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Bildverarbeitung und künstliche Intelligenz werden auch in Geräten mit geringem Stromverbrauch immer beliebter. An diesem Punkt ist TensorFlow Lite (TFLite) ein ideales Werkzeug für Entwickler, die hochleistungsfähige KI-Operationen mit C++ in eingebetteten Systemen oder Desktop-Anwendungen durchführen möchten. In diesem Artikel erklären wir Schritt für Schritt, wie TFLite in C++ APIs integriert, in Bildverarbeitungsprojekten verwendet und die Leistung optimiert werden kann.

Sie können auch ein Beispiel für Objekterkennung mit TensorFlow Lite unter folgendem Link sehen: https://www.ekasunucu.com/bilgi/tensorflow-lite-c-ile-object-detection-nesne-tanima-ve-coco-label-kullanimi-baslangictan-optimizasyona-kadar-rehber

Einstieg in die TensorFlow Lite C++ API

Erforderliche Dateien:

• .tflite Modelldatei (z.B.: mobilenet_v1.tflite)

• Label-Datei (für COCO: labelmap.txt)

• TensorFlow Lite C++ Bibliotheken (libtensorflow-lite.a, header Dateien)

Kompilierungsumgebung:

• Linux + GCC / CMake

• Alternative: Android NDK (für eingebettete Systeme)

Grundlegende Codestruktur

Modell laden:

#include "tensorflow/lite/interpreter.h"
#include "tensorflow/lite/kernels/register.h"
#include "tensorflow/lite/model.h"

std::unique_ptr model = tflite::FlatBufferModel::BuildFromFile("model.tflite");
tflite::ops::builtin::BuiltinOpResolver resolver;
tflite::InterpreterBuilder(*model, resolver)(&interpreter);
interpreter->AllocateTensors();

Eingabedaten vorbereiten:

float* input = interpreter->typed_input_tensor(0);
// Hier werden 224x224x3 normalisierte Pixeldaten geladen (z.B. mit OpenCV)

Modell ausführen:

interpreter->Invoke();

Ausgabe erhalten:

float* output = interpreter->typed_output_tensor(0);
// Ausgabedaten: class_id, score, bbox

OpenCV Integration für Bildverarbeitung

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg");
cv::resize(img, img, cv::Size(224, 224));
img.convertTo(img, CV_32FC3, 1.0f / 255.0f);
memcpy(input, img.data, sizeof(float) * 224 * 224 * 3);

Beispielanwendung: Objekterkennung

• Verwendetes Modell: SSD MobileNet v1 (COCO Training)

• Eingabe: image.jpg

• Ausgabe: erkannte Klasse, Position und Konfidenzwert

COCO Label Lesen:

std::vector labels = LoadLabels("labelmap.txt");
std::cout << "Detected class: " << labels[class_id] << std::endl;

Methoden zur Leistungsverbesserung

Andere Anwendungen

✅ Fazit

TensorFlow Lite ist eine leistungsstarke und optimierte Lösung für schlanke KI-Projekte in eingebetteten Systemen oder Desktop-Anwendungen mit C++. Es lässt sich einfach mit OpenCV in Bildverarbeitungsoperationen integrieren und wird erfolgreich in Projekten wie der Echtzeit-Objekterkennung eingesetzt. Für detaillierte Anwendungsbeispiele:

TensorFlow Lite C++ mit Objekterkennung: COCO Label und Optimierungsleitfaden