目标检测的背景知识、常用算法、Java环境的设置、代码示例及解释等。
目标检测概述
目标检测是计算机视觉中的一项重要任务，其目标是在图像或视频中识别和定位特定对象。目标检测不仅要识别图像中的物体类别，还要给出每个物体在图像中的位置，通常以边界框的形式表示。
1. 目标检测的重要性
- 自动化监控：在安全监控中，能够实时检测可疑活动。
- 自动驾驶：识别道路上的行人、车辆和其他障碍物。
- 医疗影像分析：自动检测医学影像中的病变区域。
- 智能家居：识别家庭环境中的物体。
目标检测算法
目标检测的算法大致可以分为两类：两阶段检测器和单阶段检测器。
1. 两阶段检测器
- Faster R-CNN：
- 通过区域建议网络（RPN）生成候选区域，随后对这些区域进行分类和回归，精度高但速度较慢。
2. 单阶段检测器
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YOLO（You Only Look Once）：
- 通过将图像划分为网格，并为每个网格预测边界框和类概率，速度快，适合实时应用。
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SSD（Single Shot MultiBox Detector）：
- 类似于YOLO，但使用多尺度特征图进行检测，能更好地检测不同大小的物体。
环境准备
1. 安装JDK
确保你已安装Java Development Kit (JDK) 8或以上版本。
2. 下载OpenCV
从OpenCV官网下载Java版本的OpenCV库，并按照说明进行配置。
3. 配置IDE
在你的Java项目中添加OpenCV库：
- 将OpenCV的
opencv-xxx.jar添加到项目的构建路径中。
确保在运行时加载本地库，例如在Eclipse中，可以在运行配置中设置VM参数：
