写真の背景ぼかしと顔認識を実現するGolangの手法

画像のぼかした背景と顔認識を実現する Golang の方法

はじめに:
画像処理は非常に一般的な要件です。一部のアプリケーション シナリオでは、次のことが必要です。顔認識は、写真の背景をぼかして被写体を強調すると同時に、顔のキーポイント検出や顔の比較などの分野でも広く使用されています。この記事では、Golang を使用して画像の背景ぼかしと顔認識を実装する方法を紹介し、読者がそれをよりよく理解して適用できるようにコード例を添付します。

1. 写真のぼかした背景
Golang では、サードパーティのライブラリ goimageblur を使用して、写真の背景をぼかした効果を実現できます。このライブラリを使用する基本的な手順は次のとおりです。

1. goimageblur ライブラリをインストールする
   次のコマンドを実行して goimageblur ライブラリをインストールします:

go get github.com/ Internet-dev/ goimageblur

2. ライブラリと必要なパッケージを導入します
   goimageblur ライブラリと必要なパッケージをコードに導入します:

import (

"github.com/internet-dev/goimageblur"
"image"
_ "image/jpeg"
"os"

)

3. イメージ ファイルを開きます
   OS ライブラリの Open メソッドを使用してイメージ ファイルを開き、エラーが発生するかどうかを確認します:

file, err := os.Open(" input.jpg")
if err != nil {

// 错误处理

}

defer file.Close() // ファイルを閉じる

4. 画像情報を読み取る
   画像ライブラリの Decode メソッドを使用して画像情報を読み取り、エラーが発生するかどうかを確認します:

img, _, err := image .Decode(file)
if err ! = nil {

// 错误处理

}

5. 背景ぼかし効果の実現
   goimageblur ライブラリの Blur メソッドを使用して、画像の背景ぼかし効果:

blurImg := goimageblur.Blur(img, 10) // ぼかし半径は 10です

6. ぼかした画像を保存します
   画像ライブラリの Encode メソッドを使用して、ぼやけた画像をファイルとして保存します。

outputFile, err := os.Create("output.jpg")
if err != nil {

// 错误处理

}

defer OutputFile.Close( ) // ファイルを閉じる

err = jpeg.Encode(outputFile, BlurImg, nil)
if err != nil {

// 错误处理

}

このように、Golang を使って画像の背景をぼかす方法を実装しました。

2. 顔認識
Golang では、サードパーティ ライブラリ go-opencv を使用して顔認識を実装できます。このライブラリを使用する基本的な手順は次のとおりです。

1. go-opencv ライブラリをインストールする
   次のコマンドを実行して go-opencv ライブラリをインストールします:

go get -u -d gocv.io/x/gocv

cd $GOPATH/src/gocv.io/x/gocv

make install

2. ライブラリと必要なパッケージ
   go-opencv ライブラリと必要なパッケージをコードに導入します:

import (

"gocv.io/x/gocv"
"image"
_ "image/jpeg"
"os"

)

3. イメージ ファイルを開きます
   使用する gocv ライブラリの OpenVideoCapture メソッドは、画像ファイルを開いてエラーが発生するかどうかを確認します:

file, err := gocv.OpenVideoCapture("input.jpg")
if err != nil {

// 错误处理

}

defer file.Close() //ファイルを閉じる

4. 顔分類器を読み取る
   NewCascadeClassifier メソッドを使用するgocv ライブラリのを使用して、人物の顔分類子ファイルを読み取ります。このファイルは OpenCV 公式 Web サイトからダウンロードできます:

faceCascade := gocv.NewCascadeClassifier()
if !faceCascade.Load("haarcascade_frontalface_default) .xml") {

// 错误处理

}

5. イメージ情報の読み取り
   gocv ライブラリの IMRead メソッドを使用してイメージ情報を読み取り、エラーが発生するかどうかを確認します。

img: = gocv.IMRead("input.jpg", gocv.IMReadColor)
if img.Empty() {

// 错误处理

}

# #顔認識の実装
6. Use gocv ライブラリの DetectMultiScale メソッドは顔認識を実装します。
   

grayImg := gocv.NewMat()

gocv.CvtColor(img, &grayImg, gocv.ColorBGRToGray )

faces : = faceCascade.DetectMultiScale(grayImg)

for _, face := 範囲の顔 {

gocv.Rectangle(&img, face, color.RGBA{0, 255, 0, 0}, 3)

}

ディスプレイ認識results
7. gocv ライブラリメソッドの IMShow を使用して認識結果を表示します:
   

window := gocv.NewWindow("Face Detection")

window.IMShow(img)
gocv .WaitKey(0)
window.Close ()

このようにして、Golangを使って顔認証を行う方法を実装しました。

結論:

この記事では、Golang を使用して写真の背景ぼかしと顔認識を実現する方法を紹介し、対応するコード例を添付します。これらの方法を学び、適用することで、画像をより適切に処理し、実際のプロジェクトに適用できるようになります。この記事が、読者が画像処理と顔認識に Golang をよりよく理解し、使用するのに役立つことを願っています。

以上が写真の背景ぼかしと顔認識を実現するGolangの手法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。