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SmartJavaAI/examples/vision-example/README.md
2026-06-20 14:54:21 +08:00

3.8 KiB
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计算机视觉示例

本项目包含了多个计算机视觉相关的示例代码,展示了如何使用 SmartJavaAI SDK 进行各种视觉任务。

📁 项目结构

vision-example/
├── src/
│   ├── main/
│   │   ├── java/
│   │   │   └── smartai/examples/vision/
│   │   │       ├── ActionRecognizeDemo.java    # 动作识别示例
│   │   │       ├── ClipDemo.java               # CLIP模型示例图文匹配
│   │   │       ├── ClsDemo.java                # 图像分类示例
│   │   │       ├── InstanceSegDemo.java        # 实例分割示例
│   │   │       ├── ObbDetDemo.java             # 旋转框检测示例
│   │   │       ├── ObjectDetectionDemo.java    # 目标检测示例
│   │   │       ├── PersonDetectDemo.java       # 行人检测示例
│   │   │       ├── PoseDetDemo.java            # 姿态检测示例
│   │   │       ├── SemSegDemo.java             # 语义分割示例

🧩 功能模块说明

1. 目标检测 [ObjectDetectionDemo.java]

  • 功能:展示了如何使用目标检测模型进行物体检测
  • 特点:支持图片检测、视频流检测、本地摄像头检测等多种场景

2. 动作识别 [ActionRecognizeDemo.java]

  • 功能:展示了如何使用动作识别模型识别图片或视频中的人物动作
  • 特点:支持多种动作类别的识别

3. CLIP模型 [ClipDemo.java]

  • 功能展示了如何使用CLIP模型进行图文匹配相关任务
  • 特点:支持图片特征提取、文本特征提取、相似度计算、图文匹配等功能

4. 实例分割 [InstanceSegDemo.java]

  • 功能:展示了如何使用实例分割模型进行物体分割
  • 特点:可以精确分割出图片中的每个物体实例

5. 旋转框检测 [ObbDetDemo.java]

  • 功能:展示了如何使用旋转框检测模型检测任意角度的物体
  • 特点:适用于航拍图片等场景中的物体检测

6. 行人检测 [PersonDetectDemo.java]

  • 功能:展示了如何使用专门的行人检测模型进行人体检测
  • 特点:针对行人检测场景优化,准确率更高

7. 姿态检测 [PoseDetDemo.java]

  • 功能:展示了如何使用姿态检测模型检测人体关键点
  • 特点:可以识别人体的各个关节点位置

8. 语义分割 [SemSegDemo.java]

  • 功能:展示了如何使用语义分割模型进行场景分割
  • 特点:可以对图片中的每个像素进行分类

9. 图像分类 [ClsDemo.java]

  • 功能:展示了如何使用分类模型对图片进行分类
  • 特点:支持多种分类模型和类别

⚙️ 配置要求

  • 运行环境
    • JDK 1.8 或更高版本
    • IntelliJ IDEA 推荐作为开发 IDE
  • 依赖库
    • OpenCV、DJL、SmartJavaAI SDK
  • 模型路径
    • 所有模型需下载并配置正确的路径(参考各 demo 注释中的链接)

🚀 快速开始

运行方式

如果你只想运行某个示例,请按以下方式操作:

  1. 打开 IDEA或你喜欢的 IDE

  2. 选择 “Open”,然后仅导入 examples 目录下对应的示例项目,例如:

    examples/vison-example
    
  3. IDEA 会自动识别并加载依赖。若首次导入,请等待 Maven 下载依赖完成。

  4. 请从我们提供的 百度网盘 中下载模型及其附带文件,并在示例代码中将模型路径修改为您本地的实际路径。

  5. 可通过查看每个 Java 文件顶部的注释了解对应功能,或参考 README 文件中对各 Java 文件功能的说明,运行相应的测试方法进行体验。


📄 文档

有关完整使用说明,请查阅 SmartJavaAI 官方文档: http://doc.numberone.ink