Pengenalan kepada amalan dan kaedah penglihatan mesin berasaskan Java
Dengan perkembangan berterusan sains dan teknologi, teknologi penglihatan mesin telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang, seperti automasi industri, diagnosis perubatan, pemantauan keselamatan, dsb. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang popular, Java juga mempunyai aplikasi penting dalam bidang penglihatan mesin. Artikel ini akan memperkenalkan amalan penglihatan mesin berasaskan Java dan kaedah yang berkaitan.
1. Aplikasi Java dalam penglihatan mesin
Sebagai bahasa pengaturcaraan merentas platform, Java mempunyai kelebihan sistem pengendalian silang, penyelenggaraan mudah, dan berskala tinggi aplikasi penglihatan mesin Mempunyai kelebihan tertentu. Java menyediakan pelbagai alatan pembangunan dan perpustakaan, seperti OpenCV, JavaCV, dsb., menjadikan pembangunan penglihatan mesin menggunakan Java lebih mudah dan cekap.
2. Pemprosesan imej dalam Java
Pemprosesan imej ialah bahagian penting dalam teknologi penglihatan mesin Java menyediakan pelbagai kaedah dan alatan pemprosesan imej.
- OpenCV
OpenCV ialah perpustakaan penglihatan komputer merentas platform Ia menyediakan pelbagai algoritma dan fungsi untuk menyokong pelbagai pemprosesan imej dan video, seperti pengekstrakan ciri , sasaran pengesanan, pengecaman muka, dsb. OpenCV boleh dipanggil dan digunakan dengan mudah dalam Java.
- JavaCV
JavaCV ialah antara muka Java berdasarkan OpenCV dan perpustakaan penglihatan komputer lain Ia menyediakan kebolehoperasian antara Java dan OpenCV. JavaCV menyokong pelbagai pemprosesan imej dan fungsi penglihatan komputer, seperti pengekstrakan ciri, pengesanan sasaran, pengecaman muka, dsb.
3. Java melaksanakan pengesanan sasaran
Pengesanan sasaran ialah salah satu tugas paling asas dan penting dalam penglihatan mesin juga menyediakan pelbagai kaedah untuk mencapai pengesanan sasaran.
- Pengelas Haar
Pengelas Haar ialah algoritma pengesanan sasaran klasik, yang boleh mengesan muka, mata dan sasaran lain dalam imej. Pengelas Haar boleh dipanggil dan digunakan dalam Java dengan menggunakan perpustakaan OpenCV.
- Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network (CNN) ialah algoritma pembelajaran mendalam yang boleh mempelajari ciri dan model yang lebih kompleks serta boleh mencapai pengesanan sasaran yang lebih Tepat. Java menyediakan pelbagai rangka kerja pembelajaran mendalam, seperti TensorFlow, Keras, dsb., menjadikannya lebih mudah dan cekap untuk melaksanakan model CNN di Jawa.
4. Pengecaman imej dalam Java
Pengecaman imej ialah salah satu senario aplikasi penting penglihatan mesin Terdapat juga banyak kaedah untuk melaksanakan pengecaman imej di Java.
- Pengekstrakan dan pemadanan ciri
Pengestrakan dan pemadanan ciri ialah kaedah pengecaman imej berdasarkan ciri imej Pustaka OpenCV boleh digunakan dalam Java untuk melaksanakan pengekstrakan dan pemadanan ciri padanan imej, seperti SIFT, SURF, ORB dan algoritma lain.
- Kaedah pembelajaran mendalam
Kaedah pembelajaran mendalam juga telah digunakan secara meluas dalam tugas pengecaman imej Java menyediakan pelbagai rangka kerja pembelajaran mendalam, seperti TensorFlow, Keras, dll . Ia menjadikannya lebih mudah dan lebih cekap untuk melaksanakan pengecaman imej berasaskan pembelajaran yang mendalam dalam Java.
5. Kes latihan Java
- Sistem pengecaman muka berdasarkan OpenCV dan Java
Kes ini melaksanakan sistem pengecaman muka berdasarkan OpenCV dan Java The sistem boleh mengesan, mengenal pasti dan mengesahkan imej muka yang ditangkap oleh kamera.
- Pengiktirafan plat lesen berasaskan CNN
Kes ini menggunakan Java dan TensorFlow untuk melaksanakan sistem pengecaman plat lesen berdasarkan rangkaian neural convolutional, yang boleh merealisasikan segmentasi dan segmentasi kawasan plat lesen Kenal pasti.
6. Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan amalan penglihatan mesin berasaskan Java dan kaedah yang berkaitan. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang popular, Java mempunyai kelebihan kerana mudah dipelajari, merentas platform, dan berskala, dan juga telah digunakan secara meluas dalam bidang penglihatan mesin. Dengan menggunakan alat dan rangka kerja penglihatan mesin yang disediakan oleh Java, pembangunan dan aplikasi penglihatan mesin boleh dijalankan dengan lebih cekap.
Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada amalan dan kaedah penglihatan mesin berasaskan Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Panduan Nombor Sempurna di Jawa. Di sini kita membincangkan Definisi, Bagaimana untuk menyemak nombor Perfect dalam Java?, contoh dengan pelaksanaan kod.

Panduan untuk Weka di Jawa. Di sini kita membincangkan Pengenalan, cara menggunakan weka java, jenis platform, dan kelebihan dengan contoh.

Panduan untuk Nombor Smith di Jawa. Di sini kita membincangkan Definisi, Bagaimana untuk menyemak nombor smith di Jawa? contoh dengan pelaksanaan kod.

Dalam artikel ini, kami telah menyimpan Soalan Temuduga Spring Java yang paling banyak ditanya dengan jawapan terperinci mereka. Supaya anda boleh memecahkan temuduga.

Java 8 memperkenalkan API Stream, menyediakan cara yang kuat dan ekspresif untuk memproses koleksi data. Walau bagaimanapun, soalan biasa apabila menggunakan aliran adalah: bagaimana untuk memecahkan atau kembali dari operasi foreach? Gelung tradisional membolehkan gangguan awal atau pulangan, tetapi kaedah Foreach Stream tidak menyokong secara langsung kaedah ini. Artikel ini akan menerangkan sebab -sebab dan meneroka kaedah alternatif untuk melaksanakan penamatan pramatang dalam sistem pemprosesan aliran. Bacaan Lanjut: Penambahbaikan API Java Stream Memahami aliran aliran Kaedah Foreach adalah operasi terminal yang melakukan satu operasi pada setiap elemen dalam aliran. Niat reka bentuknya adalah

Panduan untuk TimeStamp to Date di Java. Di sini kita juga membincangkan pengenalan dan cara menukar cap waktu kepada tarikh dalam java bersama-sama dengan contoh.

Kapsul adalah angka geometri tiga dimensi, terdiri daripada silinder dan hemisfera di kedua-dua hujungnya. Jumlah kapsul boleh dikira dengan menambahkan isipadu silinder dan jumlah hemisfera di kedua -dua hujungnya. Tutorial ini akan membincangkan cara mengira jumlah kapsul yang diberikan dalam Java menggunakan kaedah yang berbeza. Formula volum kapsul Formula untuk jumlah kapsul adalah seperti berikut: Kelantangan kapsul = isipadu isipadu silinder Dua jumlah hemisfera dalam, R: Radius hemisfera. H: Ketinggian silinder (tidak termasuk hemisfera). Contoh 1 masukkan Jejari = 5 unit Ketinggian = 10 unit Output Jilid = 1570.8 Unit padu menjelaskan Kirakan kelantangan menggunakan formula: Kelantangan = π × r2 × h (4

Spring Boot memudahkan penciptaan aplikasi Java yang mantap, berskala, dan siap pengeluaran, merevolusi pembangunan Java. Pendekatan "Konvensyen Lebih Konfigurasi", yang wujud pada ekosistem musim bunga, meminimumkan persediaan manual, Allo
