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易语言识图教程

来源:www.chromaphile.net 时间:2024-06-10 09:32:04 作者:方正教程网 浏览: [手机版]

易语言识图教程(1)

前言

  易语言是一非常适合初学者学习的编程语言,因为它的语法简单易懂,而且易语言的编译速度很快,可以轻现一些小型的项目来源www.chromaphile.net。本教程将会介绍如何使易语言现图像识别的功能。

准备工作

  在开始本教程之前,需要先载并安装易语言的开发环境,可以在易语言官网上进行载。另外,还需要安装一个图像识别库,本教程将使的是EasyX图形库方正教程网www.chromaphile.net

易语言识图教程(2)

图像识别原理

  图像识别是通过计算机对图像进行分析和处理,从而识别出图像中的目标物体。在本教程中,我们将使图像匹配的方法来现图像识别的功能。具体来,我们将会对要识别的目标物体进行特征提取,然后在幕截图中匹配出目标物体相似的区域,从而现图像识别的功能chromaphile.net

现步骤

  1. 先,需要在幕上截取一张要识别的目标物体的图像,并将其保存为一个bmp格式的图片文件。

2. 然后,使EasyX图形库中的函数,将要识别的目标物体的图像文件加载到内存中,并进行特征提取。具体来,可以使OpenCV库中的SIFT算法来提取图像的特征点和特征描述子方_正_教_程_网

  3. 接着,需要现一个函数,于在幕截图中匹配出目标物体相似的区域。具体来,可以使OpenCV库中的FLANN算法来进行特征点的匹配,然后使RANSAC算法来估计变换矩阵,最后通过变换矩阵将目标物体在幕截图中的位计算出来。

4. 最后,将计算出来的目标物体位绘制到幕上,以便户可以看到识别结果方 正 教 程 网

易语言识图教程(3)

代码

  以是使易语言现图像识别的部分代码:

```

#include "graphics.h"

  #include "opencv2/opencv.hpp"

  using namespace cv;

  int main()

  {

  // 加载目标物体的图像文件

Mat target = imread("target.bmp", IMREAD_GRAYSCALE);

  // 提取目标物体的特征点和特征描述子

Ptr sift = SIFT::create();

vector keypoints;

  Mat descriptors;

sift->detectAndCompute(target, noArray(), keypoints, descriptors);

  // 在幕截图中匹配出目标物体相似的区域

  Mat screenshot;

Rect roi;

while (true)

  {

  screenshot = GetScreenImage();

  Mat gray;

cvtColor(screenshot, gray, COLOR_BGR2GRAY);

Ptr sift2 = SIFT::create();

  vector keypoints2;

Mat descriptors2;

  sift2->detectAndCompute(gray, noArray(), keypoints2, descriptors2);

  FlannBasedMatcher matcher;

  vector matches;

matcher.match(descriptors, descriptors2, matches);

  vector pts1, pts2;

  for (int i = 0; i < matches.size(); i++)

{

  pts1.push_back(keypoints[matches[i].queryIdx].pt);

  pts2.push_back(keypoints2[matches[i].trainIdx].pt);

  }

Mat H = findHomography(pts1, pts2, RANSAC);

  vector corners(4);

  corners[0] = Point2f(0, 0);

  corners[1] = Point2f(target.cols, 0);

corners[2] = Point2f(target.cols, target.rows);

corners[3] = Point2f(0, target.rows);

  perspectiveTransform(corners, corners, H);

if (corners[0].x >= 0 && corners[0].y >= 0 && corners[2].x < screenshot.cols && corners[2].y < screenshot.rows)

  {

  roi = boundingRect(corners);

  break;

  }

  }

// 绘制识别结果

initgraph(800, 600);

  putimage(0, 0, &screenshot);

  rectangle(roi.x, roi.y, roi.x + roi.width, roi.y + roi.height);

  getch();

closegraph();

return 0;

  }

```

总结

本教程介绍了如何使易语言现图像识别的功能,具体现步骤包括图像特征提取和特征匹配。通过学习本教程,读者可以掌握图像识别的基本原理和现方法,从而可以在易语言中开发出更加复杂的图像识别应

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