pembangunan bahagian belakang
C++
Bagaimana untuk menggunakan C++ untuk pemprosesan imej dan analisis imej yang cekap?
Bagaimana untuk menggunakan C++ untuk pemprosesan imej dan analisis imej yang cekap?
Aug 26, 2023 pm 01:01 PM
Bagaimana menggunakan C++ untuk pemprosesan imej dan analisis imej yang cekap?
Pemprosesan dan analisis imej adalah tugas yang sangat penting dalam bidang penglihatan komputer, yang melibatkan pemerolehan, pemprosesan, analisis dan pemahaman imej. Sebagai bahasa pengaturcaraan berprestasi tinggi, C++ boleh menyediakan pustaka pemprosesan dan analisis imej yang kaya, membolehkan kami melaksanakan kerja pemprosesan dan analisis imej dengan cepat dan cekap. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan C++ untuk pemprosesan imej dan analisis imej yang cekap, dan memberikan contoh kod yang sepadan.
- Membaca dan memaparkan imej
Dalam pemprosesan dan analisis imej, langkah pertama biasanya membaca imej dari cakera ke dalam memori dan memaparkannya. Dalam C++, kita boleh menggunakan perpustakaan OpenCV untuk melaksanakan fungsi ini. Berikut ialah contoh kod mudah:
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
// 讀取圖像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
// 顯示圖像
cv::imshow("Image", image);
cv::waitKey(0);
return 0;
}Dalam contoh ini, kami menggunakan fungsi cv::imread untuk membaca fail imej dan menyimpan imej dalam cv::Mat </ kod>objek. Kami kemudian menggunakan fungsi <code>cv::imshow untuk memaparkan imej dan fungsi cv::waitKey untuk menunggu pengguna menekan kekunci. cv::imread函數(shù)來讀取圖像文件，并將圖像存儲在一個cv::Mat對象中。然后，我們使用cv::imshow函數(shù)來顯示圖像，并使用cv::waitKey函數(shù)等待用戶按下按鍵。
- 圖像的基本處理
圖像處理通常包括調(diào)整圖像的亮度、對比度、色彩等參數(shù)，以及應(yīng)用濾波器和邊緣檢測等算法。下面是一個簡單的示例代碼：
#include <opencv2/opencv.hpp>
int main()
{
// 讀取圖像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
// 調(diào)整圖像的亮度和對比度
cv::Mat adjusted_image;
cv::Scalar brightness = cv::Scalar(50, 50, 50);
cv::add(image, brightness, adjusted_image);
// 應(yīng)用高斯濾波器
cv::Mat blurred_image;
cv::GaussianBlur(image, blurred_image, cv::Size(7, 7), 0);
// 檢測圖像邊緣
cv::Mat edges;
cv::Canny(image, edges, 50, 150);
// 顯示圖像和處理結(jié)果
cv::imshow("Original Image", image);
cv::imshow("Adjusted Image", adjusted_image);
cv::imshow("Blurred Image", blurred_image);
cv::imshow("Edges", edges);
cv::waitKey(0);
return 0;
}在這個示例中，我們首先使用cv::add函數(shù)調(diào)整圖像的亮度和對比度，并存儲在adjusted_image中。然后，我們使用cv::GaussianBlur函數(shù)應(yīng)用高斯濾波器，并存儲在blurred_image中。最后，我們使用cv::Canny函數(shù)進行邊緣檢測，并存儲在edges中。最后，我們將原始圖像、調(diào)整后的圖像、模糊圖像和邊緣圖像分別顯示出來。
- 圖像分析
圖像分析通常涉及圖像的特征提取、目標(biāo)檢測、圖像分類等任務(wù)。在C++中，我們可以使用OpenCV和其他機器學(xué)習(xí)庫來實現(xiàn)這些功能。下面是一個簡單的示例代碼：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
int main()
{
// 讀取圖像
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
// 加載預(yù)訓(xùn)練模型
cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromCaffe("model.prototxt", "model.caffemodel");
// 將圖像轉(zhuǎn)換為blob
cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1.0, cv::Size(224, 224), cv::Scalar(104, 117, 123));
// 輸入blob到模型中
net.setInput(blob);
// 前向傳播
cv::Mat output = net.forward();
// 解析輸出結(jié)果
cv::Mat probabilities = output.reshape(1, 1);
cv::Point class_id;
double confidence;
cv::minMaxLoc(probabilities, nullptr, &confidence, nullptr, &class_id);
// 顯示結(jié)果
cv::imshow("Image", image);
cv::waitKey(0);
return 0;
}在這個示例中，我們首先使用cv::dnn::Net類加載一個預(yù)訓(xùn)練的模型，并將模型存儲在net對象中。然后，我們使用cv::dnn::blobFromImage函數(shù)將圖像轉(zhuǎn)換為blob，并將其輸入到模型中。接下來，我們使用net.forward
- Pemprosesan asas imej
Pemprosesan imej biasanya termasuk melaraskan kecerahan, kontras, warna dan parameter imej yang lain, serta menggunakan algoritma seperti penapis dan pengesanan tepi. Berikut ialah contoh kod mudah:
cv::add dan menyimpannya dalam adjusted_image tengah. Kami kemudian menggunakan penapis Gaussian menggunakan fungsi cv::GaussianBlur dan menyimpannya dalam blurred_image. Akhir sekali, kami menggunakan fungsi cv::Canny untuk pengesanan tepi dan menyimpannya dalam tepi. Akhir sekali, kami memaparkan imej asal, imej terlaras, imej kabur dan imej tepi secara berasingan. ??- ??Analisis imej??Analisis imej biasanya melibatkan tugas seperti pengekstrakan ciri, pengesanan sasaran dan klasifikasi imej imej. Dalam C++, kita boleh menggunakan OpenCV dan perpustakaan pembelajaran mesin lain untuk melaksanakan fungsi ini. Berikut ialah kod contoh mudah: ????rrreee??Dalam contoh ini, kami mula-mula memuatkan model pra-latihan menggunakan kelas
cv::dnn::Net dan menyimpan model dalam netobjek. Kami kemudian menggunakan fungsi <code>cv::dnn::blobFromImage untuk menukar imej kepada gumpalan dan memasukkannya ke dalam model. Seterusnya, kami menggunakan fungsi net.forward untuk melakukan perambatan ke hadapan dan mendapatkan hasil output. Akhir sekali, kami menghuraikan output dan memaparkan imej asal. ????Ringkasan: ??Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan C++ untuk pemprosesan imej dan analisis imej yang cekap. Dengan menggunakan perpustakaan OpenCV dan perpustakaan pembelajaran mesin lain, kami boleh melaksanakan tugas membaca, pemprosesan dan analisis imej dengan cepat. Diharapkan pembaca dapat menguasai kaedah dan teknik asas pemprosesan dan analisis imej C++ melalui pengenalan dan kod contoh artikel ini, supaya dapat mencapai hasil yang baik dalam aplikasi praktikal. ??
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan C++ untuk pemprosesan imej dan analisis imej yang cekap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Bagaimanakah jarak Wasserstein digunakan dalam tugas pemprosesan imej?
Jan 23, 2024 am 10:39 AM
Jarak Wasserstein, juga dikenali sebagai Jarak EarthMover (EMD), ialah metrik yang digunakan untuk mengukur perbezaan antara dua taburan kebarangkalian. Berbanding dengan perbezaan tradisional KL atau perbezaan JS, jarak Wasserstein mengambil kira maklumat struktur antara pengedaran dan oleh itu mempamerkan prestasi yang lebih baik dalam banyak tugas pemprosesan imej. Dengan mengira kos pengangkutan minimum antara dua pengedaran, jarak Wasserstein dapat mengukur jumlah kerja minimum yang diperlukan untuk mengubah satu pengedaran kepada yang lain. Metrik ini mampu menangkap perbezaan geometri antara taburan, dengan itu memainkan peranan penting dalam tugas seperti penjanaan imej dan pemindahan gaya. Oleh itu, jarak Wasserstein menjadi konsep
Cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik dalam pembangunan C#
Oct 08, 2023 pm 07:06 PM
Cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik dalam pembangunan C# memerlukan contoh kod khusus Pengenalan: Dalam pembangunan perisian moden, pemprosesan imej dan reka bentuk antara muka grafik adalah keperluan biasa. Sebagai bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi tujuan umum, C# mempunyai pemprosesan imej yang berkuasa dan keupayaan reka bentuk antara muka grafik. Artikel ini akan berdasarkan C#, membincangkan cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik, dan memberikan contoh kod terperinci. 1. Isu pemprosesan imej: Bacaan dan paparan imej: Dalam C#, bacaan dan paparan imej adalah operasi asas. Boleh digunakan.N
Aplikasi teknologi AI dalam pembinaan semula resolusi super imej
Jan 23, 2024 am 08:06 AM
Pembinaan semula imej resolusi super ialah proses menjana imej resolusi tinggi daripada imej resolusi rendah menggunakan teknik pembelajaran mendalam seperti rangkaian neural convolutional (CNN) dan rangkaian adversarial generatif (GAN). Matlamat kaedah ini adalah untuk meningkatkan kualiti dan perincian imej dengan menukar imej resolusi rendah kepada imej resolusi tinggi. Teknologi ini mempunyai aplikasi yang luas dalam banyak bidang, seperti pengimejan perubatan, kamera pengawasan, imej satelit, dsb. Melalui pembinaan semula imej resolusi super, kami boleh mendapatkan imej yang lebih jelas dan terperinci, membantu menganalisis dan mengenal pasti sasaran dan ciri dalam imej dengan lebih tepat. Kaedah pembinaan semula Kaedah pembinaan semula imej resolusi super secara amnya boleh dibahagikan kepada dua kategori: kaedah berasaskan interpolasi dan kaedah berasaskan pembelajaran mendalam. 1) Kaedah berasaskan interpolasi Pembinaan semula imej resolusi super berdasarkan interpolasi
Analisis mendalam tentang prinsip kerja dan ciri-ciri model Pengubah Penglihatan (VIT).
Jan 23, 2024 am 08:30 AM
VisionTransformer (VIT) ialah model klasifikasi imej berasaskan Transformer yang dicadangkan oleh Google. Tidak seperti model CNN tradisional, VIT mewakili imej sebagai jujukan dan mempelajari struktur imej dengan meramalkan label kelas imej. Untuk mencapai matlamat ini, VIT membahagikan imej input kepada berbilang patch dan menggabungkan piksel dalam setiap patch melalui saluran dan kemudian melakukan unjuran linear untuk mencapai dimensi input yang dikehendaki. Akhir sekali, setiap tampalan diratakan menjadi satu vektor, membentuk urutan input. Melalui mekanisme perhatian kendiri Transformer, VIT dapat menangkap hubungan antara tampalan yang berbeza dan melakukan pengekstrakan ciri dan ramalan klasifikasi yang berkesan. Perwakilan imej bersiri ini ialah
Algoritma Ciri Invarian Skala (SIFT).
Jan 22, 2024 pm 05:09 PM
Algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) ialah algoritma pengekstrakan ciri yang digunakan dalam bidang pemprosesan imej dan penglihatan komputer. Algoritma ini telah dicadangkan pada tahun 1999 untuk meningkatkan pengecaman objek dan prestasi pemadanan dalam sistem penglihatan komputer. Algoritma SIFT adalah teguh dan tepat dan digunakan secara meluas dalam pengecaman imej, pembinaan semula tiga dimensi, pengesanan sasaran, penjejakan video dan medan lain. Ia mencapai invarian skala dengan mengesan titik utama dalam ruang skala berbilang dan mengekstrak deskriptor ciri tempatan di sekitar titik utama. Langkah-langkah utama algoritma SIFT termasuk pembinaan ruang skala, pengesanan titik utama, kedudukan titik utama, penetapan arah dan penjanaan deskriptor ciri. Melalui langkah-langkah ini, algoritma SIFT boleh mengekstrak ciri yang teguh dan unik, dengan itu mencapai pemprosesan imej yang cekap.
Cara menggunakan teknologi AI untuk memulihkan foto lama (dengan contoh dan analisis kod)
Jan 24, 2024 pm 09:57 PM
Pemulihan foto lama ialah kaedah menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk membaiki, menambah baik dan menambah baik foto lama. Menggunakan penglihatan komputer dan algoritma pembelajaran mesin, teknologi ini secara automatik boleh mengenal pasti dan membaiki kerosakan dan kecacatan pada foto lama, menjadikannya kelihatan lebih jelas, lebih semula jadi dan lebih realistik. Prinsip teknikal pemulihan foto lama terutamanya merangkumi aspek-aspek berikut: 1. Penyahnosian dan penambahbaikan imej Apabila memulihkan foto lama, foto itu perlu dibunyikan dan dipertingkatkan terlebih dahulu. Algoritma dan penapis pemprosesan imej, seperti penapisan min, penapisan Gaussian, penapisan dua hala, dsb., boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah bunyi dan bintik warna, dengan itu meningkatkan kualiti foto. 2. Pemulihan dan pembaikan imej Dalam foto lama, mungkin terdapat beberapa kecacatan dan kerosakan, seperti calar, retak, pudar, dsb. Masalah ini boleh diselesaikan dengan algoritma pemulihan dan pembaikan imej
Bagaimana untuk melakukan pemprosesan dan pengecaman imej dalam Python
Oct 20, 2023 pm 12:10 PM
Cara melakukan pemprosesan dan pengecaman imej dalam Python Ringkasan: Teknologi moden telah menjadikan pemprosesan dan pengecaman imej sebagai alat penting dalam banyak bidang. Python ialah bahasa pengaturcaraan yang mudah dipelajari dan digunakan dengan pemprosesan imej yang kaya dan perpustakaan pengecaman. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk pemprosesan dan pengecaman imej, serta memberikan contoh kod khusus. Pemprosesan imej: Pemprosesan imej ialah proses melaksanakan pelbagai operasi dan transformasi pada imej untuk meningkatkan kualiti imej, mengekstrak maklumat daripada imej, dsb. Perpustakaan PIL dalam Python (Pi
Penghapusan imej menggunakan rangkaian saraf konvolusi
Jan 23, 2024 pm 11:48 PM
Rangkaian neural konvolusi berfungsi dengan baik dalam tugasan menghilangkan imej. Ia menggunakan penapis yang dipelajari untuk menapis bunyi dan dengan itu memulihkan imej asal. Artikel ini memperkenalkan secara terperinci kaedah denoising imej berdasarkan rangkaian neural convolutional. 1. Gambaran Keseluruhan Rangkaian Neural Konvolusi Rangkaian saraf konvolusi ialah algoritma pembelajaran mendalam yang menggunakan gabungan berbilang lapisan konvolusi, lapisan gabungan dan lapisan bersambung sepenuhnya untuk mempelajari dan mengelaskan ciri imej. Dalam lapisan konvolusi, ciri tempatan imej diekstrak melalui operasi konvolusi, dengan itu menangkap korelasi spatial dalam imej. Lapisan pengumpulan mengurangkan jumlah pengiraan dengan mengurangkan dimensi ciri dan mengekalkan ciri utama. Lapisan bersambung sepenuhnya bertanggungjawab untuk memetakan ciri dan label yang dipelajari untuk melaksanakan pengelasan imej atau tugas lain. Reka bentuk struktur rangkaian ini menjadikan rangkaian neural konvolusi berguna dalam pemprosesan dan pengecaman imej.
