


Golang melaksanakan penjanaan imej kecil imej dan kaedah pengesanan muka
Kaedah Golang untuk melaksanakan penjanaan lakaran kenit imej dan pengesanan muka
Abstrak:
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Golang untuk melaksanakan penjanaan lakaran kecil imej dan pengesanan muka. Pertama, kami akan menjana lakaran kenit melalui pustaka pemprosesan imej Golang dan menyimpan lakaran kenit ke cakera setempat. Kemudian, kami akan memperkenalkan cara menggunakan pustaka pengesanan muka Golang untuk mengesan wajah dalam lakaran kecil yang dijana dan mengembalikan hasil pengesanan.
- Penjanaan imej kecil imej:
Pertama, kita perlu menggunakan perpustakaan pemprosesan imej Golang untuk menjana imej kecil. Kita boleh menggunakan perpustakaan pihak ketiga seperti "github.com/nfnt/resize" untuk mencapai ini. Berikut ialah contoh kod yang menunjukkan cara menjana lakaran kecil:
package main import ( "fmt" "image" "image/jpeg" "log" "os" "github.com/nfnt/resize" ) func main() { inFile, err := os.Open("input.jpg") if err != nil { log.Fatal(err) } defer inFile.Close() // Decode the image srcImg, _, err := image.Decode(inFile) if err != nil { log.Fatal(err) } // Resize the image thumbnail := resize.Resize(200, 0, srcImg, resize.Lanczos3) // Create a new file for the thumbnail outFile, err := os.Create("thumbnail.jpg") if err != nil { log.Fatal(err) } defer outFile.Close() // Encode the thumbnail to JPEG format err = jpeg.Encode(outFile, thumbnail, &jpeg.Options{jpeg.DefaultQuality}) if err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Println("Thumbnail generated successfully!") }
Kod ini mula-mula membuka fail imej bernama "input.jpg" dan menyahkodnya. Kemudian, gunakan perpustakaan ubah saiz untuk menskalakan imej kepada saiz tertentu (lebar 200 piksel dalam contoh ini, ketinggian dikira secara automatik). Selepas itu, simpan lakaran kecil yang dijana pada fail bernama "thumbnail.jpg". Akhir sekali, mesej gesaan yang menunjukkan penjanaan lakaran kecil berjaya dikeluarkan.
- Pengesanan Muka:
Seterusnya, kami akan memperkenalkan cara menggunakan perpustakaan pengesanan muka Golang untuk mengesan wajah dalam lakaran kecil yang dihasilkan. Kami boleh menggunakan pustaka pihak ketiga "github.com/esimov/stackblur-go" untuk pemprosesan kabur imej, dan kemudian menggunakan pustaka pihak ketiga "github.com/Kagami/go-face" yang lain untuk pengesanan muka. Berikut ialah contoh kod yang menunjukkan cara untuk mengesan wajah dalam lakaran kenit:
package main import ( "fmt" "image" "image/jpeg" "log" "os" "github.com/esimov/stackblur-go" "github.com/Kagami/go-face" ) func main() { // Load the face detection model model, err := face.NewRecognizer("models") if err != nil { log.Fatal(err) } defer model.Close() // Open the thumbnail image file inFile, err := os.Open("thumbnail.jpg") if err != nil { log.Fatal(err) } defer inFile.Close() // Decode the thumbnail image srcImg, _, err := image.Decode(inFile) if err != nil { log.Fatal(err) } // Blur the image for better face detection results stackblur.Process(srcImg, uint32(srcImg.Bounds().Dx()), uint32(srcImg.Bounds().Dy()), 20) // Convert the image to grayscale grayImg, err := face.ConvertImageToGray(srcImg) if err != nil { log.Fatal(err) } // Detect faces in the image faces, err := model.Recognize(grayImg, 1.5, 3) if err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Printf("Detected %d face(s) in the thumbnail ", len(faces)) // Draw rectangles around the detected faces for _, f := range faces { x, y, w, h := f.Rectangle() faceImg := face.Crop(grayImg, face.Rect(x, y, x+w, y+h)) outFile, err := os.Create("face.jpg") if err != nil { log.Fatal(err) } defer outFile.Close() // Encode the face image to JPEG format err = jpeg.Encode(outFile, faceImg, &jpeg.Options{jpeg.DefaultQuality}) if err != nil { log.Fatal(err) } fmt.Printf("Face detected at coordinates (%d,%d,%d,%d) ", x, y, w, h) } }
Kod ini mula-mula memuatkan model pengesanan muka dan membuka fail imej bernama "thumbnail.jpg". Kemudian, lakaran kecil dikaburkan dan skala kelabu ditukar untuk meningkatkan ketepatan hasil pengesanan muka. Seterusnya, gunakan pustaka pengesanan wajah untuk mengesan wajah dalam lakaran kecil dan mengeluarkan bilangan wajah yang dikesan. Akhir sekali, muka yang dikesan ditandakan dalam bentuk kotak segi empat tepat dan disimpan ke fail bernama "face.jpg".
Ringkasan:
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Golang untuk mencapai penjanaan imej kecil imej dan pengesanan muka. Melalui sokongan perpustakaan pihak ketiga, kami boleh melaksanakan fungsi ini dengan mudah di Golang. Menggunakan teknik ini, kami boleh memproses imej dan mengekstrak maklumat berguna daripadanya, seperti menjana imej kecil dan mengesan wajah. Saya harap artikel ini dapat membantu anda, terima kasih kerana membaca!
Atas ialah kandungan terperinci Golang melaksanakan penjanaan imej kecil imej dan kaedah pengesanan muka. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Golang dan C masing-masing mempunyai kelebihan sendiri dalam pertandingan prestasi: 1) Golang sesuai untuk kesesuaian tinggi dan perkembangan pesat, dan 2) C menyediakan prestasi yang lebih tinggi dan kawalan halus. Pemilihan harus berdasarkan keperluan projek dan tumpukan teknologi pasukan.

Golang sesuai untuk pembangunan pesat dan pengaturcaraan serentak, manakala C lebih sesuai untuk projek yang memerlukan prestasi yang melampau dan kawalan asas. 1) Model Concurrency Golang memudahkan pengaturcaraan konvensyen melalui goroutine dan saluran. 2) Pengaturcaraan templat C menyediakan kod generik dan pengoptimuman prestasi. 3) Koleksi sampah Golang adalah mudah tetapi boleh menjejaskan prestasi. Pengurusan memori C adalah rumit tetapi kawalannya baik -baik saja.

Goimpactsdevelopmentpositivielythroughspeed, efficiency, andsimplicity.1) Speed: goCompilesquicklyandrunsefficiently, idealforlargeproject.2) Kecekapan: ITSComprehensivestandardlibraryraryrarexternaldependencies, enhingdevelyficiency.

C lebih sesuai untuk senario di mana kawalan langsung sumber perkakasan dan pengoptimuman prestasi tinggi diperlukan, sementara Golang lebih sesuai untuk senario di mana pembangunan pesat dan pemprosesan konkurensi tinggi diperlukan. Kelebihan 1.C terletak pada ciri-ciri perkakasan dan keupayaan pengoptimuman yang tinggi, yang sesuai untuk keperluan berprestasi tinggi seperti pembangunan permainan. 2. Kelebihan Golang terletak pada sintaks ringkas dan sokongan konvensional semulajadi, yang sesuai untuk pembangunan perkhidmatan konvensional yang tinggi.

Golang cemerlang dalam aplikasi praktikal dan terkenal dengan kesederhanaan, kecekapan dan kesesuaiannya. 1) Pengaturcaraan serentak dilaksanakan melalui goroutine dan saluran, 2) Kod fleksibel ditulis menggunakan antara muka dan polimorfisme, 3) memudahkan pengaturcaraan rangkaian dengan pakej bersih/HTTP, 4) Membina crawler serentak yang cekap, 5) Debugging dan mengoptimumkan melalui alat dan amalan terbaik.

Ciri -ciri teras GO termasuk pengumpulan sampah, penyambungan statik dan sokongan konvensional. 1. Model keseragaman bahasa GO menyedari pengaturcaraan serentak yang cekap melalui goroutine dan saluran. 2. Antara muka dan polimorfisme dilaksanakan melalui kaedah antara muka, supaya jenis yang berbeza dapat diproses secara bersatu. 3. Penggunaan asas menunjukkan kecekapan definisi fungsi dan panggilan. 4. Dalam penggunaan lanjutan, kepingan memberikan fungsi saiz semula dinamik yang kuat. 5. Kesilapan umum seperti keadaan kaum dapat dikesan dan diselesaikan melalui perlumbaan getest. 6. Pengoptimuman prestasi menggunakan objek melalui sync.pool untuk mengurangkan tekanan pengumpulan sampah.

Pergi bahasa berfungsi dengan baik dalam membina sistem yang cekap dan berskala. Kelebihannya termasuk: 1. Prestasi Tinggi: Disusun ke dalam Kod Mesin, Kelajuan Berjalan Cepat; 2. Pengaturcaraan serentak: Memudahkan multitasking melalui goroutine dan saluran; 3. Kesederhanaan: sintaks ringkas, mengurangkan kos pembelajaran dan penyelenggaraan; 4. Cross-Platform: Menyokong kompilasi silang platform, penggunaan mudah.

Keliru mengenai penyortiran hasil pertanyaan SQL. Dalam proses pembelajaran SQL, anda sering menghadapi beberapa masalah yang mengelirukan. Baru-baru ini, penulis membaca "Asas Mick-SQL" ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna