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.
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
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;
[2] TensorFlow 문서: https://www.tensorflow.org/
위 내용은 고성능 이미지 추적 및 표적 탐지를 위해 C++를 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!