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Ces dernières années, la technologie de reconnaissance d'images est devenue l'une des technologies les plus populaires dans le domaine de l'intelligence artificielle. Le langage Go est accepté par de plus en plus d'entreprises et de développeurs en raison de ses avantages tels que la simplicité, la facilité d'apprentissage et l'efficacité de son fonctionnement. Cet article expliquera comment utiliser le langage Go pour le développement de la reconnaissance d'images.
1. Introduction à la technologie de reconnaissance d'images
La technologie de reconnaissance d'images est un processus de reconnaissance automatique d'objets ou de scènes qui utilise la technologie de vision par ordinateur. La technologie de reconnaissance d'images est souvent utilisée dans la surveillance de la sécurité, les transports intelligents, le diagnostic médical et d'autres domaines.
Actuellement, l'apprentissage profond domine le domaine de la technologie de reconnaissance d'images. Les modèles de réseaux neuronaux couramment utilisés dans l'apprentissage profond incluent le réseau neuronal convolutif (CNN), le réseau neuronal récurrent (RNN), etc. CNN est actuellement le réseau neuronal le plus utilisé, capable de classer et de reconnaître des images après un entraînement.
2. Bibliothèque de reconnaissance d'images du langage Go
Il existe de nombreuses bibliothèques de reconnaissance d'images du langage Go, parmi lesquelles les plus populaires sont les suivantes :
sudo apt-get update sudo apt-get install libopencv-dev go get -u -d gocv.io/x/gocv cd $GOPATH/src/gocv.io/x/gocv make installPour l'installation sur les plateformes Windows et macOS, veuillez vous référer à la documentation officielle de gocv (https://gocv.io/getting-started/ ).
package main import ( "fmt" "gocv.io/x/gocv" ) func main() { // 打开摄像头 camera, err := gocv.VideoCaptureDevice(0) if err != nil { fmt.Println(err) return } defer camera.Close() // 读取模型文件和标签文件 net := gocv.ReadNet("model.pb", "labels.txt") defer net.Close() for { // 从摄像头中读取图像 img := gocv.NewMat() camera.Read(&img) // 对图像进行预处理 blob := gocv.BlobFromImage(img, 1, image.Pt(224, 224), Gocv.Scalar{0, 0, 0, 0}, false, false) // 输入图像到神经网络中进行推理 net.SetInput(blob, "data") prob := net.Forward("softmax") // 查找最大概率的标签 _, maxVal, _, maxLoc := gocv.MinMaxLoc(prob) label := fmt.Sprintf("Label: %s, Probability: %f", labels[maxLoc.X], maxVal) // 在图像上绘制标签和概率信息 gocv.PutText(&img, label, image.Pt(10, 20), gocv.FontHersheyPlain, 1.2, gocv.NewScalar(0, 255, 0, 0), 2) // 显示图像 window := gocv.NewWindow("Image") window.IMShow(img) window.WaitKey(1) // 释放资源 img.Close() blob.Close() prob.Close() } }#🎜 🎜#L'exemple de code utilise des fichiers de modèle et des fichiers d'étiquettes déjà entraînés. Dans les applications pratiques, vous devez entraîner vous-même le modèle de réseau neuronal profond et obtenir vos propres fichiers de modèle et fichiers d'étiquettes.
4. Résumé
Cet article présente comment utiliser le langage Go pour le développement de la reconnaissance d'images. Les tâches de reconnaissance d'images peuvent être facilement réalisées à l'aide du langage Go, et la bibliothèque gocv peut rendre les développeurs plus efficaces et plus pratiques pendant le processus de développement. Dans les projets réels, vous pouvez choisir différentes bibliothèques de reconnaissance d'images et bibliothèques d'apprentissage en profondeur en fonction de besoins et de plates-formes spécifiques.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!