Comment utiliser C++ pour une classification et une reconnaissance d'images efficaces ?

Comment utiliser le C++ pour une classification et une reconnaissance d'images efficaces ?

Introduction : La classification d'images et la reconnaissance d'images sont des axes de recherche importants dans le domaine de la vision par ordinateur, parmi lesquels le C++ est un langage de programmation couramment utilisé. Cet article présentera comment utiliser C++ pour une classification et une reconnaissance d'images efficaces, et joindra des exemples de code pertinents.

1. Configuration de l'environnement
Avant d'utiliser C++ pour la classification et la reconnaissance d'images, nous devons d'abord configurer l'environnement de développement correspondant. Voici les étapes pour configurer l'environnement :

1. Installer la bibliothèque OpenCV : OpenCV est une puissante bibliothèque de vision par ordinateur qui fournit de nombreux outils et fonctions en traitement d'image et en reconnaissance d'image. Nous pouvons télécharger le package d'installation depuis le site officiel (https://opencv.org/releases/) et l'installer conformément à la documentation officielle.
2. Configurer le compilateur : Pour utiliser OpenCV, nous devons le configurer avec notre compilateur C++. Pour les méthodes de configuration spécifiques, veuillez vous référer à la documentation officielle d'OpenCV et les définir en fonction des différents compilateurs et systèmes d'exploitation.

2. Classification des images
La classification des images fait référence à la division des images d'entrée en différentes catégories, par exemple, en divisant une image de chat en catégorie « chat » et en catégorie « non-chat ». Voici un exemple de code pour la classification d'images à l'aide de C++ :

#include  #include  int main() { // 读取图像 cv::Mat image = cv::imread("image.jpg"); // 创建分类器 cv::CascadeClassifier classifier; // 加载分类器模型 classifier.load("model.xml"); // 对图像进行分类 std::vector objects; classifier.detectMultiScale(image, objects); // 输出分类结果 for (int i = 0; i < objects.size(); i++) { cv::Rect object = objects[i]; cv::rectangle(image, object, cv::Scalar(0, 255, 0), 2); } // 显示图像 cv::imshow("Classification", image); cv::waitKey(0); return 0; }

Le code ci-dessus utilise d'abord la fonctionimreadpour lire l'image d'entrée, puis charge le modèle de classificateur entraîné (model.xml < /code>), puis utilisez la fonction detectMultiScalepour classer l'image, et enfin marquez le résultat de la classification sur l'image et affichez-le.imread函数读取输入的图像，然后加载已训练好的分类器模型（model.xml），接着使用detectMultiScale函数对图像进行分类，最后将分类结果在图像上标注出来并显示。

#include  #include  int main() { // 读取图像 cv::Mat image = cv::imread("image.jpg"); // 创建识别器 cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromTensorflow("model.pb"); // 对图像进行预处理 cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1.0, cv::Size(224, 224), cv::Scalar(104, 117, 123)); // 设置网络的输入 net.setInput(inputBlob); // 运行前馈网络 cv::Mat outputBlob = net.forward(); // 解析输出结果 cv::Mat outputProbabilities = outputBlob.reshape(1, 1); // 输出识别结果 cv::Point classIdPoint; double confidence; cv::minMaxLoc(outputProbabilities, 0, &confidence, 0, &classIdPoint); // 显示识别结果 std::string className = "Unknown"; cv::imshow("Recognition", image); cv::waitKey(0); return 0; }