ChatGPT Java : Comment implémenter le contrôle automatique de la caméra et la reconnaissance des cibles

ChatGPT Java : Comment mettre en œuvre le contrôle automatique de la caméra et la reconnaissance des cibles

Le contrôle de la caméra et la reconnaissance des cibles sont une partie très importante de la technologie moderne. Ils sont largement utilisés dans la surveillance de la sécurité, la conduite autonome, la maison intelligente et d'autres domaines. Cet article présentera comment utiliser le langage Java pour implémenter le contrôle automatique de la caméra et la reconnaissance de cible, et donnera des exemples de code spécifiques.

1. Configurer la caméra

Avant le contrôle automatique de la caméra, nous devons d'abord configurer la caméra. La bibliothèque open source de Java « OpenCV » fournit des fonctions riches, notamment le fonctionnement de la caméra. Voici un exemple de code simple pour ouvrir et configurer la caméra :

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfRect;
import org.opencv.core.Point;
import org.opencv.core.Rect;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;
import org.opencv.videoio.VideoCapture;

public class CameraControl {
    public static void main(String[] args) {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
        
        VideoCapture videoCapture = new VideoCapture(0);
        
        if (!videoCapture.isOpened()) {
            System.out.println("Failed to open the camera.");
            return;
        }
        
        Mat frame = new Mat();
        
        while (true) {
            videoCapture.read(frame);
            
            // 执行摄像头控制逻辑
            
            // 显示图像
            Imgproc.imshow("Camera", frame);
            if (Imgproc.waitKey(1) >= 0) {
                break;
            }
        }
        
        videoCapture.release();
        Imgproc.destroyAllWindows();
    }
}

Le code ci-dessus ouvre la caméra via la classe VideoCapture et utilise une boucle while pour lire en continu les images de la caméra. Vous pouvez ajouter le code correspondant dans la section « Exécuter la logique de contrôle de la caméra » pour traiter l'image selon vos besoins.

2. Reconnaissance de cible

La reconnaissance de cible est l'une des fonctions essentielles du contrôle automatique de la caméra. Ici, nous utiliserons le Cascade Classifier dans OpenCV pour la détection d'objets. Le classificateur Cascade est un algorithme de reconnaissance d'objets basé sur l'apprentissage automatique qui peut identifier automatiquement des objets spécifiques dans les images.

Ce qui suit est un exemple simple de code pour la reconnaissance d'objets à l'aide d'un classificateur en cascade :

public class ObjectRecognition {
    public static void main(String[] args) {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
        
        CascadeClassifier cascadeClassifier = new CascadeClassifier("cascade.xml");
        
        VideoCapture videoCapture = new VideoCapture(0);
        
        if (!videoCapture.isOpened()) {
            System.out.println("Failed to open the camera.");
            return;
        }
        
        Mat frame = new Mat();
        
        while (true) {
            videoCapture.read(frame);
            
            MatOfRect objects = new MatOfRect();
            cascadeClassifier.detectMultiScale(frame, objects);
            
            for (Rect rect : objects.toArray()) {
                Imgproc.rectangle(frame, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0), 2);
            }
            
            Imgproc.imshow("Object Recognition", frame);
            if (Imgproc.waitKey(1) >= 0) {
                break;
            }
        }
        
        videoCapture.release();
        Imgproc.destroyAllWindows();
    }
}

Dans le code ci-dessus, nous utilisons la classe CascadeClassifier pour charger un classificateur en cascade et l'appliquer à chaque image. Après avoir identifié la cible, nous utilisons la méthode du rectangle pour dessiner une boîte rectangulaire dans l'image afin de marquer l'emplacement de la cible.

3. Résumé

Cet article explique comment utiliser Java pour implémenter le contrôle automatique de la caméra et la reconnaissance des cibles. En configurant une caméra et en utilisant OpenCV pour le traitement d'images et la reconnaissance d'objets, un système de caméra plus intelligent et automatisé peut être obtenu. J'espère que cet article vous aidera !

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!