C++ を使用して高性能の画像マッチングとターゲット追跡を行うにはどうすればよいですか?

C を使用して高性能の画像マッチングとターゲット追跡を行うにはどうすればよいですか?

概要:
画像マッチングとターゲット追跡は、コンピュータ ビジョンの分野における重要な研究方向であり、物体認識、検出、追跡などを含めて広く使用されています。この記事では、C プログラミング言語を使用して高性能の画像マッチングおよびオブジェクト追跡アルゴリズムを実装する方法を紹介し、コード例を示して詳しく説明します。

1. 画像マッチング:
画像マッチングとは、異なる画像間で類似の特徴点または対応する特徴領域を見つけ、それによって画像間の位置合わせまたは位置合わせを行うことを指します。 C で一般的に使用される画像マッチング アルゴリズムには、SIFT、SURF、ORB などがあります。以下では、ORB アルゴリズムを例として、画像マッチングの実装プロセスを紹介します。

コード例:

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

int main() {
    cv::Mat img1 = cv::imread("img1.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat img2 = cv::imread("img2.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    cv::Ptr<cv::ORB> orb = cv::ORB::create();

    std::vector<cv::KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
    cv::Mat descriptors1, descriptors2;

    orb->detectAndCompute(img1, cv::noArray(), keypoints1, descriptors1);
    orb->detectAndCompute(img2, cv::noArray(), keypoints2, descriptors2);

    cv::BFMatcher matcher(cv::NORM_HAMMING);
    std::vector<cv::DMatch> matches;
    matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

    cv::Mat img_matches;
    cv::drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches, img_matches);

    cv::imshow("Matches", img_matches);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

2. ターゲット追跡:
ターゲット追跡とは、ビデオ シーケンスから特定のターゲットを追跡し、連続するフレーム内でその位置を正確に測位することを指します。 C で一般的に使用されるターゲット追跡アルゴリズムには、MeanShift と CamShift があります。

コード例:

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

int main() {
    cv::VideoCapture cap("video.mp4");
    if (!cap.isOpened()) {
        std::cout << "Failed to open video file" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Mat frame;
    cap >> frame;

    cv::Rect roi = cv::selectROI(frame);
    cv::Mat roi_img = frame(roi);

    cv::Mat hsv_roi;
    cv::cvtColor(roi_img, hsv_roi, cv::COLOR_BGR2HSV);

    cv::Mat roi_hist;
    int histSize[] = {16, 16};
    float h_ranges[] = {0, 180};
    const float* ranges[] = {h_ranges};
    int channels[] = {0, 1};
    cv::calcHist(&hsv_roi, 1, channels, cv::noArray(), roi_hist, 2, histSize, ranges, true, false);

    cv::normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv::NORM_MINMAX);

    cv::TermCriteria term_crit(cv::TermCriteria::EPS | cv::TermCriteria::COUNT, 10, 1);

    cv::Mat frame_hsv;
    cv::Mat backproj;

    while (true) {
        cap >> frame;
        if (frame.empty())
            break;

        cv::cvtColor(frame, frame_hsv, cv::COLOR_BGR2HSV);

        cv::calcBackProject(&frame_hsv, 1, channels, roi_hist, backproj, ranges);

        cv::RotatedRect track_box = cv::CamShift(backproj, roi, term_crit);

        cv::Point2f points[4];
        track_box.points(points);

        for (int i = 0; i < 4; ++i)
            cv::line(frame, points[i], points[(i+1)%4], cv::Scalar(0, 255, 0), 2);

        cv::imshow("Tracking", frame);
        cv::waitKey(30);
    }

    return 0;
}

結論:
この記事では、C を使用して高性能の画像マッチングとターゲット追跡を行う方法を紹介します。コード例を通じて、画像マッチングにおける ORB アルゴリズムとターゲット追跡における CamShift アルゴリズムの実装プロセスを詳細に説明します。この記事の内容が、読者の画像処理とコンピュータ ビジョンの学習と実践に役立つことを願っています。

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