Pengenalan kepada pembangunan aplikasi pengecaman imej dalam bahasa Java

Dengan perkembangan kecerdasan buatan, teknologi pengecaman imej telah menjadi bahagian yang amat diperlukan dalam kehidupan kita. Java, sebagai bahasa pengaturcaraan yang popular, tidak terkecuali. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan pembangunan aplikasi pengecaman imej dalam bahasa Java, termasuk pengetahuan asas teknologi pengecaman imej dan API dan perpustakaan berkaitan dalam bahasa Java. Tujuan artikel ini adalah untuk memberikan gambaran keseluruhan dan sumber untuk pembangun yang ingin membangunkan aplikasi pengecaman imej Java, jadi tidak ada keperluan untuk pemahaman yang mendalam tentang algoritma dan prinsip pengecaman imej.

1. Pengetahuan asas teknologi pengecaman imej

Pengecaman imej ialah aplikasi berdasarkan pembelajaran mesin dan teknologi pengecaman corak, yang boleh mengenal pasti sasaran atau pemandangan tertentu dalam imej digital. Secara umumnya, teknologi pengecaman imej dibahagikan kepada langkah berikut:

1. Pemerolehan imej

Dalam peringkat pemerolehan imej, kami akan menggunakan kamera atau peranti pemerolehan imej lain untuk tangkap sasaran Tembak atau rakam tempat kejadian. Apa yang perlu diberi perhatian di sini ialah dalam aplikasi pengecaman imej, kita perlu menangkap ciri-ciri berbeza adegan sasaran sebanyak mungkin, untuk meningkatkan ketepatan pengecaman imej.

2. Prapemprosesan imej

Dalam peringkat prapemprosesan imej, kita perlu memproses imej yang dikumpul untuk meningkatkan kualiti imej dan menukar imej asal kepada komputer boleh Format nombor untuk dikendalikan. Secara amnya, teknologi seperti pemetaan piksel, penapisan dan pengurangan hingar digunakan.

3. Pengeluaran Ciri

Dalam peringkat pengekstrakan ciri, kami akan mengekstrak ciri utama daripada imej yang diproses, seperti warna, tekstur, bentuk, dsb. Ciri-ciri ini akan digunakan sebagai asas untuk mengenal pasti sasaran.

4. Latihan model

Dalam fasa latihan model, kita perlu menggunakan algoritma pembelajaran mesin, seperti rangkaian neural convolutional (CNN), mesin vektor sokongan (SVM), dsb., untuk Melatih model. Algoritma ini boleh memadankan ciri dan sasaran dengan betul, dengan itu meningkatkan ketepatan pengecaman.

5. Pengiktirafan sasaran

Dalam peringkat pengecaman sasaran, kami akan memadankan imej untuk dikenali dengan model terlatih. Jika perlawanan itu berjaya, bermakna kita telah berjaya mengenal pasti sasaran.

2. API dan perpustakaan pengecaman imej dalam bahasa Java

Dalam bahasa Java, terdapat banyak API dan perpustakaan pengecaman imej yang sangat baik. Di sini kami akan memperkenalkan beberapa alatan dan rangka kerja yang biasa digunakan.

1. JavaCV

JavaCV ialah perpustakaan penglihatan komputer dalam bahasa Java. Ia menggunakan OpenCV dan perpustakaan penglihatan komputer lain di peringkat bawah, yang boleh dengan mudah melaksanakan operasi imej peringkat piksel, pemprosesan strim video, penjejakan objek, pengecaman sasaran dan fungsi lain. JavaCV juga boleh berinteraksi dengan bahasa lain, seperti C++ dan Python, melalui Antara Muka Asli Java (JNI). JavaCV mempunyai set lengkap dokumentasi dan contoh untuk membantu pembangun bermula.

2. OpenCV untuk Java

OpenCV untuk Java ialah API bahasa Java bagi perpustakaan penglihatan komputer OpenCV. Ia menyediakan sejumlah besar pemprosesan imej dan fungsi penglihatan komputer, seperti pembahagian imej, pengesanan kontur, pengekstrakan ciri, pengecaman sasaran, dsb. Selain kod C++ asal OpenCV, OpenCV untuk Java juga menggunakan Java Native Access (JNA) untuk merealisasikan interaksi antara Java dan C++. Kelebihan utama OpenCV untuk Java ialah kemudahan penggunaan dan kebolehsesuaian yang tinggi.

3. Deeplearning4j

Deeplearning4j ialah platform pembelajaran mendalam berdasarkan bahasa Java. Ia menyediakan banyak API yang mengimbangi kebolehskalaan dan fleksibiliti, seperti klasifikasi, regresi, pengelompokan, pemprosesan imej, pemprosesan bahasa semula jadi dan tugas lain. API Deeplearning4j mudah digunakan dan disepadukan dengan lancar dengan perpustakaan Java yang lain.

4. TensorFlow untuk Java

TensorFlow untuk Java ialah API bahasa Java yang dilancarkan oleh Google. Ia adalah lanjutan daripada rangka kerja pembelajaran mendalam TensorFlow dan menyediakan API peringkat tinggi untuk menggunakan TensorFlow dalam aplikasi Java. TensorFlow untuk Java juga termasuk banyak ciri berkaitan Java, seperti keselamatan benang, sokongan serentak dan Java I/O. Selain itu, ia juga menyokong penggunaan model TensorFlow yang dijalankan pada peranti Android, yang boleh membantu pembangun Java melaksanakan sokongan mudah alih untuk aplikasi pengecaman imej.

5. ImageJ

ImageJ ialah pemproses imej yang ditulis dalam bahasa Java, direka untuk menyediakan fungsi yang digunakan secara meluas dalam pemprosesan dan analisis imej. ImageJ boleh membaca, menulis dan mewakili pelbagai jenis format imej, dan menyediakan banyak penglihatan komputer dan fungsi pemprosesan imej, seperti penapisan, pembahagian, morfologi, pengekstrakan ciri, dsb.

3. Kesimpulan

Seperti yang dinyatakan di atas, terdapat banyak API dan perpustakaan pengecaman imej yang sangat baik dalam bahasa Java yang boleh membantu pembangun membina aplikasi pengecaman imej berkualiti tinggi. API dan perpustakaan ini boleh melaksanakan pelbagai pemprosesan imej dan fungsi penglihatan komputer, seperti pengekstrakan ciri, pengecaman sasaran, pembahagian imej, dsb. Semasa proses pembangunan, anda perlu memberi perhatian kepada kelebihan dan kekurangan API dan perpustakaan yang berbeza, dan memilih berdasarkan keperluan sebenar. Selain itu, pembangun perlu memahami asas teknologi pengecaman imej dan beberapa algoritma pembelajaran mesin biasa untuk menggunakan API dan perpustakaan ini dengan lebih baik untuk pembangunan.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada pembangunan aplikasi pengecaman imej dalam bahasa Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!