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如何用Java实现图像识别和图像处理？( 二 )

Java


import org.opencv.core.Mat;import org.opencv.core.MatOfRect;import org.opencv.core.Rect;import org.opencv.core.Scalar;import org.opencv.core.Size;import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;public class ImageRecognition {public static void main(String[] args) {System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);// 加载人脸检测器CascadeClassifier faceDetector = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml");// 读取图像Mat image = Imgcodecs.imread("input.jpg");Mat grayImage = new Mat();Imgproc.cvtColor(image, grayImage, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);// 检测人脸MatOfRect faceDetections = new MatOfRect();faceDetector.detectMultiScale(grayImage, faceDetections);// 在图像上绘制人脸框for (Rect rect : faceDetections.toArray()) {Imgproc.rectangle(image, new Point(rect.x, rect.y),new Point(rect.x + rect.width, rect.y + rect.height),new Scalar(0, 255, 0), 3);}// 保存检测结果Imgcodecs.imwrite("output.jpg", image);}}使用DL4J进行图像识别： DL4J是一个支持分布式和并行处理的深度学习Java库 。可以使用DL4J的预训练模型来进行图像识别 。以下是一个使用DL4J进行图像分类的示例：
import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;import org.deeplearning4j.util.ModelSerializer;import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;public class ImageRecognition {public static void main(String[] args) {try {// 加载预训练模型ComputationGraph model = ModelSerializer.restoreComputationGraph("model.zip");// 读取图像BufferedImage image = ImageIO.read(new File("input.jpg"));INDArray array = Nd4j.create(ImageLoader.toMnist(image)).reshape(1, 1, 28, 28);// 图像分类INDArray output = model.outputSingle(array);int predictedLabel = output.argMax(1).getInt(0);System.out.println("Predicted Label: " + predictedLabel);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}}以上介绍了在Java中实现图像识别和图像处理的基本方法 。你可以根据具体需求选择适合的库和算法来实现更复杂的图像处理和识别任务 。




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