Comment utiliser C++ pour une mise en correspondance d'images et un suivi de cible hautes performances ?

Comment utiliser le C++ pour une mise en correspondance d'images et un suivi de cibles hautes performances ?

Vue d'ensemble :
La correspondance d'images et le suivi de cibles sont des axes de recherche importants dans le domaine de la vision par ordinateur, avec un large éventail d'applications, notamment la reconnaissance, la détection, le suivi d'objets, etc. Dans cet article, nous présenterons comment implémenter des algorithmes de correspondance d'images et de suivi de cible hautes performances à l'aide du langage de programmation C++ et expliquerons en détail avec des exemples de code.

1. Correspondance d'images : 
La correspondance d'images fait référence à la recherche de points caractéristiques similaires ou de zones caractéristiques correspondantes entre différentes images, permettant ainsi un enregistrement ou un alignement entre les images. Les algorithmes de correspondance d'images couramment utilisés en C++ incluent SIFT, SURF et ORB. Ce qui suit prend l'algorithme ORB comme exemple pour présenter le processus de mise en œuvre de la correspondance d'images.

Exemple de code :

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

int main() {
    cv::Mat img1 = cv::imread("img1.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat img2 = cv::imread("img2.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    cv::Ptr<cv::ORB> orb = cv::ORB::create();

    std::vector<cv::KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
    cv::Mat descriptors1, descriptors2;

    orb->detectAndCompute(img1, cv::noArray(), keypoints1, descriptors1);
    orb->detectAndCompute(img2, cv::noArray(), keypoints2, descriptors2);

    cv::BFMatcher matcher(cv::NORM_HAMMING);
    std::vector<cv::DMatch> matches;
    matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

    cv::Mat img_matches;
    cv::drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches, img_matches);

    cv::imshow("Matches", img_matches);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

2. Suivi de cible :
Le suivi de cible fait référence au suivi d'une cible spécifique à partir d'une séquence vidéo et à l'obtention d'un positionnement précis de sa position dans des images consécutives. Les algorithmes de suivi de cible couramment utilisés en C++ incluent MeanShift et CamShift.

Exemple de code :

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

int main() {
    cv::VideoCapture cap("video.mp4");
    if (!cap.isOpened()) {
        std::cout << "Failed to open video file" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Mat frame;
    cap >> frame;

    cv::Rect roi = cv::selectROI(frame);
    cv::Mat roi_img = frame(roi);

    cv::Mat hsv_roi;
    cv::cvtColor(roi_img, hsv_roi, cv::COLOR_BGR2HSV);

    cv::Mat roi_hist;
    int histSize[] = {16, 16};
    float h_ranges[] = {0, 180};
    const float* ranges[] = {h_ranges};
    int channels[] = {0, 1};
    cv::calcHist(&hsv_roi, 1, channels, cv::noArray(), roi_hist, 2, histSize, ranges, true, false);

    cv::normalize(roi_hist, roi_hist, 0, 255, cv::NORM_MINMAX);

    cv::TermCriteria term_crit(cv::TermCriteria::EPS | cv::TermCriteria::COUNT, 10, 1);

    cv::Mat frame_hsv;
    cv::Mat backproj;

    while (true) {
        cap >> frame;
        if (frame.empty())
            break;

        cv::cvtColor(frame, frame_hsv, cv::COLOR_BGR2HSV);

        cv::calcBackProject(&frame_hsv, 1, channels, roi_hist, backproj, ranges);

        cv::RotatedRect track_box = cv::CamShift(backproj, roi, term_crit);

        cv::Point2f points[4];
        track_box.points(points);

        for (int i = 0; i < 4; ++i)
            cv::line(frame, points[i], points[(i+1)%4], cv::Scalar(0, 255, 0), 2);

        cv::imshow("Tracking", frame);
        cv::waitKey(30);
    }

    return 0;
}

Conclusion :
Cet article présente comment utiliser C++ pour une correspondance d'images et un suivi de cible hautes performances. À travers des exemples de code, le processus de mise en œuvre de l'algorithme ORB dans la correspondance d'images et de l'algorithme CamShift dans le suivi de cible est expliqué en détail. J'espère que le contenu de cet article sera utile aux lecteurs dans leur apprentissage et leur pratique du traitement d'image et de la vision par ordinateur.

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