Golang を使用して画像から特徴をトレーニングし抽出する方法

Golang を使用して画像からトレーニングおよび特徴を抽出する方法

はじめに:
コンピューター ビジョンの分野では、画像からのトレーニングと特徴抽出が非常に重要です。 . 作品のアイテム。モデルをトレーニングすることにより、画像を識別および分類できると同時に、画像検索や類似度計算などのアプリケーションのために画像の特徴を抽出することができます。 Golang は効率的で簡潔なプログラミング言語です。この記事では、Golang を使用して画像から特徴をトレーニングし抽出する方法を紹介します。

1. 必要なライブラリをインストールする
   始める前に、必要なライブラリをいくつかインストールする必要があります。まず、Golang の画像処理ライブラリ goimage パッケージをインストールします:

   go get golang.org/x/image/draw

   次に、画像処理ライブラリ goopencv をインストールします:

   go get github.com/go-opencv/go-opencv

   最後に、機械学習ライブラリ goml をインストールします:

   go get github.com/cdipaolo/goml/...

2. データの準備
   トレーニングと特徴抽出の前に、トレーニング データ セットを準備する必要があります。トレーニング データ セットには、モデルのトレーニングと評価用の正のサンプルと負のサンプルが含まれている必要があります。トレーニング データ セットは、画像ライブラリまたはオンライン リソースから取得できます。

3. 画像の前処理
   トレーニングと特徴抽出の前に、画像を前処理する必要があります。前処理には、画像サイズのスケーリング、グレースケール変換、その他の手順が含まれます。以下は、画像のサイズを変更するためのサンプル コードです。

   import (
    "image"
    _ "image/jpeg"
    "log"
    "os"
   
    "golang.org/x/image/draw"
   )
   
   func resizeImage(inputFile, outputFile string, width, height int) error {
    // 打开输入图片文件
    file, err := os.Open(inputFile)
    if err != nil {
        return err
    }
    defer file.Close()
   
    // 解码图片
    img, _, err := image.Decode(file)
    if err != nil {
        return err
    }
   
    // 创建缩放后的图片
    resizedImg := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, width, height))
    draw.CatmullRom.Scale(resizedImg, resizedImg.Bounds(), img, img.Bounds(), draw.Over, nil)
   
    // 创建输出图片文件
    output, err := os.Create(outputFile)
    if err != nil {
        return err
    }
    defer output.Close()
   
    // 保存图片
    err = jpeg.Encode(output, resizedImg, nil)
    if err != nil {
        return err
    }
   
    log.Println("Resized image saved to", outputFile)
    return nil
   }

4. トレーニング モデル
   次に、トレーニング データ セットを使用してモデルをトレーニングできます。画像分類を例として、goml ライブラリを使用した画像分類トレーニングのサンプル コードを以下に示します。

   import (
    "log"
   
    "github.com/cdipaolo/goml/base"
   
    "github.com/cdipaolo/goml/linear"
   )
   
   func trainModel(trainingData [][]float64, targets []bool) (*linear.Model, error) {
    // 创建线性分类器
    model := linear.NewLogistic(base.BatchGA, 0.001, 1000)
    // 进行模型训练
    err := model.Fit(trainingData, targets)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
   
    log.Println("Model trained successfully")
    return model, nil
   }

5. 特徴抽出
   画像分類トレーニングに加えて、次のこともできます。 use トレーニングされたモデルは特徴抽出に使用されます。以下は、トレーニングされたモデルを使用して画像の特徴を抽出するサンプル コードです:

   func extractFeatures(imagePath string, model *linear.Model) ([]float64, error) {
    // 加载图片
    img, err := openImage(imagePath)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
   
    // 对图片进行预处理
    preprocessedImg := preprocessImage(img)
   
    // 提取图像特征
    features := model.Predict(preprocessedImg)
   
    log.Println("Features extracted successfully")
    return features, nil
   }

概要:
上記の手順を通じて、Golang を使用して画像の特徴をトレーニングおよび抽出できます。 。まず、必要なライブラリをインストールして、画像処理と機械学習の機能をサポートします。次に、学習データセットと画像を準備し、前処理を実行します。次に、トレーニング データ セットを使用してモデルをトレーニングし、予測に使用できるモデルを取得します。最後に、トレーニングされたモデルを使用して画像の特徴が抽出されます。

Golang は、高速かつ効率的な画像処理ライブラリと機械学習ライブラリを提供し、画像処理タスクを適切にサポートします。この記事が、Golang を使用した画像トレーニングや特徴抽出に役立つことを願っています。

以上がGolang を使用して画像から特徴をトレーニングし抽出する方法の詳細内容です。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。