La méthode de Golang pour réaliser un arrière-plan flou d'images et une reconnaissance faciale

Méthode Golang pour flouter l'arrière-plan des images et reconnaissance faciale

Introduction :
Le traitement des images est une exigence très courante dans certains scénarios d'application, nous devons flouter l'arrière-plan des images pour mettre en évidence le sujet en même temps. , la reconnaissance faciale est également largement utilisée dans des domaines tels que la détection des points clés du visage et la comparaison des visages. Cet article expliquera comment utiliser Golang pour implémenter un arrière-plan flou d'image et la reconnaissance faciale, et joindra des exemples de code pour aider les lecteurs à mieux le comprendre et l'appliquer.

1. Arrière-plan flou des images
Dans Golang, nous pouvons utiliser la bibliothèque tierce goimageblur pour obtenir l'effet d'arrière-plan flou des images. Voici les étapes de base pour utiliser la bibliothèque :

1. Installez la bibliothèque goimageblur
   Exécutez la commande suivante pour installer la bibliothèque goimageblur :

allez chercher github.com/internet-dev/goimageblur

2. Présentez la bibliothèque et les packages nécessaires
   Dans le code Présentez la bibliothèque goimageblur et les packages nécessaires :

import (

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

)

3. Ouvrez le fichier image
   Utilisez la méthode Open de la bibliothèque os pour ouvrir le fichier image et vérifiez si des erreurs se produisent :

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

// 错误处理

}

defer file.Close() // Ferme le fichier

4. Lire les informations sur l'image
   Utiliser la méthode Decode de la bibliothèque d'images pour lire les informations de l'image et vérifier si une erreur se produit :

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

// 错误处理

}

5. Achieve effet de flou d'arrière-plan
   Utilisez la méthode Blur de la bibliothèque goimageblur pour implémenter l'effet de flou d'arrière-plan de l'image :

blurImg := goimageblur.Blur(img, 10) // Le rayon de flou est de 10

6. Enregistrez l'image floue
   Utilisez la méthode Encode de la bibliothèque d'images pour enregistrer l'image floue sous forme de fichier :

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

// 错误处理

}

defer outputFile .Close() // Ferme le fichier

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

// 错误处理

}

De cette façon, nous avons implémenté la méthode de flou d'arrière-plan de images en utilisant Golang.

2. Reconnaissance faciale
Dans Golang, nous pouvons utiliser la bibliothèque tierce go-opencv pour implémenter la reconnaissance faciale. Voici les étapes de base pour utiliser cette bibliothèque :

1. Installer la bibliothèque go-opencv
   Exécuter la commande suivante pour installer la bibliothèque go-opencv :

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

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

make install

2. Introduire la bibliothèque et les packages nécessaires
   Introduire la bibliothèque go-opencv et les packages nécessaires dans le code :

import (

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

)

3. Ouvrez le fichier image
   Utilisez la méthode OpenVideoCapture de la bibliothèque gocv pour ouvrir le fichier image et vérifiez si une erreur se produit :

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

// 错误处理

}

defer file.Close() // Fermez le fichier

4. Lire le classificateur de visage
   Utilisez la méthode NewCascadeClassifier de la bibliothèque gocv pour lire le fichier du classificateur de visage Le fichier peut être téléchargé depuis le site officiel d'OpenCV. site Web :

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

// 错误处理

}

5. Lire les informations sur l'image
   Utilisez la méthode IMRead de la bibliothèque gocv pour lire le informations sur l'image et vérifiez si des erreurs se produisent :

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

// 错误处理

}

6. Implémenter la reconnaissance faciale
   Utilisez le Méthode DetectMultiScale de la bibliothèque gocv pour implémenter la reconnaissance faciale :

grayImg := gocv.NewMat()
gocv.CvtColor(img, &grayImg, gocv.ColorBGRToGray)

faces := faceCascade.DetectMultiScale(grayImg)

for _, face := range faces {

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

}

7. Affichez les résultats de la reconnaissance
   Utilisez la méthode IMShow de la bibliothèque gocv pour afficher les résultats de la reconnaissance :

window := gocv.NewWindow("Face Detection")
window. IMShow(img)
gocv.WaitKey(0)
window.Close()

De cette façon, nous avons implémenté la méthode de reconnaissance faciale utilisant Golang.

Conclusion :
Cet article présente la méthode d'utilisation de Golang pour réaliser un arrière-plan flou et la reconnaissance faciale des images, et joint les exemples de code correspondants. En apprenant et en appliquant ces méthodes, nous pouvons mieux traiter les images et les appliquer à des projets réels. J'espère que cet article pourra aider les lecteurs à mieux comprendre et utiliser Golang pour le traitement d'images et la reconnaissance faciale.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!