Pengenalan kepada Asas Java kepada Aplikasi Praktikal: Aplikasi Praktikal Kepintaran Buatan

AI boleh digunakan pada pengecaman imej dalam Java Berikut ialah langkah praktikal: Import perpustakaan OpenCV dan JavaFX, muatkan imej dan tukarkannya kepada skala kelabu Gunakan JavaFX untuk membina antara muka pengguna

Pengenalan asas kepada Java kepada aplikasi praktikal: Aplikasi Praktikal Kepintaran Buatan

Pengenalan

Sebagai revolusi dalam bidang teknologi, kecerdasan buatan (AI) telah menembusi setiap aspek kehidupan seharian kita. Dengan pemprosesan data yang berkuasa dan keupayaan pembelajaran mesin, AI boleh digunakan dalam pelbagai bidang, termasuk pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer dan sokongan keputusan. Java, bahasa pengaturcaraan yang popular dan berkuasa, menyediakan asas yang kukuh untuk aplikasi AI.

Kes Praktikal: Pengecaman Imej

Pengecaman imej ialah bidang AI yang menarik yang membolehkan komputer memahami dan mentafsir data visual seperti manusia. Di bawah, kami akan menggunakan kes praktikal mudah untuk menunjukkan cara menggunakan Java untuk membina aplikasi pengecaman imej.

Perpustakaan kod yang digunakan:

• OpenCV: Pemprosesan imej dan perpustakaan penglihatan komputer
• JavaFX: Rangka kerja antara muka pengguna untuk aplikasi Java

Langkah-langkah:

Library diperlukan:

import cv2;
import java.util.*;

2. Muat imej:

Mat image = cv2.imread("image.jpg");

3. Tukar imej kepada skala kelabu:

Mat gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY);

4. Gunakan algoritma pengesanan tepi:

Mat edges = cv2.Canny(gray, 100, 200);

rreee
5. Paparan imej:

   imshow("Canny", edges);
   cv2.waitKey();

Penjelasan :

Dalam kod ini: Fungsi

cv2.imread memuatkan imej.

• Fungsi cv2.cvtColor menukarnya kepada skala kelabu, kerana pengesanan tepi biasanya berfungsi lebih baik pada imej skala kelabu. Fungsi cv2.imread 函数加载图像。
• cv2.cvtColor 函数将其转换为灰度，因为边缘检测通常在灰度图像上效果更好。
• cv2.Canny 函数应用边缘检测算法，生成一个突出显示图像边缘的二值图像。
• imshow
cv2.Canny menggunakan algoritma pengesanan tepi untuk menjana imej binari yang menyerlahkan tepi imej.

Fungsiimshow memaparkan imej hasil.

Membina Antara Muka Pengguna menggunakan JavaFX:

1. Untuk mencipta aplikasi mesra pengguna, kami boleh menggunakan JavaFX untuk membina antara muka pengguna bagi algoritma pengecaman imej kami. Berikut ialah langkah asas:

Cipta aplikasi JavaFX:

2. import javafx.application.Application;
   import javafx.stage.Stage;
   
   public class ImageRecognitionApp extends Application {
       public static void main(String[] args) { launch(args); }
   
       @Override
       public void start(Stage stage) { }
   }

Tentukan antara muka pengguna dalam fail FXML:

3. <ImageView id="image_view" fitWidth="500" fitHeight="500" />
   <Button id="browse_button" text="Browse" />

Kod Java

Sambungkan fail Java

dan: FXML🎜

@FXML
private ImageView imageView;

@FXML
private void browseButtonClicked() {
    // 调用图像识别算法并更新图像视图
}

🎜 dengan mengikuti Dengan langkah ini, anda boleh mencipta aplikasi Java AI yang berkuasa daripada pengecaman imej kepada tugas yang lebih kompleks. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada Asas Java kepada Aplikasi Praktikal: Aplikasi Praktikal Kepintaran Buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!