Comment utiliser le C++ pour un suivi d'image et une détection de cible hautes performances ?

Résumé : Avec le développement rapide de l’intelligence artificielle et de la technologie de vision par ordinateur, le suivi d’images et la détection de cibles sont devenus des domaines de recherche importants. Cet article présentera comment obtenir un suivi d'image et une détection de cible hautes performances à l'aide du langage C++ et de certaines bibliothèques open source, et fournira des exemples de code.

1. Introduction :
   Le suivi d'images et la détection de cibles sont deux tâches importantes dans le domaine de la vision par ordinateur. Ils sont largement utilisés dans de nombreux domaines, comme la vidéosurveillance, la conduite autonome, les systèmes de transport intelligents, etc. Afin d'obtenir un suivi d'image et une détection de cible hautes performances, nous utiliserons le langage C++ et certaines bibliothèques open source courantes, telles que OpenCV et TensorFlow.
2. Suivi d'image :
   Le suivi d'image fait référence au suivi de la position et du mouvement d'une cible dans des images vidéo consécutives. Parmi eux, les algorithmes couramment utilisés incluent des algorithmes de suivi basés sur des fonctionnalités (tels que la méthode du flux optique, le filtre de Kalman) et des algorithmes de suivi basés sur l'apprentissage en profondeur (tels que le réseau siamois, le tracker multi-cibles). Nous utiliserons l'interface de suivi fournie par la bibliothèque OpenCV, combinée au nouvel algorithme en cours de recherche, pour obtenir un suivi d'image performant.

Ce qui suit est un exemple de code qui utilise la bibliothèque OpenCV pour implémenter le suivi d'image basé sur la méthode du flux optique :

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. Détection de cible :
   La détection d'objets fait référence à la tâche de détection et de localisation d'objets spécifiques dans les images. Les algorithmes de détection de cibles couramment utilisés incluent des méthodes basées sur des fonctionnalités (telles que les fonctionnalités Haar et HOG), des méthodes basées sur l'apprentissage en profondeur (telles que R-CNN, YOLO), etc. Nous utiliserons le cadre d'apprentissage profond fourni par la bibliothèque TensorFlow, combiné au modèle entraîné, pour obtenir une détection de cible haute performance dans un environnement C++.

Ce qui suit est un exemple de code qui utilise la bibliothèque TensorFlow pour implémenter la détection d'objets :

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;

}

Conclusion :
Cet article présente comment utiliser le langage C++ et certaines bibliothèques open source pour obtenir un suivi d'image haute performance et détection de cible. En utilisant la bibliothèque OpenCV et certains algorithmes de suivi d'images courants, nous pouvons suivre avec précision la position et le mouvement de la cible dans la vidéo. En utilisant la bibliothèque TensorFlow et un modèle entraîné, nous pouvons détecter et localiser des objets spécifiques dans les images. J'espère que cet article aidera les lecteurs à réaliser un suivi d'image et une détection de cible hautes performances dans des applications pratiques.

Références :
[1] Documentation OpenCV : https://docs.opencv.org/
[2] Documentation TensorFlow : https://www.tensorflow.org/

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!