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OpenCV(開源計算機視覺庫)是一個開源的計算機視覺和機器學(xué)習(xí)軟件庫,它包含了許多用于實時計算機視覺的優(yōu)化算法。將OpenCV與機器學(xué)習(xí)相結(jié)合,可以實現(xiàn)更高級的計算機視覺任務(wù),如目標檢測、跟蹤、分類等。
在這里,我們將介紹如何使用C++和OpenCV庫結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法來實現(xiàn)一個簡單的目標檢測應(yīng)用。我們將使用預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型(例如YOLO或SSD)來檢測圖像中的目標。
安裝OpenCV庫:首先,確保你已經(jīng)安裝了OpenCV庫。如果沒有,請訪問OpenCV官網(wǎng)下載并安裝。
下載預(yù)訓(xùn)練模型:為了使用深度學(xué)習(xí)模型進行目標檢測,你需要下載預(yù)訓(xùn)練的模型權(quán)重和配置文件。對于YOLO,你可以從YOLO官網(wǎng)下載;對于SSD,你可以從TensorFlow Model Zoo下載。
將模型轉(zhuǎn)換為OpenCV格式:由于OpenCV支持Darknet(YOLO)和TensorFlow模型,你需要將下載的模型轉(zhuǎn)換為OpenCV DNN模塊支持的格式。對于YOLO,你可以直接使用.weights
和.cfg
文件;對于SSD,你需要將TensorFlow模型轉(zhuǎn)換為OpenCV DNN支持的格式。你可以參考這個教程了解如何將TensorFlow模型轉(zhuǎn)換為OpenCV DNN模型。
編寫C++代碼:現(xiàn)在你可以編寫C++代碼來使用OpenCV DNN模塊加載模型并進行目標檢測。以下是一個簡單的示例:
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include<iostream>
using namespace cv;
using namespace dnn;
int main(int argc, char** argv) {
// 加載模型
Net net = readNet("path/to/your/model.weights", "path/to/your/model.cfg");
// 設(shè)置模型輸入尺寸
int inputWidth = 416;
int inputHeight = 416;
// 讀取輸入圖像
Mat image = imread("path/to/your/input/image.jpg");
// 預(yù)處理輸入圖像
Mat blob = blobFromImage(image, 1 / 255.0, Size(inputWidth, inputHeight), Scalar(), true, false);
// 設(shè)置模型輸入
net.setInput(blob);
// 運行模型
Mat output = net.forward();
// 解析輸出并繪制邊界框
for (int i = 0; i< output.rows; ++i) {
float confidence = output.at<float>(i, 2);
if (confidence > 0.5) {
int classId = static_cast<int>(output.at<float>(i, 1));
float x = output.at<float>(i, 3) * image.cols;
float y = output.at<float>(i, 4) * image.rows;
float width = output.at<float>(i, 5) * image.cols;
float height = output.at<float>(i, 6) * image.rows;
Rect boundingBox(x, y, width, height);
rectangle(image, boundingBox, Scalar(0, 255, 0), 2);
putText(image, std::to_string(classId), Point(x, y - 10), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0, 255, 0), 2);
}
}
// 顯示結(jié)果
imshow("Output", image);
waitKey(0);
return 0;
}
g++ -o object_detection object_detection.cpp `pkg-config --cflags --libs opencv4`
然后運行生成的可執(zhí)行文件:
./object_detection
這將顯示一個窗口,其中包含輸入圖像中檢測到的目標及其邊界框。
這只是一個簡單的示例,你可以根據(jù)需要修改代碼以適應(yīng)不同的應(yīng)用場景。此外,你還可以嘗試使用其他機器學(xué)習(xí)模型,如Faster R-CNN、Mask R-CNN等。
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