Wie verwende ich C++ für leistungsstarke Bildverfolgung und Zielerkennung?

Zusammenfassung: Mit der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz und der Computer-Vision-Technologie sind Bildverfolgung und Zielerkennung zu wichtigen Forschungsbereichen geworden. In diesem Artikel wird erläutert, wie mithilfe der C++-Sprache und einigen Open-Source-Bibliotheken eine leistungsstarke Bildverfolgung und Zielerkennung erreicht werden kann, und es werden Codebeispiele bereitgestellt.

1. Einführung:
   Bildverfolgung und Zielerkennung sind zwei wichtige Aufgaben im Bereich Computer Vision. Sie werden in vielen Bereichen eingesetzt, beispielsweise in der Videoüberwachung, beim autonomen Fahren, bei intelligenten Transportsystemen usw. Um eine leistungsstarke Bildverfolgung und Zielerkennung zu erreichen, verwenden wir die Sprache C++ und einige gängige Open-Source-Bibliotheken wie OpenCV und TensorFlow.
2. Bildverfolgung:
   Bildverfolgung bezieht sich auf die Verfolgung der Position und Bewegung eines Ziels in aufeinanderfolgenden Videobildern. Zu den häufig verwendeten Algorithmen gehören unter anderem merkmalsbasierte Tracking-Algorithmen (z. B. optische Flussmethode, Kalman-Filter) und auf Deep Learning basierende Tracking-Algorithmen (z. B. Siamese Network, Multi-Target-Tracker). Wir werden die von der OpenCV-Bibliothek bereitgestellte Tracking-Schnittstelle in Kombination mit dem neuen, in der Forschung befindlichen Algorithmus verwenden, um eine leistungsstarke Bildverfolgung zu erreichen.

Das Folgende ist ein Beispielcode, der die OpenCV-Bibliothek verwendet, um Bildverfolgung basierend auf der optischen Flussmethode zu implementieren:

include

int main() {

cv::VideoCapture video("input.mp4");
cv::Mat frame, gray, prevGray, flow, colorFlow;

cv::TermCriteria termcrit(cv::TermCriteria::COUNT | cv::TermCriteria::EPS, 20, 0.03);
cv::Point2f prevPoint, currPoint;

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

    cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

    if (prevGray.empty()) {
        gray.copyTo(prevGray);
    }

    cv::calcOpticalFlowFarneback(prevGray, gray, flow, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0);

    cv::cvtColor(prevGray, colorFlow, cv::COLOR_GRAY2BGR);

    for (int y = 0; y < frame.rows; y += 10) {
        for (int x = 0; x < frame.cols; x += 10) {
            const cv::Point2f& flowAtXY = flow.at<cv::Point2f>(y, x);
            cv::line(colorFlow, cv::Point(x, y), cv::Point(x + flowAtXY.x, y + flowAtXY.y), cv::Scalar(0, 255, 0));
            cv::circle(colorFlow, cv::Point(x, y), 1, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);
        }
    }

    cv::imshow("Optical Flow", colorFlow);

    char key = cv::waitKey(30);
    if (key == 27) {
        break;
    }

    std::swap(prevGray, gray);
}

return 0;

}

3. Zielerkennung:
   Unter Objekterkennung versteht man die Aufgabe, bestimmte Objekte in Bildern zu erkennen und zu lokalisieren. Zu den häufig verwendeten Zielerkennungsalgorithmen gehören merkmalsbasierte Methoden (wie Haar-Merkmale und HOG-Merkmale), Deep-Learning-basierte Methoden (wie R-CNN, YOLO) usw. Wir werden das von der TensorFlow-Bibliothek bereitgestellte Deep-Learning-Framework in Kombination mit dem trainierten Modell verwenden, um eine leistungsstarke Zielerkennung in einer C++-Umgebung zu erreichen.

Das Folgende ist ein Beispielcode, der die TensorFlow-Bibliothek verwendet, um die Objekterkennung zu implementieren:

include

include

include < ;tensorflow/cc/ops/image_ops.h>

int main() {

std::string modelPath = "model.pb";
std::string imagePath = "input.jpg";

tensorflow::GraphDef graphDef;
tensorflow::ReadBinaryProto(tensorflow::Env::Default(), modelPath, &graphDef);

tensorflow::SessionOptions sessionOptions;
tensorflow::Session* session;
tensorflow::NewSession(sessionOptions, &session);
session->Create(graphDef);

tensorflow::Scope root = tensorflow::Scope::NewRootScope();

tensorflow::string inputName = "input";
tensorflow::string outputName = "output";

tensorflow::ops::Placeholder inputPlaceholder(root, tensorflow::DT_FLOAT);
tensorflow::ops::ResizeBilinear resizeBilinear(root, inputPlaceholder, {224, 224});
tensorflow::ops::Cast cast(root, resizeBilinear, tensorflow::DT_UINT8);
tensorflow::ops::Div normalize(root, cast, 255.0f);
tensorflow::ops::Sub meanSubtract(root, normalize, {123.68f, 116.779f, 103.939f});
tensorflow::ops::Floor floor(root, meanSubtract);

std::vector<float> inputData; // 需要根据模型的输入层大小进行填充

tensorflow::FeedItem inputItem(inputName, tensorflow::Tensor(tensorflow::DT_FLOAT, {inputData.size(), 224, 224, 3}), inputData.data());

std::vector<tensorflow::Tensor> outputs;
session->Run({inputItem}, {outputName}, {}, &outputs);

tensorflow::Tensor outputTensor = outputs[0];
tensorflow::TTypes<float>::Flat outputFlat = outputTensor.flat<float>();

// 处理输出结果

return 0;

}

Fazit:
Dieser Artikel stellt vor, wie man die Sprache C++ und einige Open-Source-Bibliotheken verwendet, um eine leistungsstarke Bildverfolgung zu erreichen und Zielerkennung. Durch die Verwendung der OpenCV-Bibliothek und einiger gängiger Bildverfolgungsalgorithmen können wir die Position und Bewegung des Ziels im Video genau verfolgen. Mithilfe der TensorFlow-Bibliothek und eines trainierten Modells können wir bestimmte Objekte in Bildern erkennen und lokalisieren. Ich hoffe, dass dieser Artikel den Lesern dabei hilft, in praktischen Anwendungen eine leistungsstarke Bildverfolgung und Zielerkennung zu erreichen.

Referenzen:
[1] OpenCV-Dokumentation: https://docs.opencv.org/
[2] TensorFlow-Dokumentation: https://www.tensorflow.org/

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