Bagaimana untuk menggunakan C++ untuk penjejakan imej berprestasi tinggi dan pengesanan sasaran?

Abstrak: Dengan perkembangan pesat kecerdasan buatan dan teknologi penglihatan komputer, pengesanan imej dan pengesanan sasaran telah menjadi bidang penyelidikan yang penting. Artikel ini akan memperkenalkan cara untuk mencapai penjejakan imej berprestasi tinggi dan pengesanan sasaran dengan menggunakan bahasa C++ dan beberapa perpustakaan sumber terbuka serta menyediakan contoh kod.

1. Pengenalan:
   Penjejakan imej dan pengesanan sasaran adalah dua tugas penting dalam bidang penglihatan komputer. Ia digunakan secara meluas dalam banyak bidang, seperti pengawasan video, pemanduan autonomi, sistem pengangkutan pintar, dll. Untuk mencapai penjejakan imej berprestasi tinggi dan pengesanan sasaran, kami akan menggunakan bahasa C++ dan beberapa perpustakaan sumber terbuka biasa, seperti OpenCV dan TensorFlow.
2. Penjejakan imej:
   Penjejakan imej merujuk kepada penjejakan kedudukan dan pergerakan sasaran dalam bingkai video berturut-turut. Antaranya, algoritma yang biasa digunakan termasuk algoritma penjejakan berasaskan ciri (seperti kaedah aliran optik, penapis Kalman) dan algoritma penjejakan berasaskan pembelajaran mendalam (seperti rangkaian Siam, penjejak berbilang sasaran). Kami akan menggunakan antara muka penjejakan yang disediakan oleh perpustakaan OpenCV, digabungkan dengan algoritma baharu dalam penyelidikan, untuk mencapai penjejakan imej berprestasi tinggi.

Berikut ialah kod sampel yang menggunakan perpustakaan OpenCV untuk melaksanakan penjejakan imej berdasarkan kaedah aliran optik:

sertakan

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;

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;

Salin selepas log masuk
3. }
   Pengesanan sasaran:
Pengesanan objek merujuk kepada tugas mengesan dan mengesan objek tertentu dalam imej. Algoritma pengesanan sasaran yang biasa digunakan termasuk kaedah berasaskan ciri (seperti ciri Haar dan ciri HOG), kaedah berasaskan pembelajaran mendalam (seperti R-CNN, YOLO), dsb. Kami akan menggunakan rangka kerja pembelajaran mendalam yang disediakan oleh perpustakaan TensorFlow, digabungkan dengan model terlatih, untuk mencapai pengesanan sasaran berprestasi tinggi dalam persekitaran C++.
Berikut ialah kod sampel yang menggunakan perpustakaan TensorFlow untuk melaksanakan pengesanan objek:
include
include sertakan < ;tensorflow/cc/ops/image_ops.h>

int main() {

rrreee

}

Kesimpulan:
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan bahasa C++ dan beberapa perpustakaan sumber terbuka untuk mencapai imej berprestasi tinggi dan pengesanan sasaran. Dengan menggunakan perpustakaan OpenCV dan beberapa algoritma penjejakan imej biasa, kami boleh menjejaki kedudukan dan pergerakan sasaran dalam video dengan tepat. Dengan menggunakan perpustakaan TensorFlow dan model terlatih, kami boleh mengesan dan mencari objek tertentu dalam imej. Saya harap artikel ini akan membantu pembaca mencapai penjejakan imej berprestasi tinggi dan pengesanan sasaran dalam aplikasi praktikal.

Rujukan:
[1] Dokumentasi OpenCV: https://docs.opencv.org/
[2] Dokumentasi TensorFlow: https://www.tensorflow.org/

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan C++ untuk penjejakan imej berprestasi tinggi dan pengesanan sasaran?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!