AI は Java の画像認識に適用できます。具体的な手順は次のとおりです: OpenCV および JavaFX ライブラリをインポートし、画像をロードして、エッジ検出アルゴリズムを適用してユーザー インターフェイスを構築します
。
Java の基本入門から実践的なアプリケーションまで: 人工知能の実践的応用
はじめに
テクノロジー分野における革命として、人工知能 (AI) は私たちの日常生活のあらゆる側面に浸透しています。 AI は、その強力なデータ処理機能と機械学習機能により、自然言語処理、コンピューター ビジョン、意思決定支援などのさまざまな分野に適用できます。人気があり強力なプログラミング言語である Java は、AI アプリケーションの強固な基盤を提供します。
実践事例: 画像認識
画像認識は、コンピューターが人間と同じように視覚データを理解して解釈できるようにする AI のエキサイティングな分野です。以下では、簡単な実践例を使用して、Java を使用して画像認識アプリケーションを構築する方法を示します。
使用されるコードライブラリ:
手順:
import cv2; import java.util.*;
Mat image = cv2.imread("image.jpg");
Mat gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY);
Mat edges = cv2.Canny(gray, 100, 200);
説明:
でこのコード:
cv2.imread
関数は画像を読み込みます。 cv2.imread
函数加载图像。cv2.cvtColor
函数将其转换为灰度,因为边缘检测通常在灰度图像上效果更好。cv2.Canny
函数应用边缘检测算法,生成一个突出显示图像边缘的二值图像。imshow
cv2.cvtColor
関数は、エッジ検出が通常グレースケール画像でより適切に機能するため、グレースケールに変換します。 cv2.Canny
関数は、エッジ検出アルゴリズムを適用して、画像のエッジを強調表示するバイナリ イメージを生成します。 imshow
関数は結果画像を表示します。
imshow("Canny", edges); cv2.waitKey();
import javafx.application.Application; import javafx.stage.Stage; public class ImageRecognitionApp extends Application { public static void main(String[] args) { launch(args); } @Override public void start(Stage stage) { } }
<ImageView id="image_view" fitWidth="500" fitHeight="500" /> <Button id="browse_button" text="Browse" />
以上がJava の基礎から実践的な応用まで: 人工知能の実践的な応用の詳細内容です。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。