Түсіндірме жазба курстық жұмысқа

C++ тілінде кескіндерді өңдеу үшін кескіндермен жұмыс істеу үшін функциялар мен алгоритмдердің кең ауқымын қамтамасыз ететін OpenCV кітапханасын пайдалануға болады. OpenCV көптеген кескін пішімдерін қолдайды және оны нысанды анықтау, бетті тану, кескінді жіктеу және т.б. сияқты әртүрлі тапсырмаларды орындау үшін пайдалануға болады.

Сурет 3. Қолданбада кескінді жүктеу

2. Кескінді өңдеу: OpenCV кескінді өңдеуге арналған көптеген функциялар мен алгоритмдерді қамтамасыз етеді. OpenCV-дегі кескінді өңдеудің ең кең таралған тапсырмаларының кейбірі кескін өлшемін өзгерту, жарықтық пен контрастты өзгерту, кескінді сүзу және нысанды анықтауды қамтиды (сурет 4).

Сурет 4. Қолданбада кескінді өңдеу

int main()
{
// Суретті жүктеу
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
// Кескін өлшемін өзгерту
cv::resize(image, image, cv::Size(640, 480));
// Кескінді сақтау
cv::imwrite("resized_image.jpg", image);
return 0;
}
Бұл мысалда imread() функциясы арқылы суретті жүктейміз, resize() функциясы арқылы өлшемін өзгертеміз, содан кейін imwrite() функциясы арқылы өлшемін өзгертеміз (сурет 5).

Сурет 5. Қолданбада өңделген кескінді сақтау

OpenCV көмегімен кескінді өңдеуге арналған арнайы код шешу қажет мәселеге байланысты болады. Дегенмен, мұнда суретті жүктеп алып, оны экранда көрсететін OpenCV қолданатын негізгі C++ бағдарламасының мысалы келтірілген.

#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
if (argc != 2) {
cout << "Usage: display_image ImageToLoadAndDisplay" << endl;
return -1;
}
Mat image;
image = imread(argv[1], IMREAD_COLOR);
if (image.empty()) {
cout << "Could not open or find the image" << endl;
return -1;
}
namedWindow("Display window", WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("Display window", image);
waitKey(0);
return 0;
}
Бұл бағдарлама кескінді жүктеу үшін imread және оны экранда көрсету үшін imshow пайдаланады. Ол сондай-ақ терезені жабу алдында пернені басуды күту үшін waitKey функциясын пайдаланады. Бұл бағдарламаны құрастыру және іске қосу үшін OpenCV орнату және әзірлеу ортасын конфигурациялау қажет.
OpenCV C++ кітапханасының көмегімен шешуге болатын кескінді өңдеудің арнайы тапсырмалары кескіндердің өлшемін өзгерту және айналдыру сияқты қарапайым операциялардан кескіндердегі нысандарды тану сияқты күрделірек тапсырмаларға дейін болуы мүмкін.
OpenCV көмегімен шешуге болатын есептердің мысалдары мыналарды қамтиды:
1. Бет-әлпетті анықтау: OpenCV-де кескіндердегі беттерді анықтау үшін пайдалануға болатын алгоритмдер бар. Бұл, мысалы, кескіндерді автоматты түрде қию немесе қауіпсіздік жүйесі үшін бетті тану үшін пайдалы болуы мүмкін.
2. Объектіні тану: OpenCV автомобильдер, жаяу жүргіншілер немесе жол белгілері сияқты кескіндердегі нысандарды тану алгоритмдерін қамтамасыз етеді. Бұл автоматты бейне талдауы немесе драйверге көмек көрсету жүйесін жасау үшін пайдалы болуы мүмкін.
3. Бейнені өңдеу: OpenCV бейнеде кескінді тұрақтандыру немесе қозғалысты тану сияқты бейне өңдеу үшін пайдаланылуы мүмкін.
4. Объектіні өлшеу: OpenCV көмегімен кескіндердегі немесе бейнелердегі нысандардың өлшемін өлшеуге болады. Бұл, мысалы, өнім сапасын автоматты түрде тексеру немесе ғылыми зерттеулер үшін пайдалы болуы мүмкін.
5. Графикалық пайдаланушы интерфейстерін жасау: OpenCV пайдаланушыға кескіндерді таңдауға және өңдеуге мүмкіндік беретін пайдаланушы интерфейстерін жасау үшін пайдаланылуы мүмкін.
Бұл C++ тілінде OpenCV көмегімен шешуге болатын есептердің кейбір мысалдары ғана. OpenCV кескінді өңдеуге арналған функциялар мен алгоритмдердің кең ауқымын қамтамасыз етеді, бұл оны компьютерлік көру және машиналық оқыту саласындағы ең танымал құралдардың біріне айналдырады.
Зерттеу нәтижелерін өңдеу үшін алынған мәліметтерді талдап, қойылған міндеттер мен мақсаттар негізінде қорытынды жасау қажет.
Суреттерді сақтауға арналған файл пішімдерін зерттеу жағдайында сіз әрбір пішімнің артықшылықтары мен кемшіліктерін талдай аласыз, олардың сипаттамаларын салыстыра аласыз және нақты тапсырмаларыңызға байланысты ең қолайлы пішімді таңдай аласыз.
C++ бағдарламаларын зерттеу кезінде белгілі бір мәселені шешудің ең қолайлы тәсілін таңдау үшін әртүрлі кітапханалар мен оларды пайдалану әдістерін салыстыру қажет. Басқа бағдарламалау тілдерімен және кескіндерді өңдеу кітапханаларымен салыстырулар да жасалуы мүмкін.
Модельдің, әдістің немесе алгоритмнің күшті және әлсіз жақтарын талдау үшін олардың тиімділігі мен дәлдігін бағалау, сондай-ақ әрбір әдістің шектеулері мен ерекшеліктерін ескеру қажет.
Нәтижелерді өңдеу сонымен қатар кескінді өңдеу саласындағы нақты мәселелерді шешу үшін таңдалған әдістер мен кітапханаларды пайдалану мысалдарының сипаттамасын қамтуы мүмкін.
Суреттерді сақтауға арналған файл пішімдерін зерттеу нәтижелерін талдау үшін әрбір форматтың негізгі артықшылықтары мен кемшіліктері талданды. Нәтижесінде әр форматтың өзіндік ерекшеліктері бар екені және әрбір нақты тапсырма үшін ең қолайлы форматты таңдау қажет екені анықталды.
Бейнелеу сканерін пайдалану бойынша зерттеу нәтижелерін талдау үшін сканерлердің әртүрлі түрлері және кескіндерді алу үшін сканерді пайдалану жолдары қарастырылды. Ең жақсы сурет сапасын алу үшін сканердің дұрыс параметрлерін таңдау керек екені анықталды.
C++ тілінде кескіндерді өңдеуге арналған OpenCV кітапханасын зерттеу нәтижелерін талдау үшін кітапхананың негізгі функциялары мен алгоритмдері қарастырылды, сонымен қатар кескінді өңдеу саласындағы нақты мәселелерді шешу үшін OpenCV қолдану мысалдары келтірілді. OpenCV кескінді өңдеуге арналған қуатты құрал болып табылды және оның кең ауқымды мәселелерді шешу үшін қолданылуы мүмкін.
Зерттеу нәтижелерін жалпы талдау кескіндерді сақтау үшін әртүрлі файл пішімдерін, сондай-ақ C++ тілінде кескіндерді өңдеуге арналған OpenCV кітапханасын пайдалану кескіндерді өңдеу саласындағы мәселелерді тиімді шешуге мүмкіндік беретінін көрсетті. Дегенмен, ең жақсы нәтижелерге қол жеткізу үшін сканердің ең қолайлы пішімін және параметрлерін таңдауыңыз және OpenCV көмегімен кескінді өңдеудің ең жақсы әдістерін пайдалануыңыз керек.
OpenCV кітапханасына негізделген әдісті кескіндерді өңдеу саласындағы басқа тәсілдермен және әдістермен салыстыру үшін осы саладағы мәселелерді шешудің бірнеше баламалы жолдарын қарастыруға болады:
1. ImageMagick, PIL (Python Imaging Library) немесе Pillow сияқты кескіндерді өңдеудің басқа кітапханаларын пайдалану, сонымен қатар кескіндермен жұмыс істеу үшін функциялар мен алгоритмдердің кең ауқымын қамтамасыз етеді.
2. Сурет массивтерімен жұмыс істеу үшін NumPy кітапханасын пайдаланып Python тілінде кескіндерді өңдеу алгоритмдерін жазу. Бұл тәсіл икемді болуы мүмкін және кескінді өңдеу процесін жақсырақ басқаруға мүмкіндік береді, бірақ жеке алгоритмдерді жазу және жөндеу үшін көбірек уақыт пен күш қажет.
3. Adobe Photoshop немесе GIMP сияқты кескіндерді өңдеуге арналған дайын бағдарламалық өнімдерді пайдалану. Бұл бағдарламалар кескіндерді өңдеу және өңдеу үшін көптеген функцияларды қамтамасыз етеді, бірақ арнайы білім мен дағдыларды қажет етеді.
Бұл тәсілдерді салыстыру нақты тапсырма мен кескінді өңдеу талаптарына байланысты. Дегенмен, C++ тілінде OpenCV кескіндерді өңдеу кітапханасын пайдалану, әсіресе өңдеу процесін автоматтандыру және деректердің үлкен көлемімен жұмыс істеу қажет болған жағдайда, кескінді өңдеуде жоғары өнімділік пен дәлдікке жетудің тиімді әдісі болуы мүмкін.

жүктеу/скачать 2.79 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: