Bagaimana untuk menggunakan C++ untuk padanan imej berprestasi tinggi dan penjejakan sasaran?

Bagaimana untuk menggunakan C++ untuk padanan imej berprestasi tinggi dan penjejakan sasaran?

Ikhtisar:
Pemadanan imej dan penjejakan sasaran ialah hala tuju penyelidikan penting dalam bidang penglihatan komputer, dengan pelbagai aplikasi, termasuk pengecaman objek, pengesanan, penjejakan, dsb. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara untuk melaksanakan padanan imej berprestasi tinggi dan algoritma penjejakan sasaran menggunakan bahasa pengaturcaraan C++ dan menerangkan secara terperinci dengan contoh kod.

1. Padanan imej:
Padanan imej merujuk kepada mencari titik ciri yang serupa atau kawasan ciri yang sepadan antara imej yang berbeza, dengan itu mencapai pendaftaran atau penjajaran antara imej. Algoritma padanan imej yang biasa digunakan dalam C++ termasuk SIFT, SURF dan ORB. Berikut mengambil algoritma ORB sebagai contoh untuk memperkenalkan proses pelaksanaan padanan imej.

Contoh kod:

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

int main() {
    cv::Mat img1 = cv::imread("img1.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat img2 = cv::imread("img2.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    cv::Ptr<cv::ORB> orb = cv::ORB::create();

    std::vector<cv::KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
    cv::Mat descriptors1, descriptors2;

    orb->detectAndCompute(img1, cv::noArray(), keypoints1, descriptors1);
    orb->detectAndCompute(img2, cv::noArray(), keypoints2, descriptors2);

    cv::BFMatcher matcher(cv::NORM_HAMMING);
    std::vector<cv::DMatch> matches;
    matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

    cv::Mat img_matches;
    cv::drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches, img_matches);

    cv::imshow("Matches", img_matches);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

2. Penjejakan sasaran:
Penjejakan sasaran merujuk kepada menjejak sasaran tertentu daripada jujukan video dan mencapai kedudukan tepat kedudukannya dalam bingkai berturut-turut. Algoritma penjejakan sasaran yang biasa digunakan dalam C++ termasuk MeanShift dan CamShift.

Contoh kod:

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

int main() {
    cv::VideoCapture cap("video.mp4");
    if (!cap.isOpened()) {
        std::cout << "Failed to open video file" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Mat frame;
    cap >> frame;

    cv::Rect roi = cv::selectROI(frame);
    cv::Mat roi_img = frame(roi);

    cv::Mat hsv_roi;
    cv::cvtColor(roi_img, hsv_roi, cv::COLOR_BGR2HSV);

    cv::Mat roi_hist;
    int histSize[] = {16, 16};
    float h_ranges[] = {0, 180};
    const float* ranges[] = {h_ranges};
    int channels[] = {0, 1};
    cv::calcHist(&hsv_roi, 1, channels, cv::noArray(), roi_hist, 2, histSize, ranges, true, false);

    cv::normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv::NORM_MINMAX);

    cv::TermCriteria term_crit(cv::TermCriteria::EPS | cv::TermCriteria::COUNT, 10, 1);

    cv::Mat frame_hsv;
    cv::Mat backproj;

    while (true) {
        cap >> frame;
        if (frame.empty())
            break;

        cv::cvtColor(frame, frame_hsv, cv::COLOR_BGR2HSV);

        cv::calcBackProject(&frame_hsv, 1, channels, roi_hist, backproj, ranges);

        cv::RotatedRect track_box = cv::CamShift(backproj, roi, term_crit);

        cv::Point2f points[4];
        track_box.points(points);

        for (int i = 0; i < 4; ++i)
            cv::line(frame, points[i], points[(i+1)%4], cv::Scalar(0, 255, 0), 2);

        cv::imshow("Tracking", frame);
        cv::waitKey(30);
    }

    return 0;
}

Kesimpulan:
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan C++ untuk padanan imej berprestasi tinggi dan penjejakan sasaran. Melalui contoh kod, proses pelaksanaan algoritma ORB dalam padanan imej dan algoritma CamShift dalam penjejakan sasaran dijelaskan secara terperinci. Saya berharap kandungan artikel ini akan membantu pembelajaran dan amalan pembaca dalam pemprosesan imej dan penglihatan komputer.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan C++ untuk padanan imej berprestasi tinggi dan penjejakan sasaran?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!