Comment implémenter des algorithmes de vision industrielle et de reconnaissance d'objets en C++ ?

Comment implémenter un algorithme de vision industrielle et la reconnaissance d'objets en C++ ?

Introduction :
Avec le développement et l'application continus de l'intelligence artificielle, la technologie de vision industrielle a été largement utilisée dans divers domaines, tels que la conduite autonome, la surveillance de la sécurité, l'imagerie médicale, etc. Parmi eux, C++, en tant que langage de programmation largement utilisé, présente les caractéristiques d'une efficacité de compilation élevée et d'une grande flexibilité, et est progressivement devenu le langage préféré pour la mise en œuvre d'algorithmes de vision industrielle. Cet article présentera comment implémenter des algorithmes de vision industrielle et la reconnaissance d'objets via C++, et joindra des exemples de code, dans l'espoir de fournir une certaine aide aux lecteurs.

1. Implémentation de l'algorithme de vision industrielle
1.1 Traitement d'image
Le traitement d'image est une partie importante de l'algorithme de vision industrielle, comprenant principalement la lecture, l'affichage, la sauvegarde et les opérations courantes de traitement d'image (telles que la binarisation d'image, le filtrage, la détection de contours, etc. .). Ensuite, nous présenterons comment utiliser C++ pour implémenter des algorithmes de vision industrielle à travers un exemple simple de traitement d'image.

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("lena.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

    // 图像二值化
    cv::Mat grayImage;
    cv::cvtColor(image, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    cv::Mat binaryImage;
    cv::threshold(grayImage, binaryImage, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);

    // 显示图像
    cv::imshow("Binary Image", binaryImage);

    // 保存图像
    cv::imwrite("binary.jpg", binaryImage);

    // 等待按键退出
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

Dans cet exemple, nous avons utilisé la bibliothèque OpenCV pour lire et traiter des images. Tout d'abord, nous lisons l'image nommée "lena.jpg" via la fonction cv::imread. Ensuite, nous convertissons l'image couleur en une image en niveaux de gris et effectuons une opération de binarisation sur l'image en niveaux de gris via la fonction cv::threshold. Enfin, nous affichons l'image binarisée via la fonction cv::imshow, et utilisons la fonction cv::imwrite pour enregistrer l'image binaire dans un fichier nommé "binary.jpg " dans le fichier. cv::imread函数读取了名为"lena.jpg"的图像。然后，我们将彩色图像转换为灰度图像，并通过cv::threshold函数对灰度图像进行二值化操作。最后，我们通过cv::imshow函数显示二值化后的图像，并使用cv::imwrite函数将二值图像保存到名为"binary.jpg"的文件中。

1.2 特征提取与描述
特征提取与描述是机器视觉算法中的核心任务之一，它是从图像中提取出具有代表性的特征，并进行描述的过程。本小节我们将使用OpenCV库来实现SIFT（尺度不变特征转换）算法的示例。

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("lena.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

    // 使用SIFT算法检测图像中的关键点
    cv::Ptr<cv::SIFT> sift = cv::SIFT::create();
    std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
    sift->detect(image, keypoints);

    // 绘制关键点
    cv::Mat keypointImage;
    cv::drawKeypoints(image, keypoints, keypointImage, cv::Scalar::all(-1), cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);

    // 显示图像
    cv::imshow("Keypoints", keypointImage);

    // 等待按键退出
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们使用了OpenCV库中的cv::SIFT类来实现SIFT算法。首先，我们通过cv::imread函数读取了名为"lena.jpg"的图像。然后，我们创建了一个cv::SIFT对象sift，并使用sift->detect函数来检测出图像中的关键点。接着，我们通过cv::drawKeypoints函数将关键点绘制在图像上，并使用cv::imshow函数显示结果。

二、物体识别的实现
物体识别是机器视觉中的重要应用之一，它通过将图像中的物体与事先训练好的模型进行匹配，从而完成对物体的识别任务。本小节我们将使用OpenCV库中的DNN（深度神经网络）模块来实现物体识别的示例。

#include <opencv2/core/utility.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

int main() {
    // 加载模型及相应的配置文件
    std::string model = "MobileNetSSD_deploy.caffemodel";
    std::string config = "MobileNetSSD_deploy.prototxt";
    cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromCaffe(config, model);

    // 加载图像
    cv::Mat image = cv::imread("person.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

    // 对图像进行预处理
    cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1.0, cv::Size(300, 300), cv::Scalar(127.5, 127.5, 127.5), true, false);

    // 将blob输入到网络中进行推理
    net.setInput(blob);

    // 获取检测结果
    cv::Mat detection = net.forward();

    // 解析检测结果
    cv::Mat detectionMat(detection.size[2], detection.size[3], CV_32F, detection.ptr<float>());

    for (int i = 0; i < detectionMat.rows; i++) {
        float confidence = detectionMat.at<float>(i, 2);

        if (confidence > 0.5) {
            int x1 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 3) * image.cols);
            int y1 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 4) * image.rows);
            int x2 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 5) * image.cols);
            int y2 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 6) * image.rows);

            // 绘制边界框
            cv::rectangle(image, cv::Point(x1, y1), cv::Point(x2, y2), cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
        }
    }

    // 显示结果
    cv::imshow("Detection", image);

    // 等待按键退出
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们使用了OpenCV库中的cv::dnn::Net类来加载模型及配置文件，并使用cv::imread函数读取了名为"person.jpg"的图像。接着，我们通过cv::dnn::blobFromImage函数对图像进行预处理，然后将处理后的数据输入到网络中进行推理。最后，我们通过解析检测结果，并使用cv::rectangle

1.2 Extraction et description des caractéristiques

L'extraction et la description des caractéristiques sont l'une des tâches principales des algorithmes de vision industrielle. Il s'agit du processus d'extraction de caractéristiques représentatives d'images et de leur description. Dans cette section, nous utiliserons la bibliothèque OpenCV pour implémenter un exemple de l'algorithme SIFT (Scale Invariant Feature Transform).
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Dans cet exemple, nous utilisons la classe cv::SIFT dans la bibliothèque OpenCV pour implémenter l'algorithme SIFT. Tout d'abord, nous lisons l'image nommée "lena.jpg" via la fonction cv::imread. Ensuite, nous avons créé un objet cv::SIFT sift et utilisé la fonction sift->detect pour détecter les points clés de l'image. Ensuite, nous dessinons les points clés sur l'image via la fonction cv::drawKeypoints et affichons les résultats à l'aide de la fonction cv::imshow. 🎜🎜2. Implémentation de la reconnaissance d'objets🎜La reconnaissance d'objets est l'une des applications importantes en vision industrielle. Elle complète la tâche de reconnaissance d'objets en faisant correspondre les objets dans les images avec des modèles pré-entraînés. Dans cette section, nous utiliserons le module DNN (deep neural network) de la bibliothèque OpenCV pour implémenter un exemple de reconnaissance d'objets. 🎜rrreee🎜Dans cet exemple, nous utilisons la classe cv::dnn::Net dans la bibliothèque OpenCV pour charger le modèle et les fichiers de configuration, et utilisons cv::imread La fonction lit une image nommée "person.jpg". Ensuite, nous prétraitons l'image via la fonction cv::dnn::blobFromImage, puis entrons les données traitées dans le réseau pour inférence. Enfin, nous analysons les résultats de la détection et dessinons le cadre de délimitation détecté à l'aide de la fonction cv::rectangle. 🎜🎜Conclusion : 🎜Grâce à l'introduction de cet article, nous avons appris à utiliser le C++ pour implémenter des algorithmes de vision industrielle et de reconnaissance d'objets. Du traitement d'images à l'extraction et à la description de caractéristiques, en passant par la reconnaissance d'objets, les bibliothèques C++ et OpenCV fournissent une multitude d'outils et de fonctions pour nous aider à mettre en œuvre efficacement des algorithmes de vision industrielle. J'espère que cet article pourra fournir aux lecteurs de l'aide et de l'inspiration pour implémenter des algorithmes de vision industrielle et la reconnaissance d'objets en C++. 🎜

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