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 <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

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<cv::Rect> 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 fonction imread pour lire l'image d'entrée, puis charge le modèle de classificateur entraîné (model.xml ), puis utilisez la fonction <code>detectMultiScale pour 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。

三、图像识别
图像识别是指将输入的图像识别为特定的对象或场景，例如将一张汽车的图像识别为“汽车”类别。以下是使用C++进行图像识别的代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

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;
}

以上代码首先使用imread函数读取输入的图像，然后加载已训练好的识别器模型（model.pb），接着使用blobFromImage函数对图像进行预处理，并将预处理后的图像作为网络的输入。随后使用forward

3. Reconnaissance d'image

La reconnaissance d'image fait référence à l'identification de l'image d'entrée en tant qu'objet ou scène spécifique, par exemple l'identification d'une image d'une voiture comme catégorie « voiture ». Voici un exemple de code pour la reconnaissance d'image en C++ :
rrreee

Le code ci-dessus utilise d'abord la fonction imread pour lire l'image d'entrée, puis charge le modèle de reconnaissance entraîné (model.pb ), puis utilisez la fonction <code>blobFromImage pour prétraiter l'image, et utilisez l'image prétraitée comme entrée du réseau. Utilisez ensuite la fonction forward pour exécuter le réseau feedforward afin d'obtenir les résultats de sortie. Enfin, les résultats de sortie sont analysés et les résultats de reconnaissance sont affichés. 🎜🎜Conclusion : 🎜Cet article présente comment utiliser le C++ pour une classification et une reconnaissance d'images efficaces, et donne des exemples de code pertinents. En mettant en place un environnement de développement et en suivant les étapes de l'exemple de code, nous pouvons implémenter des fonctions de classification d'images et de reconnaissance d'images en C++. J'espère que cet article sera utile à votre étude et à votre pratique. 🎜

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