Wie verwende ich C++ für leistungsstarken Bildabgleich und Zielverfolgung?

Wie verwende ich C++ für leistungsstarken Bildabgleich und Zielverfolgung?

Überblick:
Bildabgleich und Zielverfolgung sind wichtige Forschungsrichtungen im Bereich Computer Vision und haben ein breites Anwendungsspektrum, einschließlich Objekterkennung, -erkennung, -verfolgung usw. In diesem Artikel stellen wir die Implementierung leistungsstarker Bildabgleichs- und Zielverfolgungsalgorithmen mithilfe der Programmiersprache C++ vor und erläutern dies ausführlich anhand von Codebeispielen.

1. Bildabgleich:
Beim Bildabgleich geht es darum, ähnliche Merkmalspunkte oder entsprechende Merkmalsbereiche zwischen verschiedenen Bildern zu finden und so eine Registrierung oder Ausrichtung zwischen Bildern zu erreichen. Zu den in C++ häufig verwendeten Bildvergleichsalgorithmen gehören SIFT, SURF und ORB. Im Folgenden wird der ORB-Algorithmus als Beispiel verwendet, um den Implementierungsprozess des Bildabgleichs vorzustellen.

Codebeispiel:

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::Mat img1 = cv::imread("img1.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat img2 = cv::imread("img2.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    cv::Ptr<cv::ORB> orb = cv::ORB::create();

    std::vector<cv::KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
    cv::Mat descriptors1, descriptors2;

    orb->detectAndCompute(img1, cv::noArray(), keypoints1, descriptors1);
    orb->detectAndCompute(img2, cv::noArray(), keypoints2, descriptors2);

    cv::BFMatcher matcher(cv::NORM_HAMMING);
    std::vector<cv::DMatch> matches;
    matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

    cv::Mat img_matches;
    cv::drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches, img_matches);

    cv::imshow("Matches", img_matches);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

2. Zielverfolgung:
Zielverfolgung bezieht sich auf die Verfolgung eines bestimmten Ziels aus einer Videosequenz und das Erreichen einer genauen Positionierung seiner Position in aufeinanderfolgenden Bildern. Zu den in C++ häufig verwendeten Zielverfolgungsalgorithmen gehören MeanShift und CamShift.

Codebeispiel:

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    cv::VideoCapture cap("video.mp4");
    if (!cap.isOpened()) {
        std::cout << "Failed to open video file" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Mat frame;
    cap >> frame;

    cv::Rect roi = cv::selectROI(frame);
    cv::Mat roi_img = frame(roi);

    cv::Mat hsv_roi;
    cv::cvtColor(roi_img, hsv_roi, cv::COLOR_BGR2HSV);

    cv::Mat roi_hist;
    int histSize[] = {16, 16};
    float h_ranges[] = {0, 180};
    const float* ranges[] = {h_ranges};
    int channels[] = {0, 1};
    cv::calcHist(&hsv_roi, 1, channels, cv::noArray(), roi_hist, 2, histSize, ranges, true, false);

    cv::normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv::NORM_MINMAX);

    cv::TermCriteria term_crit(cv::TermCriteria::EPS | cv::TermCriteria::COUNT, 10, 1);

    cv::Mat frame_hsv;
    cv::Mat backproj;

    while (true) {
        cap >> frame;
        if (frame.empty())
            break;

        cv::cvtColor(frame, frame_hsv, cv::COLOR_BGR2HSV);

        cv::calcBackProject(&frame_hsv, 1, channels, roi_hist, backproj, ranges);

        cv::RotatedRect track_box = cv::CamShift(backproj, roi, term_crit);

        cv::Point2f points[4];
        track_box.points(points);

        for (int i = 0; i < 4; ++i)
            cv::line(frame, points[i], points[(i+1)%4], cv::Scalar(0, 255, 0), 2);

        cv::imshow("Tracking", frame);
        cv::waitKey(30);
    }

    return 0;
}

Fazit:
In diesem Artikel wird die Verwendung von C++ für leistungsstarken Bildabgleich und Objektverfolgung vorgestellt. Anhand von Codebeispielen wird der Implementierungsprozess des ORB-Algorithmus beim Bildabgleich und des CamShift-Algorithmus bei der Zielverfolgung ausführlich erläutert. Ich hoffe, dass der Inhalt dieses Artikels den Lesern beim Erlernen und Üben von Bildverarbeitung und Computer Vision hilfreich sein wird.

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