モバイル機械学習開発における Golang テクノロジーの応用

package main

import (
    "fmt"
    "image"
    "io"
    "log"
    "os"

    "github.com/golang/mobile"
    "gocv.io/x/gocv"
)

func main() {
    mobile.Run(app)
}

func app(ctx mobile.Context) {
    // 加载预训练的图像分类模型
    model := gocv.ReadNet("path/to/model.xml", "path/to/model.bin")
    defer model.Close()

    for {
        select {
        case <-ctx.Done():
            return
        default:
            // 读取图像文件
            file, err := os.Open("path/to/image.jpg")
            if err != nil {
                log.Println(err)
                continue
            }

            // 解码图像
            img, err := gocv.IMDecode(file, gocv.IMReadColor)
            if err != nil {
                log.Println(err)
                continue
            }

            // 预处理图像
            blob := gocv.BlobFromImage(img, 1.0, image.Pt(224, 224), gocv.NewScalar(0, 0, 0, 0))

            // 将图像输入模型
            model.SetInput(blob)

            // 运行模型
            output := model.Forward()

            // 处理输出结果
            result := gocv.MatFromBytes(output.Rows(), output.Cols(), gocv.CV_32F, output.Data())
            max_idx := result.MaxIdx()
            fmt.Printf("预测标签：%d\n", max_idx)
        }
    }
}