고성능 이미지 추적 및 표적 탐지를 위해 C++를 사용하는 방법은 무엇입니까?

PHPz

풀어 주다： 2023-08-26 15:25:51

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고성능 이미지 추적 및 표적 탐지를 위해 C++를 사용하는 방법은 무엇입니까?

고성능 이미지 추적 및 타겟 감지를 위해 C++를 사용하는 방법은 무엇입니까?

요약: 인공 지능과 컴퓨터 비전 기술의 급속한 발전으로 이미지 추적 및 표적 탐지가 중요한 연구 분야가 되었습니다. 이 기사에서는 C++ 언어와 일부 오픈 소스 라이브러리를 사용하여 고성능 이미지 추적 및 대상 탐지를 달성하는 방법을 소개하고 코드 예제를 제공합니다.

소개:
이미지 추적과 대상 감지는 컴퓨터 비전 분야에서 두 가지 중요한 작업입니다. 영상감시, 자율주행, 지능형 교통시스템 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 고성능 이미지 추적 및 대상 감지를 달성하기 위해 C++ 언어와 OpenCV 및 TensorFlow와 같은 일부 일반적인 오픈 소스 라이브러리를 사용합니다.
이미지 추적:
이미지 추적은 연속된 비디오 프레임에서 대상의 위치와 움직임을 추적하는 것을 의미합니다. 그 중 흔히 사용되는 알고리즘으로는 특징 기반 추적 알고리즘(예: 광학 흐름 방법, 칼만 필터)과 딥러닝 기반 추적 알고리즘(예: 샴 네트워크, 다중 대상 추적기)이 있습니다. 고성능 이미지 추적을 달성하기 위해 연구 중인 새로운 알고리즘과 결합된 OpenCV 라이브러리에서 제공하는 추적 인터페이스를 사용할 것입니다.

다음은 OpenCV 라이브러리를 사용하여 광학 흐름 방식을 기반으로 이미지 추적을 구현하는 샘플 코드입니다. 대상 감지:

객체 감지는 이미지에서 특정 객체를 감지하고 찾는 작업을 의미합니다. 일반적으로 사용되는 표적 탐지 알고리즘에는 특징 기반 방법(예: Haar 특징 및 HOG 특징), 딥러닝 기반 방법(예: R-CNN, YOLO) 등이 있습니다. 우리는 훈련된 모델과 결합된 TensorFlow 라이브러리에서 제공하는 딥 러닝 프레임워크를 사용하여 C++ 환경에서 고성능 타겟 탐지를 달성할 것입니다.

다음은 TensorFlow 라이브러리를 사용하여 객체 감지를 구현하는 샘플 코드입니다.

include

include < ;tensorflow/cc/ops/image_ops.h>

int main() {

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;

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}

결론: