Java를 사용하여 인공지능 기반 표적 탐지 시스템을 작성하는 방법

인공지능 기술의 발전이 증가함에 따라 표적 탐지 시스템은 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이러한 종류의 시스템은 이미지나 비디오에서 주요 객체를 자동으로 식별하여 대상을 추적하고 분석할 수 있습니다. 이번 글에서는 Java를 이용하여 인공지능 기반의 객체 탐지 ​​시스템을 작성하는 방법을 소개하겠습니다.

1. Java 및 OpenCV 설치 및 구성

먼저 Java 및 OpenCV를 설치해야 합니다. Java는 Java를 사용하여 표적 탐지 시스템을 작성하기 위한 프로그래밍 언어이고, OpenCV는 이미지를 처리하고 분석하기 위한 많은 실용적인 API와 도구를 제공하는 컴퓨터 비전 라이브러리입니다. 다음 단계를 통해 Java 및 OpenCV를 설치하고 구성할 수 있습니다.

1.1 Java JDK 설치

Java JDK는 공식 웹사이트에서 다운로드할 수 있습니다. 설치가 완료되면 JAVA_HOME 및 PATH 환경 변수를 설정해야 합니다. Windows 시스템에서는 환경 변수에 다음 내용을 추가할 수 있습니다.

변수 이름: JAVA_HOME

변수 값: C:Program FilesJavajdk1.8.0_45

변수 이름: PATH

변수 값: %JAVA_HOME% in

1.2 OpenCV 설치

OpenCV는 공식 홈페이지에서 다운로드할 수 있습니다. 다운로드가 완료되면 파일의 압축을 풀고 프로젝트의 작업 디렉터리에 복사합니다. 그런 다음 폴더에 있는 opencv-3.4.3.jar 파일을 프로젝트의 lib 폴더에 복사합니다. 마지막으로 폴더에 있는 타사 로컬 라이브러리 폴더 opencv uildjavad(Windows) 또는 opencv uildjavalib(Linux)를 시스템 경로 환경 변수에 추가합니다.

2. 이미지 로드 및 처리

Java 및 OpenCV의 설치 및 구성이 완료되면 대상 탐지 시스템 구축을 시작할 수 있습니다. 먼저 이미지를 로드하고 몇 가지 기본 작업을 수행해야 합니다. 다음 코드를 사용하여 이러한 작업을 수행할 수 있습니다.

public static void main(String[] args) {

   // 载入图像
   Mat image = Imgcodecs.imread("test.jpg");

   // 缩放图像
   Size size = new Size(800,600);
   Imgproc.resize(image,image,size);

   // 转换为灰度图像
   Mat grayImage = new Mat();
   Imgproc.cvtColor(image,grayImage,Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);

   // 模糊处理
   Imgproc.GaussianBlur(grayImage,grayImage,new Size(3,3),0);

   // 边缘检测
   Mat edges = new Mat();
   Imgproc.Canny(grayImage,edges,50,150);

   // 显示图像
   HighGui.imshow("Test",edges);
   HighGui.waitKey(0);
   System.exit(0);
}

이 코드에서는 먼저 Imgcodecs.imread() 함수를 사용하여 로컬 파일 시스템에서 이미지를 로드합니다. 그런 다음 Imgproc.resize() 함수를 사용하여 이미지 크기를 800×600 크기로 조정합니다. 다음으로 Imgproc.cvtColor() 함수를 사용하여 이미지를 회색조로 변환합니다. 그런 다음 Imgproc.GaussianBlur() 함수를 사용하여 회색조 이미지를 흐리게 하여 노이즈와 간섭을 줄입니다. 마지막으로 후속 타겟 감지를 위한 가장자리 감지를 위해 Imgproc.Canny() 함수를 사용합니다.

3. 타겟 감지

기본 이미지 처리가 끝나면 타겟 감지를 시작할 수 있습니다. 이 기능을 달성하려면 먼저 적합한 표적 탐지 알고리즘을 선택해야 합니다. 이 기사에서는 객체 감지를 위해 OpenCV 기반 Haar 기능 분류기를 사용합니다. 구체적인 구현 단계는 다음과 같습니다.

3.1 적절한 Haar 분류기를 선택합니다.

Haar 분류기는 고전적인 대상 감지 알고리즘으로, 기본 아이디어는 객체의 형태학적 특성을 관찰하여 객체를 식별하는 것입니다. 구체적으로 Haar 분류기는 대상 영역 내 회색값의 차이를 계산하여 얻은 내부 특징값을 사용하여 대상을 나타냅니다. 대상 객체의 형태적 특징을 일련의 특징값으로 표현할 수 있다면, 이러한 특징값을 비교하여 대상 객체가 이미지에 존재하는지 여부를 판단할 수 있습니다.

이 기사에서는 대상 탐지를 위해 OpenCV에서 제공하는 이미 훈련된 Haar 특성 분류기를 사용합니다. 이러한 분류자는 이미 다수의 양성 및 음성 샘플을 포함하고 있으며 역전파를 통해 훈련될 수 있습니다.

3.2 Haar 분류기 훈련

인공지능 표적 탐지를 시작하려면 OpenCV에 내장된 훈련 도구를 사용하여 Haar 분류기를 훈련시켜야 합니다. 훈련 과정에는 포지티브 및 네거티브 샘플 이미지 세트가 필요합니다. 일반적으로 샘플 이미지가 많을수록 효과가 더 좋습니다.

3.3 타겟 탐지

위 단계를 통해 Haar 분류기의 학습을 완료했으며 이를 타겟 탐지에 사용할 수 있습니다. Java에서는 다음 코드를 사용하여 Haar 분류기의 대상 감지를 구현할 수 있습니다.

public static void main(String[] args) {

   // 载入图像
   Mat image = Imgcodecs.imread("test.jpg");

   // 装载分类器
   CascadeClassifier detector = new CascadeClassifier("classifier.xml");
   MatOfRect targets = new MatOfRect();

   // 检测目标
   detector.detectMultiScale(image,targets);

   // 在图像上标示目标
   for(Rect rect: targets.toArray()){
      Imgproc.rectangle(image,rect.tl(),rect.br(),new Scalar(0,0,255),2);
   }

   // 显示图像
   HighGui.imshow("Test",image);
   HighGui.waitKey(0);
   System.exit(0);
}

이 코드에서는 먼저 Imgcodecs.imread() 함수를 사용하여 로컬 파일 시스템에서 이미지를 로드합니다. 그런 다음 CascadeClassifier 클래스를 사용하여 분류자 개체를 만들고 이를 사용하여 이미지를 감지합니다. 감지 결과는 MatOfRect 유형의 객체에 저장됩니다. 마지막으로 Imgproc.lectangle() 함수를 사용하여 이미지에 대상을 표시하고 HighGui.imshow() 함수를 사용하여 탐지 결과를 표시합니다.

4. Summary

이번 글에서는 자바를 이용하여 인공지능 기반 객체 탐지 ​​시스템을 작성하는 방법을 소개했습니다. 먼저 Java 및 OpenCV의 설치 및 구성을 소개한 다음 몇 가지 기본 이미지 처리 기능을 시연하고 마지막으로 Haar 기능 분류기를 사용하여 객체 감지를 구현했습니다. 이러한 지식과 기술 기반을 통해 독자는 진화하는 인공 지능 시대에 더 잘 적응하기 위해 YOLO, RCNN 등과 같은 표적 탐지 시스템의 보다 심층적이고 진보된 응용 프로그램과 기술을 더 배우고 탐색할 수 있습니다.

위 내용은 Java를 사용하여 인공지능 기반 표적 탐지 시스템을 작성하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!