如何利用C++进行高性能的图像处理和计算机视觉？

1. 介绍

计算机视觉是近年来十分流行的领域，图像处理以及计算机视觉在很多应用领域中得到了广泛的应用，例如数字娱乐、医疗、智能交通、智能安防等。在计算机视觉和图像处理领域，C++ 作为一门高性能语言，被广泛地应用于其算法设计与实现中。为了实现更高效的图像处理和计算机视觉应用，本文将结合实际应用来分别对几个如何利用 C++ 进行高性能的图像处理以及计算机视觉进行讲解。

2. 图像处理

2.1 图像读写

在图像处理的实际应用中，图像的读写是首要需要解决的问题。对于初学者而言，可以使用常见的第三方库如 OpenCV 等。而对于需要高性能的应用场景，我们可以使用 C++ 标准库提供的输入输出操作。下面是使用 C++ 标准库进行图像读写的示例代码：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
#include <vector>
template <typename T>
void write_binary(const std::vector<T>& data, const std::string& filename) {
  std::ofstream outfile(filename, std::ios::out | std::ios::binary);
  outfile.write(reinterpret_cast<const char*>(&data[0]), data.size() * sizeof(T));
  outfile.close();
}
template <typename T>
void read_binary(std::vector<T>& data, const std::string& filename) {
  std::ifstream infile(filename, std::ios::in | std::ios::binary);
  infile.seekg(0, std::ios_base::end);
  size_t size = infile.tellg() / sizeof(T);
  infile.seekg(0, std::ios_base::beg);
  data.resize(size);
  infile.read(reinterpret_cast<char*>(&data[0]), data.size() * sizeof(T));
  infile.close();
}

上述代码使用了 C++ 模板来实现了二进制读写图像的函数，这些函数可以方便地处理多种数据类型和图像格式，同时由于使用了 C++ 的内存映射以及文件流操作，因此效率相对较高。

2.2 图像缩放

图像缩放是图像处理中最常见的操作之一。图像缩放可以实现多种目的，例如将图像缩放为固定大小、或者对图像进行模糊处理等。常见的图像缩放实现方法主要包括最近邻插值、双线性插值、立方插值等。下面是一个简单的实现图像缩放的函数：

#include <cmath>
#include <vector>
void resize_nn(std::vector<unsigned char>& src, std::vector<unsigned char>& dst, const int src_w, const int src_h, const int dst_w, const int dst_h)
{
  const float scale_w = (float)src_w / (float)dst_w;
  const float scale_h = (float)src_h / (float)dst_h;
  dst.resize(dst_w * dst_h * 3);
  for (int y = 0; y < dst_h; y++) {
    for (int x = 0; x < dst_w; x++) {
      int src_x = std::round(x * scale_w);
      int src_y = std::round(y * scale_h);
      src_x = std::max(0, std::min(src_w - 1, src_x));
      src_y = std::max(0, std::min(src_h - 1, src_y));
      const int dst_offset = (y * dst_w + x) * 3;
      const int src_offset = (src_y * src_w + src_x) * 3;
      dst[dst_offset + 0] = src[src_offset + 0];
      dst[dst_offset + 1] = src[src_offset + 1];
      dst[dst_offset + 2] = src[src_offset + 2];
    }
  }
}

上述代码实现了最近邻插值的函数 resize_nn。如上所述，该函数的实现使用了 C++ 标准库提供的最大最小值函数来限制超出边界的像素坐标。最终实现的效果如下所示：

2.3 图像滤波

图像滤波是图像处理中最为基础的操作之一，它可以有效地去除噪声并增强图像的清晰度。对于初学者，可以使用常见的滤波算法如高斯滤波、中值滤波等。例如下面是高斯滤波的一个基本实现：

#include <cmath>
#include <vector>
void gaussian_filter(std::vector<unsigned char>& src, std::vector<unsigned char>& dst, const int w, const int h, const float sigma)
{
  const int filter_size = std::ceil(sigma * 3) * 2 + 1;
  std::vector<float> filter(filter_size);
  const float center = (float)filter_size / 2.0f;
  float sum = 0.0f;
  for (int i = 0; i < filter_size; i++) {
    const float x = (float)i - center;
    filter[i] = std::exp(-x * x / (2.0f * sigma * sigma));
    sum += filter[i];
  }
  for (int i = 0; i < filter_size; i++) {
    filter[i] /= sum;
  }
  dst.resize(w * h * 3);
  for (int y = 0; y < h; y++) {
    for (int x = 0; x < w; x++) {
      float val_r = 0.0f;
      float val_g = 0.0f;
      float val_b = 0.0f;
      for (int i = 0; i < filter_size; i++) {
        const int row = y + i - center;
        if (row < 0 || row >= h) {
          continue;
        }
        for (int j = 0; j < filter_size; j++) {
          const int col = x + j - center;
          if (col < 0 || col >= w) {
            continue;
          }
          const int offset = (row * w + col) * 3;
          val_r += src[offset + 0] * filter[i] * filter[j];
          val_g += src[offset + 1] * filter[i] * filter[j];
          val_b += src[offset + 2] * filter[i] * filter[j];
        }
      }
      const int offset = (y * w + x) * 3;
      dst[offset + 0] = val_r;
      dst[offset + 1] = val_g;
      dst[offset + 2] = val_b;
    }
  }
}

上述代码实现了高斯滤波算法，它通过组合多个高斯核来构建出一个全局的高斯滤波器。在代码实现中，我们使用 C++ 标准库提供的 vector 来存储临时数组，以提高代码的可读性和可维护性。最终实现的效果如下所示：

3. 计算机视觉

3.1 物体检测

物体检测是计算机视觉中最具有挑战性的问题之一，它可以看作是对图像中特定物体的识别与定位。在近几年中最流行的物体检测方法之一是使用深度学习技术，其中最为常见的方法是使用卷积神经网络（CNN）。下面是一个使用 C++ 实现目标检测的示例代码：

#include <dlib/dnn.h>
#include <dlib/data_io.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/dir_nav.h>
// simple_net_type 为 dlib 库中提供的一个简单卷积神经网络模型
using net_type = dlib::simple_net_type<dlib::convt<dlib::relu<dlib::affine<dlib::max_pool<dlib::relu<dlib::affine<dlib::input<dlib::matrix<dlib::rgb_pixel>>, dlib::rectangle>>, 3, 3, 2, 2, dlib::padding_same, dlib::padding_same>, 16, 10, dlib::mish_activation>>;
int main(int argc, char** argv)
{
  if (argc != 3) {
    std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " <model> <image>\n";
    return 1;
  }
  // 加载训练好的模型
  net_type net;
  dlib::deserialize(argv[1]) >> net;
  // 加载测试图像
  dlib::matrix<dlib::rgb_pixel> img;
  dlib::load_image(img, argv[2]);
  // 进行物体检测
  dlib::matrix<dlib::rgb_pixel> img_small;
  dlib::resize_image(img, img_small, dlib::interpolate_bilinear());
  auto det_rects = net(img_small);
  // 显示检测结果
  dlib::image_window win;
  win.set_image(img);
  std::vector<dlib::rectangle> rects;
  for (auto& r : det_rects) {
    const dlib::rectangle rect(r.rect) * (double)img.nc() / (double)img_small.nc();
    rects.push_back(rect);
    std::ostringstream label;
    label << "score: " << r.detection_confidence;
    win.add_overlay(rect, dlib::rgb_pixel(255, 0, 0), label.str());
  }
  // 等待用户按下空格键后退出
  win.wait_until_closed();
  return 0;
}

上述代码利用了 dlib 库提供的卷积神经网络，它可以进行物体检测并返回检测结果。由于 dlib 库中集成了许多经典的物体检测数据集，因此我们可以轻松地训练并测试自己的模型。最终实现的效果如下所示：

3.2 人脸识别

人脸识别是计算机视觉的一个重要研究方向。与物体检测不同的是，人脸识别通常需要识别与比对多个人脸，这需要使用更加高效的算法与数据结构。最近的研究表明，使用深度学习的方法可以在人脸识别中取得较好的效果。下面是利用 OpenCV、dlib 以及深度学习实现人脸识别的一个简单示例：

#include <iostream>
#include <string>
#include <dlib/dnn.h>
#include <dlib/opencv.h>
#include <dlib/image_processing.h>
#include <dlib/image_processing/frontal_face_detector.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
int main(int argc, char** argv)
{
  if (argc != 3) {
    std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " <face_embedding> <capture_device>\n";
    return 1;
  }
  // 创建人脸检测器和人脸识别模型
  dlib::frontal_face_detector face_detector = dlib::get_frontal_face_detector();
  dlib::anet_type net;
  dlib::deserialize(argv[1]) >> net;
  // 创建视频捕获器
  cv::VideoCapture cap;
  if (!cap.open(std::stoi(argv[2]))) {
    std::cerr << "Error: could not open video capture device " << argv[2] << std::endl;
    return 1;
  }
  // 开始识别循环
  while (true) {
    // 获取一帧图像
    cv::Mat frame;
    cap >> frame;
    // 将 OpenCV 图像转换为 dlib 图像
    dlib::cv_image<dlib::bgr_pixel> dlib_frame(frame);
    // 使用人脸检测器查找图像中的人脸
    std::vector<dlib::rectangle> faces = face_detector(dlib_frame);
    // 识别人脸并显示结果
    for (const auto& face_rect : faces) {
      // 获取人脸区域的图像
      dlib::matrix<dlib::rgb_pixel> face_chip;
      dlib::extract_image_chip(dlib_frame, dlib::get_face_chip_details(face_rect, 150, 0.25), face_chip);
      // 将人脸图像喂入模型并计算结果向量
      auto face_embedding_vec = net(face_chip);
      // 加载已知的人脸刻度值（向量），并计算当前人脸与目标人脸的距离
      dlib::matrix<float, 0, 1> known_face_embedding;
      dlib::deserialize("embeddings.dat") >> known_face_embedding;
      float distance = length(face_embedding_vec - known_face_embedding);
      // 显示识别结果
      cv::rectangle(frame, cv::Rect(face_rect.left(), face_rect.top(), face_rect.width(), face_rect.height()), cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
      std::ostringstream label;
      label << "distance: " << distance;
      cv::putText(frame, label.str(), cv::Point(face_rect.left(), face_rect.bottom() + 10), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, cv::Scalar(255, 255, 255), 1);
    }
    // 显示视频帧
    cv::imshow("frame", frame);
    if (cv::waitKey(1) == 27) {