C++ を使用して効率的な画像分類と画像認識を行うにはどうすればよいですか?

C を使用して効率的な画像分類と画像認識を行うにはどうすればよいですか?

はじめに: 画像分類と画像認識は、コンピューター ビジョンの分野における重要な研究方向であり、その中で C は一般的に使用されるプログラミング言語です。この記事では、C を使用して効率的な画像分類と画像認識を行う方法を紹介し、関連するコード例を添付します。

1. 環境セットアップ
C を使用して画像分類と画像認識を行う前に、まず対応する開発環境を構築する必要があります。環境を構築する手順は次のとおりです。

1. OpenCV ライブラリをインストールします。 OpenCV は、画像処理および画像認識における多くのツールと機能を提供する強力なコンピューター ビジョン ライブラリです。公式 Web サイト (https://opencv.org/releases/) からインストール パッケージをダウンロードし、公式ドキュメントに従ってインストールできます。
2. コンパイラの設定: OpenCV を使用するには、C コンパイラで OpenCV を設定する必要があります。具体的な設定方法については、OpenCVの公式ドキュメントを参照し、各種コンパイラやOSに合わせて設定してください。

2. 画像分類
画像分類とは、入力画像をさまざまなカテゴリに分けることを指します (たとえば、猫の画像を「猫」カテゴリと「猫以外」カテゴリに分ける)。以下は、画像分類に C を使用したコード例です。

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

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

    // 创建分类器
    cv::CascadeClassifier classifier;
    
    // 加载分类器模型
    classifier.load("model.xml");

    // 对图像进行分类
    std::vector<cv::Rect> objects;
    classifier.detectMultiScale(image, objects);

    // 输出分类结果
    for (int i = 0; i < objects.size(); i++) {
        cv::Rect object = objects[i];
        cv::rectangle(image, object, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
    }

    // 显示图像
    cv::imshow("Classification", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

上記のコードは、まず imread 関数を使用して入力画像を読み取り、次にトレーニングされた分類子モデル () を読み込みます。 model .xml)、detectMultiScale 関数を使用して画像を分類し、最後に画像上に分類結果をマークして表示します。

3. 画像認識
画像認識とは、車の画像を「車」カテゴリとして識別するなど、入力画像を特定のオブジェクトまたはシーンとして識別することを指します。以下は、C を使用した画像認識のコード例です。

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

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

    // 创建识别器
    cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromTensorflow("model.pb");

    // 对图像进行预处理
    cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1.0, cv::Size(224, 224), cv::Scalar(104, 117, 123));

    // 设置网络的输入
    net.setInput(inputBlob);

    // 运行前馈网络
    cv::Mat outputBlob = net.forward();

    // 解析输出结果
    cv::Mat outputProbabilities = outputBlob.reshape(1, 1);

    // 输出识别结果
    cv::Point classIdPoint;
    double confidence;
    cv::minMaxLoc(outputProbabilities, 0, &confidence, 0, &classIdPoint);

    // 显示识别结果
    std::string className = "Unknown";
    cv::imshow("Recognition", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

上記のコードは、まず imread 関数を使用して入力画像を読み取り、次にトレーニングされた認識モデル () を読み込みます。 model .pb)、blobFromImage 関数を使用して画像を前処理し、前処理された画像をネットワークの入力として使用します。次に、forward 関数を使用してフィードフォワード ネットワークを実行して出力結果を取得し、最後に出力結果を解析して認識結果を表示します。

結論:
この記事では、C を使用して効率的な画像分類と画像認識を行う方法を紹介し、関連するコード例を示します。開発環境を構築し、サンプルコードの手順に従うことで、C言語で画像分類や画像認識機能を実装できます。この記事があなたの学習や実践に役立つことを願っています。

以上がC++ を使用して効率的な画像分類と画像認識を行うにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。