ChatGPT Java: Cara melaksanakan kawalan kamera automatik dan pengecaman sasaran
Kawalan kamera dan pengecaman sasaran adalah bahagian yang sangat penting dalam teknologi moden. Ia digunakan secara meluas dalam pemantauan keselamatan, pemanduan autonomi, rumah pintar dan bidang lain. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Java untuk melaksanakan kawalan kamera automatik dan pengecaman sasaran serta memberikan contoh kod khusus.
Sebelum kawalan kamera automatik, kita perlu menyediakan kamera terlebih dahulu. Pustaka sumber terbuka Java "OpenCV" menyediakan fungsi yang kaya, termasuk operasi kamera. Berikut ialah kod contoh mudah untuk membuka dan menyediakan kamera:
import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Point; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.core.Size; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; import org.opencv.videoio.VideoCapture; public class CameraControl { public static void main(String[] args) { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); VideoCapture videoCapture = new VideoCapture(0); if (!videoCapture.isOpened()) { System.out.println("Failed to open the camera."); return; } Mat frame = new Mat(); while (true) { videoCapture.read(frame); // 执行摄像头控制逻辑 // 显示图像 Imgproc.imshow("Camera", frame); if (Imgproc.waitKey(1) >= 0) { break; } } videoCapture.release(); Imgproc.destroyAllWindows(); } }
Kod di atas membuka kamera melalui kelas VideoCapture dan menggunakan gelung sementara untuk membaca bingkai kamera secara berterusan. Anda boleh menambah kod yang sepadan dalam bahagian "Lakukan logik kawalan kamera" untuk memproses imej mengikut keperluan anda.
Pengecaman sasaran ialah salah satu fungsi teras kawalan kamera automatik. Di sini, kami akan menggunakan Pengelas Cascade dalam OpenCV untuk pengesanan objek. Pengelas lata ialah algoritma pengecaman objek berasaskan pembelajaran mesin yang boleh mengenal pasti objek tertentu secara automatik dalam imej.
Berikut ialah contoh kod mudah untuk pengecaman objek menggunakan pengelas lata:
public class ObjectRecognition { public static void main(String[] args) { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); CascadeClassifier cascadeClassifier = new CascadeClassifier("cascade.xml"); VideoCapture videoCapture = new VideoCapture(0); if (!videoCapture.isOpened()) { System.out.println("Failed to open the camera."); return; } Mat frame = new Mat(); while (true) { videoCapture.read(frame); MatOfRect objects = new MatOfRect(); cascadeClassifier.detectMultiScale(frame, objects); for (Rect rect : objects.toArray()) { Imgproc.rectangle(frame, new Point(rect.x, rect.y), new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height), new Scalar(0, 255, 0), 2); } Imgproc.imshow("Object Recognition", frame); if (Imgproc.waitKey(1) >= 0) { break; } } videoCapture.release(); Imgproc.destroyAllWindows(); } }
Dalam kod di atas, kami menggunakan kelas CascadeClassifier untuk memuatkan pengelas lata dan menggunakannya pada setiap bingkai imej. Selepas mengenal pasti sasaran, kami menggunakan kaedah segi empat tepat untuk melukis kotak segi empat tepat dalam imej untuk menandakan lokasi sasaran.
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Java untuk melaksanakan kawalan kamera automatik dan pengecaman sasaran. Dengan menyediakan kamera dan menggunakan OpenCV untuk pemprosesan imej dan pengecaman objek, sistem kamera yang lebih pintar dan automatik boleh dicapai. Harap artikel ini membantu anda!
Atas ialah kandungan terperinci ChatGPT Java: Bagaimana untuk melaksanakan kawalan kamera automatik dan pengecaman sasaran. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!