und OpenCV installieren. Java ist eine Programmiersprache zum Schreiben von Zielerkennungssystemen mit Java, und OpenCV ist eine Computer-Vision-Bibliothek, die viele praktische APIs und Tools zum Verarbeiten und Analysieren von Bildern bereitstellt. Mit den folgenden Schritten können wir Java und OpenCV installieren und konfigurieren:
1.1 Java JDK installieren
Java JDK kann von der offiziellen Website heruntergeladen werden. Nach Abschluss der Installation müssen Sie die Umgebungsvariablen JAVA_HOME und PATH festlegen. In Windows-Systemen können Sie den Umgebungsvariablen den folgenden Inhalt hinzufügen:
Variablenname: JAVA_HOME
Variablenwert: C:Program FilesJavajdk1.8.0_45
Variablenname: PATH
Variablenwert: %JAVA_HOME% in
1.2 OpenCV installieren
OpenCV kann von der offiziellen Website heruntergeladen werden. Sobald der Download abgeschlossen ist, entpacken Sie die Datei und kopieren Sie sie in das Arbeitsverzeichnis Ihres Projekts. Kopieren Sie dann die Datei opencv-3.4.3.jar im Ordner in den lib-Ordner des Projekts. Fügen Sie abschließend den lokalen Bibliotheksordner opencv uildjavad (unter Windows) oder opencv uildjavalib (unter Linux) eines Drittanbieters im Ordner zur Pfadumgebungsvariablen des Systems hinzu.
Nachdem wir die Installation und Konfiguration von Java und OpenCV abgeschlossen haben, können wir mit dem Aufbau des Zielerkennungssystems beginnen. Zuerst müssen wir das Bild laden und einige grundlegende Vorgänge ausführen. Wir können den folgenden Code verwenden, um diese Vorgänge auszuführen:
public static void main(String[] args) {
// 载入图像
Mat image = Imgcodecs.imread("test.jpg");
// 缩放图像
Size size = new Size(800,600);
Imgproc.resize(image,image,size);
// 转换为灰度图像
Mat grayImage = new Mat();
Imgproc.cvtColor(image,grayImage,Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
// 模糊处理
Imgproc.GaussianBlur(grayImage,grayImage,new Size(3,3),0);
// 边缘检测
Mat edges = new Mat();
Imgproc.Canny(grayImage,edges,50,150);
// 显示图像
HighGui.imshow("Test",edges);
HighGui.waitKey(0);
System.exit(0);
}In diesem Code verwenden wir zunächst die Funktion Imgcodecs.imread(), um das Bild aus dem lokalen Dateisystem zu laden. Dann verwenden wir die Funktion Imgproc.resize(), um das Bild auf die Abmessungen 800×600 zu skalieren. Als nächstes konvertieren wir das Bild mit der Funktion Imgproc.cvtColor() in Graustufen. Anschließend verwenden wir die Funktion Imgproc.GaussianBlur(), um das Graustufenbild unscharf zu machen und so Rauschen und Interferenzen zu reduzieren. Schließlich verwenden wir die Funktion Imgproc.Canny() zur Kantenerkennung für die anschließende Zielerkennung.
Nach der grundlegenden Bildverarbeitung können wir mit der Zielerkennung beginnen. Um diese Funktion zu erreichen, müssen wir zunächst einen geeigneten Zielerkennungsalgorithmus auswählen. In diesem Artikel verwenden wir einen OpenCV-basierten Haar-Feature-Klassifikator zur Objekterkennung. Die spezifischen Implementierungsschritte sind wie folgt:
3.1 Wählen Sie den geeigneten Haar-Klassifikator.
Der Haar-Klassifikator ist ein klassischer Zielerkennungsalgorithmus. Seine Grundidee besteht darin, Objekte durch Beobachtung ihrer morphologischen Eigenschaften zu identifizieren. Insbesondere verwendet der Haar-Klassifikator einen internen Merkmalswert zur Darstellung des Ziels, der durch Berechnen der Differenz im Grauwert innerhalb des Zielbereichs ermittelt wird. Wenn die morphologischen Eigenschaften des Zielobjekts durch eine Reihe von Merkmalswerten dargestellt werden können, können wir durch Vergleich dieser Merkmalswerte bestimmen, ob das Zielobjekt in einem Bild vorhanden ist.
In diesem Artikel verwenden wir den bereits trainierten Haar-Feature-Klassifikator von OpenCV zur Zielerkennung. Diese Klassifikatoren enthalten bereits eine große Anzahl positiver und negativer Proben und können durch Backpropagation trainiert werden.
3.2 Haar-Klassifikator trainieren
Um mit der Zielerkennung durch künstliche Intelligenz zu beginnen, müssen wir das integrierte Trainingstool von OpenCV verwenden, um den Haar-Klassifikator zu trainieren. Der Trainingsprozess erfordert eine Reihe positiver und negativer Beispielbilder. Normalerweise ist der Effekt umso besser, je mehr Beispielbilder.
3.3 Zielerkennung
Durch die oben genannten Schritte haben wir das Training des Haar-Klassifikators abgeschlossen und können ihn zur Zielerkennung verwenden. In Java können wir den folgenden Code verwenden, um die Zielerkennung des Haar-Klassifikators zu implementieren:
public static void main(String[] args) {
// 载入图像
Mat image = Imgcodecs.imread("test.jpg");
// 装载分类器
CascadeClassifier detector = new CascadeClassifier("classifier.xml");
MatOfRect targets = new MatOfRect();
// 检测目标
detector.detectMultiScale(image,targets);
// 在图像上标示目标
for(Rect rect: targets.toArray()){
Imgproc.rectangle(image,rect.tl(),rect.br(),new Scalar(0,0,255),2);
}
// 显示图像
HighGui.imshow("Test",image);
HighGui.waitKey(0);
System.exit(0);
}In diesem Code verwenden wir zunächst die Funktion Imgcodecs.imread(), um das Bild aus dem lokalen Dateisystem zu laden. Anschließend erstellen wir mithilfe der CascadeClassifier-Klasse ein Klassifikationsobjekt und verwenden es zur Erkennung des Bildes. Die Erkennungsergebnisse werden in einem Objekt vom Typ MatOfRect gespeichert. Schließlich verwenden wir die Funktion Imgproc.rectangle(), um das Ziel auf dem Bild zu markieren, und verwenden die Funktion HighGui.imshow(), um die Erkennungsergebnisse anzuzeigen.
In diesem Artikel haben wir vorgestellt, wie man mit Java ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Objekterkennungssystem schreibt. Wir führten zunächst die Installation und Konfiguration von Java und OpenCV ein, demonstrierten dann einige grundlegende Bildverarbeitungsfunktionen und implementierten schließlich die Objekterkennung mithilfe des Haar-Feature-Classifiers. Mit dieser Wissens- und Fähigkeitsbasis können Leser tiefergehende und fortgeschrittenere Anwendungen und Technologien in Zielerkennungssystemen wie YOLO, RCNN usw. erlernen und erkunden, um sich besser an das sich entwickelnde Zeitalter der künstlichen Intelligenz anzupassen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo schreiben Sie ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Zielerkennungssystem mit Java. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
