Comment utiliser Golang pour entraîner et extraire des fonctionnalités à partir d'images

Comment utiliser Golang pour entraîner et extraire des fonctionnalités à partir d'images

Introduction :
Dans le domaine de la vision par ordinateur, la formation et l'extraction de fonctionnalités à partir d'images sont une tâche très importante. En entraînant le modèle, nous pouvons identifier et classer les images, tout en extrayant les caractéristiques de l'image pour des applications telles que la récupération d'images et le calcul de similarité. Golang est un langage de programmation efficace et concis. Cet article explique comment utiliser Golang pour entraîner et extraire des fonctionnalités à partir d'images.

1. Installer les bibliothèques nécessaires
   Avant de commencer, nous devons installer certaines bibliothèques nécessaires. Tout d'abord, installez le package goimage de la bibliothèque de traitement d'image de Golang :

   go get golang.org/x/image/draw

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   Ensuite, installez la bibliothèque de traitement d'image goopencv :

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

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   Enfin, installez la bibliothèque d'apprentissage automatique goml :

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

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2. Préparation des données
   Avant la formation et l'extraction des fonctionnalités, nous Une formation un ensemble de données doit être préparé. L'ensemble de données de formation doit contenir des échantillons positifs et négatifs pour la formation et l'évaluation du modèle. Les ensembles de données de formation peuvent être obtenus à partir de bibliothèques d’images ou de ressources en ligne.

3. Prétraitement des images
   Avant la formation et l'extraction de fonctionnalités, nous devons prétraiter les images. Le prétraitement comprend la mise à l'échelle de la taille de l'image, la conversion des niveaux de gris et d'autres étapes. Voici un exemple de code pour redimensionner une image :

   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
   }

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4. Entraînement du modèle
   Ensuite, nous pouvons utiliser l'ensemble de données d'entraînement pour entraîner le modèle. En prenant la classification d'images comme exemple, voici un exemple de code pour la formation à la classification d'images à l'aide de la bibliothèque goml :

   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
   }

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5. Extraction de fonctionnalités
   En plus de la formation à la classification d'images, nous pouvons également utiliser des modèles déjà entraînés pour l'extraction de fonctionnalités. Voici un exemple de code qui utilise un modèle entraîné pour extraire les caractéristiques de l'image :

   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
   }

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Résumé :
Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons utiliser Golang pour entraîner et extraire des caractéristiques des images. Tout d’abord, prenez en charge les capacités de traitement d’image et d’apprentissage automatique en installant les bibliothèques nécessaires. Ensuite, préparez l’ensemble de données d’entraînement et les images et effectuez le prétraitement. Ensuite, utilisez l’ensemble de données d’entraînement pour entraîner le modèle afin d’obtenir un modèle pouvant être utilisé pour la prédiction. Enfin, le modèle entraîné est utilisé pour extraire les caractéristiques de l'image.

Golang fournit des bibliothèques de traitement d'image et d'apprentissage automatique rapides et efficaces, offrant un bon support pour nos tâches de traitement d'image. J'espère que cet article vous sera utile pour utiliser Golang pour la formation d'images et l'extraction de fonctionnalités.

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