C++ でマシン ビジョン アルゴリズムとオブジェクト認識を実装するにはどうすればよいですか?

C でマシン ビジョン アルゴリズムとオブジェクト認識を実装するにはどうすればよいですか?

はじめに:
人工知能の継続的な開発と応用により、マシンビジョン技術は自動運転、セキュリティ監視、医療画像処理などのさまざまな分野で広く使用されています。その中でも、C は広く使用されているプログラミング言語として、コンパイル効率が高く、柔軟性が高いという特徴があり、マシン ビジョン アルゴリズムの実装に徐々に好まれる言語になりました。この記事では、C を使用してマシン ビジョン アルゴリズムとオブジェクト認識を実装する方法を紹介し、コード例を添付して、読者に役立つことを願っています。

1. マシン ビジョン アルゴリズムの実装
1.1 画像処理
画像処理はマシン ビジョン アルゴリズムの重要な部分であり、主に画像の読み取り、表示、保存、および一般的な画像処理操作 (たとえば、画像の二値化、フィルタリング、エッジ検出など）。次に、簡単な画像処理の例を通して、C を使用してマシン ビジョン アルゴリズムを実装する方法を紹介します。

#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;
}

この例では、OpenCV ライブラリを使用して画像を読み取り、処理しました。まず、cv::imread 関数を使用して、「lena.jpg」という名前の画像を読み取ります。次に、カラー画像をグレースケール画像に変換し、 cv::threshold 関数を使用してグレースケール画像に対して 2 値化操作を実行します。最後に、cv::imshow 関数を使用してバイナリ化されたイメージを表示し、cv::imwrite 関数を使用してバイナリ イメージを「binary.jpg」という名前のファイルに保存します。ファイル。

1.2 特徴の抽出と記述
特徴の抽出と記述は、マシン ビジョン アルゴリズムの中核となるタスクの 1 つであり、画像から代表的な特徴を抽出して記述するプロセスです。このセクションでは、OpenCV ライブラリを使用して、SIFT (スケール不変特徴変換) アルゴリズムの例を実装します。

#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;
}

この例では、OpenCV ライブラリの cv::SIFT クラスを使用して SIFT アルゴリズムを実装します。まず、cv::imread 関数を使用して、「lena.jpg」という名前の画像を読み取ります。次に、cv::SIFT オブジェクト sift を作成し、関数 sift->detect を使用して画像内のキー ポイントを検出しました。次に、cv::drawKeypoints 関数を使用して画像上にキー ポイントを描画し、cv::imshow 関数を使用して結果を表示します。

2. オブジェクト認識の実装
オブジェクト認識はマシン ビジョンにおける重要なアプリケーションの 1 つであり、画像内のオブジェクトを事前トレーニングされたモデルと照合することでオブジェクト認識タスクを完了します。このセクションでは、OpenCV ライブラリの DNN (ディープ ニューラル ネットワーク) モジュールを使用して、オブジェクト認識の例を実装します。

#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;
}

この例では、OpenCV ライブラリの cv::dnn::Net クラスを使用してモデルと構成ファイルをロードし、cv::imread# を使用します。 ##この関数は、「person.jpg」という名前の画像を読み取ります。次に、cv::dnn::blobFromImage 関数を使用して画像を前処理し、処理されたデータを推論のためにネットワークに入力します。最後に、検出結果を解析し、cv::rectangle 関数を使用して検出された境界ボックスを描画します。

結論:

この記事の導入部を通じて、C を使用してマシン ビジョン アルゴリズムとオブジェクト認識を実装する方法を学びました。画像処理から特徴抽出と記述、オブジェクト認識に至るまで、C および OpenCV ライブラリは、マシン ビジョン アルゴリズムを効率的に実装するのに役立つ豊富なツールと関数を提供します。この記事が読者に、C でマシン ビジョン アルゴリズムとオブジェクト認識を実装する際の助けとインスピレーションを提供できれば幸いです。

以上がC++ でマシン ビジョン アルゴリズムとオブジェクト認識を実装する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。