Avec le développement de l'intelligence artificielle, la technologie de reconnaissance d'images est devenue un élément indispensable de nos vies. Java, en tant que langage de programmation populaire, ne fait pas exception. Dans cet article, nous présenterons le développement d'applications de reconnaissance d'images en langage Java, y compris les connaissances de base de la technologie de reconnaissance d'images et des API et bibliothèques associées en langage Java. Le but de cet article est de fournir une présentation et des ressources aux développeurs qui souhaitent développer des applications de reconnaissance d'images Java. Il n'est donc pas nécessaire d'avoir une compréhension approfondie des algorithmes et des principes de reconnaissance d'images.
1. Connaissance de base de la technologie de reconnaissance d'images
La reconnaissance d'images est une application basée sur la technologie d'apprentissage automatique et de reconnaissance de formes, qui peut identifier des cibles ou des scènes spécifiques dans les images numériques. De manière générale, la technologie de reconnaissance d'images est divisée en les étapes suivantes :
Au cours de la phase de collecte d'images, nous utiliserons des caméras ou d'autres appareils de collecte d'images pour filmer ou enregistrer la scène cible. Ce qu'il faut noter ici, c'est que dans les applications de reconnaissance d'images, nous devons capturer autant que possible différentes caractéristiques de la scène cible, afin d'améliorer la précision de la reconnaissance d'images.
Au stade du prétraitement des images, nous devons traiter les images collectées pour améliorer la qualité des images et convertir les images originales dans un format numérique pouvant être traité par l'ordinateur. Généralement, des technologies telles que le mappage de pixels, le filtrage et la réduction du bruit sont utilisées.
Dans l'étape d'extraction de caractéristiques, nous extrairons les caractéristiques clés de l'image traitée, telles que la couleur, la texture, la forme, etc. Ces caractéristiques serviront de base à l’identification des cibles.
Dans la phase de formation du modèle, nous devons utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique, tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN), les machines à vecteurs de support (SVM), etc., pour entraîner le modèle. Ces algorithmes peuvent faire correspondre correctement les caractéristiques et les cibles, améliorant ainsi la précision de la reconnaissance.
Dans la phase de reconnaissance de cible, nous ferons correspondre l'image à reconnaître avec le modèle formé. Si la correspondance réussit, cela signifie que nous avons réussi à identifier la cible.
2. API et bibliothèques de reconnaissance d'images en langage Java
En langage Java, il existe de nombreuses excellentes API et bibliothèques de reconnaissance d'images. Nous présenterons ici quelques outils et frameworks couramment utilisés.
JavaCV est une bibliothèque de vision par ordinateur en langage Java. Il utilise OpenCV et d'autres bibliothèques de vision par ordinateur au niveau inférieur, qui peuvent facilement mettre en œuvre des opérations d'image au niveau des pixels, le traitement du flux vidéo, le suivi d'objets, la reconnaissance de cibles et d'autres fonctions. JavaCV peut également interagir avec d'autres langages, tels que C++ et Python, via Java Native Interface (JNI). JavaCV dispose d'un ensemble complet de documentation et d'exemples pour aider les développeurs à démarrer.
OpenCV pour Java est l'API du langage Java de la bibliothèque de vision par ordinateur OpenCV. Il fournit un grand nombre de fonctions de traitement d'image et de vision par ordinateur, telles que la segmentation d'images, la détection de contours, l'extraction de caractéristiques, la reconnaissance de cibles, etc. En plus du code C++ original d'OpenCV, OpenCV pour Java utilise également Java Native Access (JNA) pour réaliser l'interaction entre Java et C++. Les principaux avantages d'OpenCV pour Java sont la facilité d'utilisation et la grande personnalisation.
Deeplearning4j est une plateforme d'apprentissage en profondeur basée sur le langage Java. Il fournit de nombreuses API qui équilibrent évolutivité et flexibilité, telles que la classification, la régression, le clustering, le traitement d'images, le traitement du langage naturel et d'autres tâches. L'API de Deeplearning4j est facile à utiliser et s'intègre parfaitement aux autres bibliothèques Java.
TensorFlow for Java est une API de langage Java lancée par Google. Il s'agit d'une extension du framework d'apprentissage en profondeur TensorFlow et fournit une API de haut niveau pour utiliser TensorFlow dans les applications Java. TensorFlow pour Java inclut également de nombreuses fonctionnalités liées à Java, telles que la sécurité des threads, la prise en charge de la concurrence et les E/S Java. En outre, il prend également en charge l'utilisation de modèles TensorFlow exécutés sur des appareils Android, ce qui peut aider les développeurs Java à mettre en œuvre la prise en charge mobile des applications de reconnaissance d'images.
ImageJ est un processeur d'image écrit en langage Java, conçu pour fournir des fonctions largement utilisées dans le traitement et l'analyse d'images. ImageJ peut lire, écrire et représenter de nombreux types différents de formats d'image et fournit de nombreuses fonctions de vision par ordinateur et de traitement d'image, telles que le filtrage, la segmentation, la morphologie, l'extraction de caractéristiques, etc.
3. Conclusion
Comme mentionné ci-dessus, il existe de nombreuses excellentes API et bibliothèques de reconnaissance d'images dans le langage Java qui peuvent aider les développeurs à créer des applications de reconnaissance d'images de haute qualité. Ces API et bibliothèques peuvent implémenter diverses fonctions de traitement d'image et de vision par ordinateur, telles que l'extraction de fonctionnalités, la reconnaissance de cibles, la segmentation d'images, etc. Pendant le processus de développement, vous devez prêter attention aux avantages et aux inconvénients des différentes API et bibliothèques et choisir en fonction des besoins réels. De plus, les développeurs doivent comprendre les bases de la technologie de reconnaissance d’images et certains algorithmes d’apprentissage automatique courants afin de mieux utiliser ces API et bibliothèques pour le développement.
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