Golang melaksanakan pengesanan muka dan pengekstrakan ciri muka dalam imej

Kaedah Golang untuk melaksanakan pengesanan muka dan pengekstrakan ciri muka dalam imej

Pengesanan muka dan pengekstrakan ciri muka adalah salah satu tugas penting dalam bidang penglihatan komputer. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang cekap dan boleh dipercayai, Golang menyediakan banyak perpustakaan pemprosesan imej dan algoritma yang boleh mencapai pengesanan muka dan pengekstrakan ciri muka. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Golang untuk mencapai dua tugasan ini, dengan contoh kod.

1. Pengesanan muka

Pengesanan muka merujuk kepada proses mengesan dan mengenal pasti wajah dengan tepat daripada imej atau video. Golang menyediakan opencv perpustakaan pemprosesan imej yang berkuasa, yang boleh digunakan untuk pengesanan muka. Berikut ialah contoh kod mudah:

package main

import (
    "fmt"
    "gocv.io/x/gocv"
)

func main() {
    // 加载预训练的人脸检测模型
    classifier := gocv.NewCascadeClassifier()
    defer classifier.Close()

    if !classifier.Load("haarcascade_frontalface_default.xml") {
        fmt.Println("无法加载人脸检测模型")
        return
    }

    // 读取图像
    img := gocv.IMRead("image.jpg", gocv.IMReadColor)
    defer img.Close()

    if img.Empty() {
        fmt.Println("无法加载图像")
        return
    }

    // 将图像转为灰度图像
    gray := gocv.NewMat()
    defer gray.Close()

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

    // 在灰度图像上进行人脸检测
    faces := classifier.DetectMultiScale(gray)
    fmt.Println("检测到的人脸数量：", len(faces))

    // 在原图像上标记人脸
    for _, face := range faces {
        gocv.Rectangle(&img, face, color.RGBA{255, 0, 0, 0}, 2)
    }

    // 展示图像
    window := gocv.NewWindow("人脸检测")
    defer window.Close()

    window.IMShow(img)
    window.WaitKey(0)
}

Dalam kod di atas, mula-mula gunakan fungsi NewCascadeClassifier() untuk memuatkan model pengesanan muka yang telah terlatih, dan kemudian gunakan IMRead() kod> Fungsi kod> membaca imej dan menggunakan fungsi <code>CvtColor() untuk menukar imej kepada imej skala kelabu. Kemudian panggil fungsi DetectMultiScale() untuk melaksanakan pengesanan muka pada imej skala kelabu dan mengembalikan tatasusunan yang mengandungi maklumat kedudukan muka yang dikesan. Akhir sekali, gunakan fungsi Rectangle() untuk menandakan kedudukan muka yang dikesan pada imej asal dan gunakan fungsi IMShow() untuk memaparkan imej. NewCascadeClassifier()函数加载一个预训练的人脸检测模型，然后使用IMRead()函数读取图像，使用CvtColor()函数将图像转为灰度图像。接着调用DetectMultiScale()函数对灰度图像进行人脸检测，返回一个包含检测到的人脸位置信息的数组。最后，使用Rectangle()函数在原图像上标记出检测到的人脸位置，并使用IMShow()函数展示图像。

二、面部特征提取

面部特征提取是指从人脸图像中提取出与人脸特征相关的一些关键点或描述符的过程。Golang提供了多种面部特征提取的算法和库，如dlib、OpenFace等。下面是一个使用dlib库进行面部特征提取的示例代码：

package main

import (
    "fmt"
    "github.com/Kagami/go-face"
    "gocv.io/x/gocv"
)

func main() {
    // 加载预训练的人脸特征提取模型
    rec, err := face.NewRecognizer("models")
    if err != nil {
        fmt.Println("无法加载人脸特征提取模型：", err)
        return
    }
    defer rec.Close()

    // 读取图像
    img := gocv.IMRead("image.jpg", gocv.IMReadGrayScale)
    defer img.Close()

    if img.Empty() {
        fmt.Println("无法加载图像")
        return
    }

    // 提取人脸特征
    faces, err := rec.Recognize(img)
    if err != nil {
        fmt.Println("人脸特征提取失败：", err)
        return
    }

    fmt.Println("检测到的人脸数量：", len(faces))

    // 在原图像上标记人脸
    for _, face := range faces {
        gocv.Rectangle(&img, face.Rectangle, color.RGBA{255, 0, 0, 0}, 2)
    }

    // 展示图像
    window := gocv.NewWindow("人脸特征提取")
    defer window.Close()

    window.IMShow(img)
    window.WaitKey(0)
}

在上面的代码中，首先使用NewRecognizer()函数加载一个预训练的人脸特征提取模型（需要事先下载并解压到models目录下），然后使用IMRead()函数读取图像，将其转为灰度图像。接着调用Recognize()函数提取出图像中的人脸特征，并返回一个包含检测到的人脸信息的数组。最后，可以使用Rectangle()函数在原图像上标记出检测到的人脸位置，并使用IMShow()

2. Pengekstrakan ciri muka

Pengekstrakan ciri muka merujuk kepada proses mengekstrak beberapa perkara utama atau deskriptor yang berkaitan dengan ciri muka daripada imej muka. Golang menyediakan pelbagai algoritma dan perpustakaan untuk pengekstrakan ciri muka, seperti dlib, OpenFace, dsb. Berikut ialah kod sampel untuk pengekstrakan ciri muka menggunakan perpustakaan dlib:

rrreee

Dalam kod di atas, mula-mula gunakan fungsi NewRecognizer() untuk memuatkan model pengekstrakan ciri muka yang telah terlatih (perlu dimuat turun terlebih dahulu dan nyahzipnya ke direktori models), kemudian gunakan fungsi IMRead() untuk membaca imej dan menukarnya kepada imej skala kelabu. Kemudian panggil fungsi Recognize() untuk mengekstrak ciri muka dalam imej dan mengembalikan tatasusunan yang mengandungi maklumat wajah yang dikesan. Akhir sekali, anda boleh menggunakan fungsi Rectangle() untuk menandakan kedudukan muka yang dikesan pada imej asal dan menggunakan fungsi IMShow() untuk memaparkan imej. 🎜🎜Ringkasan🎜🎜Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Golang untuk melaksanakan pengesanan muka dan pengekstrakan ciri muka dalam imej dan melampirkan contoh kod yang sepadan. Melalui kaedah ini, kami boleh mengesan dan menganalisis wajah dalam imej dengan mudah, meletakkan asas untuk tugasan seterusnya seperti pengecaman muka dan analisis ekspresi. Diharapkan para pembaca boleh menggunakan kaedah ini secara fleksibel mengikut keperluan mereka sendiri untuk meluaskan lagi skop aplikasi pemprosesan imej. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Golang melaksanakan pengesanan muka dan pengekstrakan ciri muka dalam imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!