C を使用して高性能の画像追跡とターゲット検出を行うにはどうすればよいですか?
要約: 人工知能とコンピューター ビジョン テクノロジーの急速な発展に伴い、画像追跡とターゲット検出が重要な研究分野になりました。この記事では、C 言語といくつかのオープンソース ライブラリを使用して、高性能の画像追跡とターゲット検出を実現する方法を紹介し、コード例を示します。
cv::VideoCapture video("input.mp4"); cv::Mat frame, gray, prevGray, flow, colorFlow; cv::TermCriteria termcrit(cv::TermCriteria::COUNT | cv::TermCriteria::EPS, 20, 0.03); cv::Point2f prevPoint, currPoint; while (true) { video >> frame; if (frame.empty()) { break; } cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY); if (prevGray.empty()) { gray.copyTo(prevGray); } cv::calcOpticalFlowFarneback(prevGray, gray, flow, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0); cv::cvtColor(prevGray, colorFlow, cv::COLOR_GRAY2BGR); for (int y = 0; y < frame.rows; y += 10) { for (int x = 0; x < frame.cols; x += 10) { const cv::Point2f& flowAtXY = flow.at<cv::Point2f>(y, x); cv::line(colorFlow, cv::Point(x, y), cv::Point(x + flowAtXY.x, y + flowAtXY.y), cv::Scalar(0, 255, 0)); cv::circle(colorFlow, cv::Point(x, y), 1, cv::Scalar(0, 0, 255), -1); } } cv::imshow("Optical Flow", colorFlow); char key = cv::waitKey(30); if (key == 27) { break; } std::swap(prevGray, gray); } return 0;
std::string modelPath = "model.pb"; std::string imagePath = "input.jpg"; tensorflow::GraphDef graphDef; tensorflow::ReadBinaryProto(tensorflow::Env::Default(), modelPath, &graphDef); tensorflow::SessionOptions sessionOptions; tensorflow::Session* session; tensorflow::NewSession(sessionOptions, &session); session->Create(graphDef); tensorflow::Scope root = tensorflow::Scope::NewRootScope(); tensorflow::string inputName = "input"; tensorflow::string outputName = "output"; tensorflow::ops::Placeholder inputPlaceholder(root, tensorflow::DT_FLOAT); tensorflow::ops::ResizeBilinear resizeBilinear(root, inputPlaceholder, {224, 224}); tensorflow::ops::Cast cast(root, resizeBilinear, tensorflow::DT_UINT8); tensorflow::ops::Div normalize(root, cast, 255.0f); tensorflow::ops::Sub meanSubtract(root, normalize, {123.68f, 116.779f, 103.939f}); tensorflow::ops::Floor floor(root, meanSubtract); std::vector<float> inputData; // 需要根据模型的输入层大小进行填充 tensorflow::FeedItem inputItem(inputName, tensorflow::Tensor(tensorflow::DT_FLOAT, {inputData.size(), 224, 224, 3}), inputData.data()); std::vector<tensorflow::Tensor> outputs; session->Run({inputItem}, {outputName}, {}, &outputs); tensorflow::Tensor outputTensor = outputs[0]; tensorflow::TTypes<float>::Flat outputFlat = outputTensor.flat<float>(); // 处理输出结果 return 0;
この記事では、C 言語といくつかのオープン ソース ライブラリを使用して、高性能の画像追跡とターゲット検出を実現する方法を紹介します。 OpenCV ライブラリといくつかの一般的な画像追跡アルゴリズムを使用することで、ビデオ内のターゲットの位置と動きを正確に追跡できます。 TensorFlow ライブラリとトレーニングされたモデルを使用することで、画像内の特定のオブジェクトを検出して位置を特定できます。この記事が、読者が実際のアプリケーションで高性能の画像追跡とターゲット検出を実現するのに役立つことを願っています。
[1] OpenCV ドキュメント: https://docs.opencv.org/
[2] TensorFlow ドキュメント: https://www.tensorflow.org/
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