Golang は画像内の顔検出と顔の特徴抽出を実装します

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) }

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) }