


ChatGPT Java: Bagaimana untuk melaksanakan kawalan kamera automatik dan pengecaman sasaran
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.
- Sediakan kamera
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
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.
- Ringkasan
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!

JVM berfungsi dengan menukar kod Java ke dalam kod mesin dan menguruskan sumber. 1) Pemuatan Kelas: Muatkan fail kelas. Ke dalam memori. 2) Kawasan data runtime: Menguruskan kawasan memori. 3) Enjin Pelaksanaan: Mentafsirkan atau menyusun bytecode pelaksanaan. 4) Antara muka kaedah tempatan: Berinteraksi dengan sistem operasi melalui JNI.

JVM membolehkan Java melintasi platform. 1) Beban JVM, mengesahkan dan melaksanakan bytecode. 2) Kerja JVM termasuk pemuatan kelas, pengesahan bytecode, pelaksanaan tafsiran dan pengurusan ingatan. 3) JVM menyokong ciri -ciri canggih seperti pemuatan dan refleksi kelas dinamik.

Aplikasi Java boleh dijalankan pada sistem pengendalian yang berbeza melalui langkah -langkah berikut: 1) Gunakan kelas fail atau laluan untuk memproses laluan fail; 2) menetapkan dan mendapatkan pembolehubah persekitaran melalui System.getenv (); 3) Gunakan Maven atau Gradle untuk menguruskan kebergantungan dan ujian. Keupayaan merentas platform Java bergantung pada lapisan abstraksi JVM, tetapi masih memerlukan pengendalian manual ciri-ciri khusus sistem operasi tertentu.

Java memerlukan konfigurasi dan penalaan khusus pada platform yang berbeza. 1) Laraskan parameter JVM, seperti -XMS dan -XMX untuk menetapkan saiz timbunan. 2) Pilih strategi pengumpulan sampah yang sesuai, seperti ParallelGC atau G1GC. 3) Konfigurasikan perpustakaan asli untuk menyesuaikan diri dengan platform yang berbeza. Langkah -langkah ini dapat membolehkan aplikasi Java melakukan yang terbaik dalam pelbagai persekitaran.

Osgi, apachecommonslang, jna, danjvmoptionsareeffectiveforhandlingplatform-specificchallengesinjava.1) osgimanagesdependencyandisolatescomponents.2) ApachecommonslangprovideSutilityfung

JVMmanagesgarbagecollectionacrossplatformseffectivelybyusingagenerationalapproachandadaptingtoOSandhardwaredifferences.ItemploysvariouscollectorslikeSerial,Parallel,CMS,andG1,eachsuitedfordifferentscenarios.Performancecanbetunedwithflagslike-XX:NewRa

Kod Java boleh dijalankan pada sistem pengendalian yang berbeza tanpa pengubahsuaian, kerana falsafah "Write Once, Run, Everywhere" Java dilaksanakan oleh Java Virtual Machine (JVM). Oleh kerana perantara antara bytecode Java yang disusun dan sistem operasi, JVM menerjemahkan bytecode ke dalam arahan mesin tertentu untuk memastikan program itu dapat dijalankan secara bebas di mana -mana platform dengan JVM dipasang.

Penyusunan dan pelaksanaan program Java mencapai kemerdekaan platform melalui Bytecode dan JVM. 1) Tulis kod sumber Java dan menyusunnya ke dalam bytecode. 2) Gunakan JVM untuk melaksanakan bytecode pada mana -mana platform untuk memastikan kod berjalan di seluruh platform.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
