学习Opencv Chat3

  • 基础结构体

CvPoint int x,y

CvPoint2D32f Float x,y;

CvSize Int width,height

CvRect int x,y,width,height

CvScalar double val[4] 这里为RGBA的值

  • CvMat
typedef struct CvMat {
    int type;
    int step;
    int* refcount;     // for internal use only
    union {
         uchar* ptr;
         short* s;
         int*    i;
         float* fl;
         double* db;
    } data;
    union {
         int rows;
         int height;
    };
    union {
         int cols;
         int width;
    };
} CvMat;
float vals[] = [1,2,3,4];
cvCreateMat(5,5, CV_32FC1);
CvInitMatHeader {
    &Mat, 2, 2, CV_32FC1, vals  
}
*( (float*)CV_MAT_ELEM_PTR(*mat, 3, 2) ) = 7.7; // 赋值
cvmSet(mat, 2, 2, 0.5); 
double cvGet(mat, 2,2);
  • IplImage
// 对于指定区域进行色彩加强
int main(){
    char input[] = "/Users/basasuya/Downloads/1.jpg";
    IplImage* src = cvLoadImage(input);
    int x,y,width,height,add;
    scanf("%d %d %d %d %d",&x,&y,&width,&height,&add);
    cvSetImageROI(src, cvRect(x,y,width,height));
    cvAddS(src, cvScalar(add), src);
    cvResetImageROI(src);
    cvNamedWindow("Roi_Add", 1);
    cvShowImage("Roi_Add", src);
    cvWaitKey();
}
//另一种加强的方式
int main(){
    char input[] = "/Users/basasuya/Downloads/1.jpg";
    IplImage* src = cvLoadImage(input);
    int x,y,width,height,add;
    scanf("%d %d %d %d %d",&x,&y,&width,&height,&add);
  //  cvSetImageROI(src, cvRect(x,y,width,height));
    IplImage* cha = cvCreateImageHeader(cvSize(width, height), src->depth, src->nChannels);
    cha->origin = src->origin;
    cha->widthStep = src->widthStep;
    cha->imageData = src->imageData + y* src->widthStep + x* src->nChannels;
    cvAddS(cha, cvScalar(add), cha);
    cvReleaseImageHeader(&cha);
    cvNamedWindow("Roi_add", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    cvShowImage("Roi_add", src);
    cvWaitKey();
    return 0;
}
//将两个图片进行叠加
int main(){
    char input1[] = "/Users/basasuya/Downloads/1.jpg";
    char input2[] = "/Users/basasuya/Downloads/2.jpg";

    IplImage* s1 = cvLoadImage(input1);
    IplImage* s2 = cvLoadImage(input2);
    int x,y,width,height;
    double alpha, beta;
    scanf("%d %d %lf %lf",&x,&y,&alpha,&beta);
    width = s2->width; height = s2->height;
  //  cvSetImageROI(src, cvRect(x,y,width,height));
    cvSetImageROI(s1, cvRect(x,y,width,height));
    cvSetImageROI(s2, cvRect(0,0,width,height));
    cvAddWeighted(s1, alpha, s2, beta, 0, s1);
    cvResetImageROI(s1);
    ShowImg(s1);
    return 0;
}
### 学习使用Java进行人工智能开发 学习使用Java进行人工智能开发,可以从基础知识入手,逐步深入到高级框架和实际应用。Java作为一门广泛应用于企业级应用开发的编程语言,在人工智能领域同样具备强大的功能和灵活性。通过结合合适的库和工具,可以实现从机器学习到深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个AI领域的开发任务[^4]。 #### 学习路径与资源 学习Java人工智能开发可以从以下几个方面入手: 1. **掌握Java基础语法与面向对象编程**:确保对Java语言的核心概念有扎实的理解,包括类、对象、继承、多态等基本概念。这将为后续学习复杂的AI算法和框架打下坚实基础[^2]。 2. **熟悉常见的Java AI库与工具**:Java提供了多种人工智能库和工具,例如Weka、OpenNLP、DL4J等,这些库可以帮助开发人员构建和训练机器学习模型、执行自然语言处理、计算机视觉和深度学习等任务[^4]。 - **Weka**:是一个功能强大的机器学习库,适合初学者和需要快速构建原型的开发者。它提供了多种分类、聚类、回归等算法。 - **DL4J(Deeplearning4j)**:是一个基于Java的深度学习库,支持卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等主流模型。DL4J可以与Hadoop和Spark集成,适用于大规模分布式训练任务[^1]。 - **OpenNLP**:用于自然语言处理任务,如文本分类、命名实体识别等。 - **OpenCV**:虽然主要用于计算机视觉,但也可以与Java结合使用,实现图像识别、人脸识别等AI任务。 3. **学习Spring AI Alibaba等现代框架**:随着AI服务的普及,越来越多的框架支持将AI能力集成到Java应用中。例如Spring AI Alibaba提供了一套简洁的API和工具,使得开发者可以轻松接入阿里云的通义大模型等AI服务,例如文本生成、图像生成及语音识别等功能[^3]。 #### 实战项目与代码示例 通过实际项目练习可以加深对AI技术的理解。例如,可以尝试使用Java和OpenCV构建一个人脸识别系统,它可以检测人脸并将其保存到文件中,还可以显示检测到的人脸[^4]。 以下是一个使用Spring Boot集成Spring AI Alibaba的示例代码片段: ```java import org.springframework.ai.alibaba.AliyunAiClient; import org.springframework.ai.alibaba.AliyunAiChatOptions; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController public class AiController { @Autowired private AliyunAiClient aiClient; @GetMapping("/chat") public String chat(@RequestParam String message) { return aiClient.call(message, AliyunAiChatOptions.builder().withModel("qwen").build()); } } ``` 该示例展示了如何通过Spring Boot构建一个简单的聊天接口,调用阿里云的通义千问大模型进行文本生成。 #### 性能优化与未来方向 尽管Python在AI开发中占据主导地位,但Java凭借其成熟的生态系统和高效的执行性能,在AI开发中同样具有不可忽视的潜力。Java的强类型系统和静态编译机制使其在运行时具有更高的性能表现,这对于处理大规模数据和复杂算法的AI应用至关重要[^1]。 随着Java生态系统的不断发展,越来越多的AI框架和工具正在被引入Java社区。Spring AI Alibaba等项目的出现,标志着Java在AI服务集成方面迈出了重要一步。未来,Java将在企业级AI应用、实时数据处理、微服务架构与AI结合等方面发挥更大作用[^3]。 ---
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