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Bize Ulaşın

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TensorFlow Lite C++ für Bildverarbeitung: Grundlagen, Anwendungsbeispiele und Performance-Tipps

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

Methode Beschreibung
Verwendung von quantisierten Modellen Schnelleres, kleineres Modell
Verwendung von Delegates XNNPACK, GPU, EdgeTPU unterstützte Beschleunigung
Thread-Einstellungen CPU-Leistung wird durch Einstellungen wie interpreter->SetNumThreads(4); erhöht
Reduzierung der Eingabegröße Schnellere Inferenz mit kleineren Eingabegrößen wie 160 anstelle von 224

Andere Anwendungen

Projekt Beschreibung
Gesichtserkennung FaceNet oder BlazeFace Modellintegration
Gesten Erkennung Gesturenerkennung mit MediaPipe Modellen
Verkehrszeichenerkennung Echtzeitanalyse mit Dashcam + TFLite
Barcode-Scannen Barcode-Klassifizierung über Bild

✅ 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 
 

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