Bagaimana untuk menggunakan C++ untuk pengelasan imej yang cekap dan pengecaman imej?

Bagaimana menggunakan C++ untuk pengelasan imej dan pengecaman imej yang cekap?

Pengenalan: Klasifikasi imej dan pengecaman imej adalah hala tuju penyelidikan penting dalam bidang penglihatan komputer, antaranya C++ ialah bahasa pengaturcaraan yang biasa digunakan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan C++ untuk pengelasan imej dan pengecaman imej yang cekap, serta melampirkan contoh kod yang berkaitan.

1. Persediaan persekitaran
Sebelum menggunakan C++ untuk pengelasan imej dan pengecaman imej, kita perlu menyediakan persekitaran pembangunan yang sepadan terlebih dahulu. Berikut ialah langkah untuk menyediakan persekitaran:

1. Pasang perpustakaan OpenCV: OpenCV ialah perpustakaan penglihatan komputer yang berkuasa yang menyediakan banyak alatan dan fungsi dalam pemprosesan imej dan pengecaman imej. Kami boleh memuat turun pakej pemasangan dari tapak web rasmi (https://opencv.org/releases/) dan memasangnya mengikut dokumentasi rasmi.
2. Konfigurasikan pengkompil: Untuk menggunakan OpenCV, kami perlu mengkonfigurasinya dengan pengkompil C++ kami. Untuk kaedah konfigurasi khusus, sila rujuk dokumentasi rasmi OpenCV dan tetapkannya mengikut penyusun dan sistem pengendalian yang berbeza.

2. Klasifikasi Imej
Klasifikasi imej merujuk kepada membahagikan imej input kepada kategori yang berbeza, contohnya, membahagikan imej kucing ke dalam kategori "kucing" dan kategori "bukan kucing". Berikut ialah contoh kod untuk pengelasan imej menggunakan C++:

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

    // 创建分类器
    cv::CascadeClassifier classifier;
    
    // 加载分类器模型
    classifier.load("model.xml");

    // 对图像进行分类
    std::vector<cv::Rect> objects;
    classifier.detectMultiScale(image, objects);

    // 输出分类结果
    for (int i = 0; i < objects.size(); i++) {
        cv::Rect object = objects[i];
        cv::rectangle(image, object, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
    }

    // 显示图像
    cv::imshow("Classification", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

Kod di atas mula-mula menggunakan fungsi imread untuk membaca imej input, dan kemudian memuatkan model pengelas terlatih (model.xml < /code>), kemudian gunakan fungsi <code>detectMultiScale untuk mengklasifikasikan imej, dan akhirnya menandakan hasil pengelasan pada imej dan memaparkannya. imread函数读取输入的图像，然后加载已训练好的分类器模型（model.xml），接着使用detectMultiScale函数对图像进行分类，最后将分类结果在图像上标注出来并显示。

三、图像识别
图像识别是指将输入的图像识别为特定的对象或场景，例如将一张汽车的图像识别为“汽车”类别。以下是使用C++进行图像识别的代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

    // 创建识别器
    cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromTensorflow("model.pb");

    // 对图像进行预处理
    cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1.0, cv::Size(224, 224), cv::Scalar(104, 117, 123));

    // 设置网络的输入
    net.setInput(inputBlob);

    // 运行前馈网络
    cv::Mat outputBlob = net.forward();

    // 解析输出结果
    cv::Mat outputProbabilities = outputBlob.reshape(1, 1);

    // 输出识别结果
    cv::Point classIdPoint;
    double confidence;
    cv::minMaxLoc(outputProbabilities, 0, &confidence, 0, &classIdPoint);

    // 显示识别结果
    std::string className = "Unknown";
    cv::imshow("Recognition", image);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

以上代码首先使用imread函数读取输入的图像，然后加载已训练好的识别器模型（model.pb），接着使用blobFromImage函数对图像进行预处理，并将预处理后的图像作为网络的输入。随后使用forward

3. Pengecaman imej

Pengecaman imej merujuk kepada mengenal pasti imej input sebagai objek atau pemandangan tertentu, seperti mengenal pasti imej kereta sebagai kategori "kereta". Berikut ialah contoh kod untuk pengecaman imej menggunakan C++:
rrreee

Kod di atas mula-mula menggunakan fungsi imread untuk membaca imej input, dan kemudian memuatkan model pengecam terlatih (model.pb ), kemudian gunakan fungsi <code>blobFromImage untuk praproses imej dan gunakan imej praproses sebagai input rangkaian. Kemudian gunakan fungsi forward untuk menjalankan rangkaian feedforward untuk mendapatkan hasil output Akhirnya, hasil output dihuraikan dan hasil pengecaman dipaparkan. 🎜🎜Kesimpulan: 🎜Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan C++ untuk pengelasan imej dan pengecaman imej yang cekap, dan memberikan contoh kod yang berkaitan. Dengan menyediakan persekitaran pembangunan dan mengikut langkah kod sampel, kami boleh melaksanakan klasifikasi imej dan fungsi pengecaman imej dalam C++. Saya harap artikel ini akan membantu anda untuk belajar dan berlatih. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan C++ untuk pengelasan imej yang cekap dan pengecaman imej?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!