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