iOS 开发：轻松入门 OpenCV，掌握计算机视觉

Android

2023-05-28 15:03:33

iOS 开发中使用 OpenCV 实现计算机视觉

什么是 OpenCV？

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个功能强大的开源计算机视觉库，为开发人员提供了丰富的算法和工具，用于处理图像和视频，解决广泛的计算机视觉问题。

在 iOS 中使用 OpenCV

要将 OpenCV 集成到 iOS 项目中，您需要执行以下步骤：

安装 OpenCV： 您可以通过 CocoaPods 或手动安装来安装 OpenCV。
读取和显示图像： OpenCV 提供了各种函数来读取、显示和操作图像。
人脸识别： 使用 OpenCV 的人脸检测器可以识别图像或视频中的人脸。
目标检测： OpenCV 的目标检测算法可用于检测图像或视频中的特定物体。
运动跟踪： OpenCV 的运动跟踪算法可用于跟踪视频中物体的位置。

代码示例

以下是一些使用 OpenCV 在 iOS 中执行常见计算机视觉任务的示例代码：

人脸识别：

Mat image = imread("image.jpg");
CascadeClassifier faceDetector = CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml");
vector<Rect> faces = faceDetector.detectMultiScale(image, 1.1, 3, 0, Size(30, 30));
for (Rect face : faces) {
    rectangle(image, face, Scalar(0, 255, 0), 2);
}
imshow("Image", image);

目标检测：

Mat image = imread("image.jpg");
Ptr<ObjectDetector> detector = createObjectDetector("dnn");
Mat detections = detector->detect(image);
for (int i = 0; i < detections.rows; i++) {
    float confidence = detections.at<float>(i, 2);
    if (confidence > 0.5) {
        int x1 = static_cast<int>(detections.at<float>(i, 3) * image.cols);
        int y1 = static_cast<int>(detections.at<float>(i, 4) * image.rows);
        int x2 = static_cast<int>(detections.at<float>(i, 5) * image.cols);
        int y2 = static_cast<int>(detections.at<float>(i, 6) * image.rows);
        rectangle(image, Rect(x1, y1, x2 - x1, y2 - y1), Scalar(0, 255, 0), 2);
    }
}
imshow("Image", image);

运动跟踪：

Mat image;
VideoCapture cap("video.mp4");
KalmanFilter kf;
kf.transitionMatrix = (Mat_<float>(4, 4) << 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1);
kf.measurementMatrix = (Mat_<float>(2, 4) << 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0);
kf.processNoiseCov = (Mat_<float>(4, 4) << 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1);
kf.measurementNoiseCov = (Mat_<float>(2, 2) << 1, 0, 0, 1);
Mat state = (Mat_<float>(4, 1) << 0, 0, 0, 0);
Mat measurement = (Mat_<float>(2, 1) << 0, 0);
while (true) {
    cap >> image;
    Rect target = ...;
    measurement.at<float>(0, 0) = target.x + target.width / 2;
    measurement.at<float>(1, 0) = target.y + target.height / 2;
    kf.correct(measurement);
    state = kf.predict();
    rectangle(image, Rect(state.at<float>(0, 0) - target.width / 2, state.at<float>(1, 0) - target.height / 2, target.width, target.height), Scalar(0, 255, 0), 2);
    imshow("Frame", image);
    if (waitKey(30) == 27) {
        break;
    }
}