Application d'apprentissage automatique Golang en vision par ordinateur

Le langage Go présente des avantages significatifs dans les applications de vision par ordinateur ML : hautes performances, concurrence, simplicité et multiplateforme. Dans le cas réel, Go est combiné avec TensorFlow pour la classification des images, et l'impression des catégories prédites est réalisée via le chargement de l'image, la prédiction du modèle et les étapes de post-traitement des résultats.

Applications d'apprentissage automatique en vision par ordinateur avec Go Language

Introduction

L'apprentissage automatique (ML) est une technologie puissante qui transforme diverses industries. Le langage Go, connu pour ses hautes performances et sa concurrence, devient un choix populaire pour le développement d'applications ML. Cet article explorera l'application ML du langage Go en vision par ordinateur et fournira un cas pratique.

Avantages du langage Go en ML

• Hautes performances : L'architecture parallèle de Go lui permet de traiter efficacement de grandes quantités de données.
• Concurrency : Les primitives de concurrence de Go permettent aux applications de traiter plusieurs tâches en parallèle en même temps.
• Simplicité et facilité d'utilisation : La syntaxe de Go est simple et facile à comprendre et facile à apprendre.
• Multiplateforme : Le code compilé par Go peut s'exécuter sur diverses plates-formes, notamment Linux, Windows et macOS.

Cas pratique : Classification d'images

Dans ce cas pratique, nous utiliserons le langage Go et le framework TensorFlow pour construire un classificateur d'images.

Code

main.go

package main

import (
    "fmt"
    "image"
    "image/color"

    "github.com/gonum/blas"
    "github.com/gonum/mat"
)

func main() {
    // 加载图像数据
    img := loadImage("image.jpg")

    // 创建 TensorFlow 模型
    model, err := tf.LoadFrozenModel("model.pb")
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 预处理图像
    input := preprocessImage(img, 224, 224)

    // 执行推理
    output, err := model.Predict(input)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 后处理结果
    classes := ["cat", "dog", "horse"]
    classIdx := blas.MaxIndex(output.Data)
    fmt.Printf("Predicted class: %s\n", classes[classIdx])
}

func loadImage(path string) image.Image {
    // 从文件中加载图像
    f, err := os.Open(path)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer f.Close()
    img, _, err := image.Decode(f)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    return img
}

func preprocessImage(img image.Image, width, height int) *mat.Dense {
    // 将图像调整为特定大小并转换为灰度
    bounds := img.Bounds()
    dst := image.NewGray(image.Rect(0, 0, width, height))
    draw.Draw(dst, dst.Bounds(), img, bounds.Min, draw.Src)

    // 展平和归一化像素
    flat := mat.NewDense(width*height, 1, nil)
    for y := 0; y < height; y++ {
        for x := 0; x < width; x++ {
            c := dst.At(x, y)
            v := float64(c.(color.Gray).Y) / 255.0
            flat.Set(y*width+x, 0, v)
        }
    }

    // 将平面数组转换为 TensorFlow 所需的形状
    return mat.NewDense(1, width*height, flat.RawMatrix().Data)
}

Run

Pour exécuter ce code, utilisez la commande suivante :

go run main.go

Ce code chargera l'image "image.jpg" et fera des prédictions à l'aide de TensorFlow modèle et imprimez les catégories d’images prédites.

Conclusion

Le langage Go est bien adapté aux applications ML en vision par ordinateur en raison de ses hautes performances et de sa concurrence. Les développeurs peuvent facilement créer et déployer des modèles ML dans Go en utilisant des bibliothèques telles que TensorFlow.

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!