Bagaimana untuk melaksanakan algoritma penglihatan mesin dan pengecaman objek dalam C++?

Bagaimana untuk melaksanakan algoritma penglihatan mesin dan pengecaman objek dalam C++?

Pengenalan:
Dengan pembangunan berterusan dan aplikasi kecerdasan buatan, teknologi penglihatan mesin telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang, seperti pemanduan autonomi, pemantauan keselamatan, pengimejan perubatan, dll. Antaranya, C++, sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, mempunyai ciri-ciri kecekapan kompilasi yang tinggi dan fleksibiliti yang kuat, dan secara beransur-ansur menjadi bahasa pilihan untuk pelaksanaan algoritma penglihatan mesin. Artikel ini akan memperkenalkan cara melaksanakan algoritma penglihatan mesin dan pengecaman objek melalui C++, dan melampirkan contoh kod, dengan harapan dapat memberikan sedikit bantuan kepada pembaca.

1. Pelaksanaan algoritma penglihatan mesin
1.1 Pemprosesan imej
Pemprosesan imej ialah bahagian penting dalam algoritma penglihatan mesin, terutamanya termasuk membaca imej, paparan, menyimpan dan operasi pemprosesan imej (seperti penduaan imej, penapisan, pengesanan tepi, dll. .). Seterusnya, kami akan memperkenalkan cara menggunakan C++ untuk melaksanakan algoritma penglihatan mesin melalui contoh pemprosesan imej yang mudah.

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

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

    // 图像二值化
    cv::Mat grayImage;
    cv::cvtColor(image, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    cv::Mat binaryImage;
    cv::threshold(grayImage, binaryImage, 128, 255, cv::THRESH_BINARY);

    // 显示图像
    cv::imshow("Binary Image", binaryImage);

    // 保存图像
    cv::imwrite("binary.jpg", binaryImage);

    // 等待按键退出
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

Dalam contoh ini, kami menggunakan perpustakaan OpenCV untuk membaca dan memproses imej. Mula-mula, kita membaca imej bernama "lena.jpg" melalui fungsi cv::imread. Kemudian, kami menukar imej warna kepada imej skala kelabu dan melakukan operasi perduaan pada imej skala kelabu melalui fungsi cv::threshold. Akhir sekali, kami memaparkan imej binari melalui fungsi cv::imshow dan menggunakan fungsi cv::imwrite untuk menyimpan imej binari ke fail bernama "binary.jpg "dalam fail. cv::imread函数读取了名为"lena.jpg"的图像。然后，我们将彩色图像转换为灰度图像，并通过cv::threshold函数对灰度图像进行二值化操作。最后，我们通过cv::imshow函数显示二值化后的图像，并使用cv::imwrite函数将二值图像保存到名为"binary.jpg"的文件中。

1.2 特征提取与描述
特征提取与描述是机器视觉算法中的核心任务之一，它是从图像中提取出具有代表性的特征，并进行描述的过程。本小节我们将使用OpenCV库来实现SIFT（尺度不变特征转换）算法的示例。

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>

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

    // 使用SIFT算法检测图像中的关键点
    cv::Ptr<cv::SIFT> sift = cv::SIFT::create();
    std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
    sift->detect(image, keypoints);

    // 绘制关键点
    cv::Mat keypointImage;
    cv::drawKeypoints(image, keypoints, keypointImage, cv::Scalar::all(-1), cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);

    // 显示图像
    cv::imshow("Keypoints", keypointImage);

    // 等待按键退出
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们使用了OpenCV库中的cv::SIFT类来实现SIFT算法。首先，我们通过cv::imread函数读取了名为"lena.jpg"的图像。然后，我们创建了一个cv::SIFT对象sift，并使用sift->detect函数来检测出图像中的关键点。接着，我们通过cv::drawKeypoints函数将关键点绘制在图像上，并使用cv::imshow函数显示结果。

二、物体识别的实现
物体识别是机器视觉中的重要应用之一，它通过将图像中的物体与事先训练好的模型进行匹配，从而完成对物体的识别任务。本小节我们将使用OpenCV库中的DNN（深度神经网络）模块来实现物体识别的示例。

#include <opencv2/core/utility.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/dnn/dnn.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

int main() {
    // 加载模型及相应的配置文件
    std::string model = "MobileNetSSD_deploy.caffemodel";
    std::string config = "MobileNetSSD_deploy.prototxt";
    cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromCaffe(config, model);

    // 加载图像
    cv::Mat image = cv::imread("person.jpg", cv::IMREAD_COLOR);

    // 对图像进行预处理
    cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1.0, cv::Size(300, 300), cv::Scalar(127.5, 127.5, 127.5), true, false);

    // 将blob输入到网络中进行推理
    net.setInput(blob);

    // 获取检测结果
    cv::Mat detection = net.forward();

    // 解析检测结果
    cv::Mat detectionMat(detection.size[2], detection.size[3], CV_32F, detection.ptr<float>());

    for (int i = 0; i < detectionMat.rows; i++) {
        float confidence = detectionMat.at<float>(i, 2);

        if (confidence > 0.5) {
            int x1 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 3) * image.cols);
            int y1 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 4) * image.rows);
            int x2 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 5) * image.cols);
            int y2 = static_cast<int>(detectionMat.at<float>(i, 6) * image.rows);

            // 绘制边界框
            cv::rectangle(image, cv::Point(x1, y1), cv::Point(x2, y2), cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
        }
    }

    // 显示结果
    cv::imshow("Detection", image);

    // 等待按键退出
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们使用了OpenCV库中的cv::dnn::Net类来加载模型及配置文件，并使用cv::imread函数读取了名为"person.jpg"的图像。接着，我们通过cv::dnn::blobFromImage函数对图像进行预处理，然后将处理后的数据输入到网络中进行推理。最后，我们通过解析检测结果，并使用cv::rectangle

1.2 Pengekstrakan dan penerangan ciri

Pengekstrakan dan penerangan ciri ialah salah satu tugas teras dalam algoritma penglihatan mesin Ia adalah proses mengekstrak ciri yang mewakili imej dan menerangkannya. Dalam bahagian ini kami akan menggunakan perpustakaan OpenCV untuk melaksanakan contoh algoritma SIFT (Skala Invariant Ciri Transformasi).
rrreee

Dalam contoh ini, kami menggunakan kelas cv::SIFT dalam perpustakaan OpenCV untuk melaksanakan algoritma SIFT. Mula-mula, kita membaca imej bernama "lena.jpg" melalui fungsi cv::imread. Kemudian, kami mencipta objek cv::SIFT sift dan menggunakan fungsi sift->detect untuk mengesan titik utama dalam imej . Seterusnya, kami melukis mata utama pada imej melalui fungsi cv::drawKeypoints dan memaparkan keputusan menggunakan fungsi cv::imshow. 🎜🎜2. Pelaksanaan pengecaman objek🎜Pengecaman objek ialah salah satu aplikasi penting dalam penglihatan mesin Ia melengkapkan tugas pengecaman objek dengan memadankan objek dalam imej dengan model yang telah dilatih. Dalam bahagian ini kita akan menggunakan modul DNN (rangkaian neural dalam) dalam perpustakaan OpenCV untuk melaksanakan contoh pengecaman objek. 🎜rrreee🎜Dalam contoh ini, kami menggunakan kelas cv::dnn::Net dalam pustaka OpenCV untuk memuatkan model dan fail konfigurasi, dan menggunakan cv::imread Fungsi ini membaca imej bernama "person.jpg". Seterusnya, kami praproses imej melalui fungsi cv::dnn::blobFromImage, dan kemudian masukkan data yang diproses ke dalam rangkaian untuk inferens. Akhir sekali, kami menghuraikan hasil pengesanan dan melukis kotak sempadan yang dikesan menggunakan fungsi cv::rectangle. 🎜🎜Kesimpulan: 🎜Melalui pengenalan artikel ini, kami telah mempelajari cara menggunakan C++ untuk melaksanakan algoritma penglihatan mesin dan pengecaman objek. Daripada pemprosesan imej kepada pengekstrakan dan penerangan ciri, kepada pengecaman objek, perpustakaan C++ dan OpenCV menyediakan pelbagai alatan dan fungsi untuk membantu kami melaksanakan algoritma penglihatan mesin dengan cekap. Saya harap artikel ini dapat memberi pembaca sedikit bantuan dan inspirasi dalam melaksanakan algoritma penglihatan mesin dan pengecaman objek dalam C++. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan algoritma penglihatan mesin dan pengecaman objek dalam C++?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!