Comment utiliser le langage Go pour le développement de la reconnaissance d’images ?

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 :

# 🎜🎜#gocv

gocv est une bibliothèque de traitement d'image en langage Go basée sur OpenCV, prenant en charge des fonctions telles que le traitement d'image, l'entrée caméra, la sortie caméra, l'entrée vidéo, la sortie vidéo et l'apprentissage en profondeur . La bibliothèque gocv prend en charge plusieurs plates-formes, notamment Windows, macOS et Linux. La bibliothèque gocv utilise la fonction Cgo du langage Go pour encapsuler le code C sous-jacent dans le code du langage Go, permettant aux développeurs d'utiliser OpenCV pour développer des applications de reconnaissance d'images dans un code conforme au style du langage Go.

go-tensorflow

go-tensorflow est un projet qui utilise le langage Go pour encapsuler la bibliothèque TensorFlow. inférence. go-tensorflow prend en charge plusieurs plates-formes, notamment Windows, macOS et Linux. go-tensorflow utilise la fonction Cgo du langage Go pour encapsuler la bibliothèque TensorFlow dans le code du langage Go, permettant aux développeurs d'implémenter des modèles de réseaux neuronaux profonds dans le langage Go. Grâce à la bibliothèque go-tensorflow, les développeurs peuvent utiliser la classification, la reconnaissance et d'autres fonctions d'images dans le framework TensorFlow.

Gorgonia

Gorgonia est une bibliothèque d'apprentissage profond basée sur le langage Go, qui est principalement utilisée pour créer des réseaux de neurones et des graphiques informatiques. Gorgonia prend en charge l'accélération GPU, ce qui rend la formation des modèles plus efficace. Gorgonia prend en charge de nombreux types de structures de données, notamment des tenseurs, des valeurs numériques, des graphiques, etc. Les développeurs peuvent utiliser la bibliothèque Gorgonia pour créer des modèles de réseaux neuronaux convolutifs contenant plusieurs couches telles que des couches convolutives, des couches de pooling et des couches entièrement connectées, et exécuter des applications telles que la reconnaissance d'images.

3. Utiliser le langage Go pour le développement de la reconnaissance d'images

Cette section prendra la bibliothèque gocv comme exemple pour présenter comment utiliser le langage Go pour le développement de la reconnaissance d'images.

Install gocv

Avant de commencer à utiliser la bibliothèque gocv, vous devez installer la bibliothèque OpenCV et la bibliothèque gocv. Il peut être installé sur la plateforme Linux via la commande suivante :

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 install

Pour l'installation sur les plateformes Windows et macOS, veuillez vous référer à la documentation officielle de gocv (https://gocv.io/getting-started/ ).

Utilisez la bibliothèque gocv pour terminer la reconnaissance d'image

Ce qui suit est un exemple de code pour la reconnaissance d'image de caméra à l'aide de la bibliothèque gocv :

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.

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