C++ を使用して高性能の画像追跡とターゲット検出を行うにはどうすればよいですか?

C を使用して高性能の画像追跡とターゲット検出を行うにはどうすればよいですか?

要約: 人工知能とコンピューター ビジョン テクノロジーの急速な発展に伴い、画像追跡とターゲット検出が重要な研究分野になりました。この記事では、C 言語といくつかのオープンソース ライブラリを使用して、高性能の画像追跡とターゲット検出を実現する方法を紹介し、コード例を示します。

1. はじめに:
   画像追跡とターゲット検出は、コンピューター ビジョンの分野における 2 つの重要なタスクです。ビデオ監視、自動運転、高度道路交通システムなど、さまざまな分野で広く使用されています。高性能の画像追跡とターゲット検出を実現するために、C 言語と、OpenCV や TensorFlow などの一般的なオープン ソース ライブラリを使用します。
2. 画像追跡:
   画像追跡とは、連続するビデオ フレーム内のターゲットの位置と動きを追跡することを指します。その中で、一般的に使用されるアルゴリズムには、特徴ベースの追跡アルゴリズム (オプティカル フロー法、カルマン フィルターなど) と深層学習ベースの追跡アルゴリズム (シャム ネットワーク、マルチターゲット トラッカーなど) が含まれます。 OpenCV ライブラリが提供する追跡インターフェイスと研究中の新しいアルゴリズムを組み合わせて使用​​し、高性能の画像追跡を実現します。

#次は、OpenCV ライブラリを使用してオプティカル フロー メソッドに基づく画像追跡を実装するサンプル コードです。

include

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;

}

オブジェクト検出:
3. オブジェクト検出とは、画像内の特定のオブジェクトを検出して位置を特定するタスクを指します。一般的に使用されるターゲット検出アルゴリズムには、特徴ベースの方法 (Haar 特徴や HOG 特徴など)、深層学習ベースの方法 (R-CNN、YOLO など) などが含まれます。 TensorFlow ライブラリによって提供される深層学習フレームワークをトレーニング済みモデルと組み合わせて使用​​し、C 環境で高性能のターゲット検出を実現します。
   

以下は、TensorFlow ライブラリを使用してターゲット検出を実装するサンプル コードです:

include

include

include

int main() {

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;

}

結論:

この記事では、C 言語といくつかのオープン ソース ライブラリを使用して、高性能の画像追跡とターゲット検出を実現する方法を紹介します。 OpenCV ライブラリといくつかの一般的な画像追跡アルゴリズムを使用することで、ビデオ内のターゲットの位置と動きを正確に追跡できます。 TensorFlow ライブラリとトレーニングされたモデルを使用することで、画像内の特定のオブジェクトを検出して位置を特定できます。この記事が、読者が実際のアプリケーションで高性能の画像追跡とターゲット検出を実現するのに役立つことを願っています。

参考文献:

[1] OpenCV ドキュメント: https://docs.opencv.org/
[2] TensorFlow ドキュメント: https://www.tensorflow.org/

以上がC++ を使用して高性能の画像追跡とターゲット検出を行うにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。