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 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 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 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 (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.
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 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
Kes ini melaksanakan sistem pengecaman muka berdasarkan OpenCV dan Java The sistem boleh mengesan, mengenal pasti dan mengesahkan imej muka yang ditangkap oleh kamera.
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!