컴퓨터 비전의 Golang 머신러닝 애플리케이션-Golang-php.cn

컴퓨터 비전의 Golang 머신러닝 애플리케이션

PHPz

풀어 주다： 2024-05-08 15:24:01

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Go 언어는 고성능, 동시성, 단순성, 크로스 플랫폼 등 컴퓨터 비전 ML 애플리케이션에 상당한 이점을 제공합니다. 실제 사례에서는 이미지 분류를 위해 Go를 TensorFlow와 결합하고, 이미지 로딩, 모델 예측, 결과 후처리 단계를 통해 예측 카테고리 인쇄가 이루어집니다.

컴퓨터 비전의 Golang 머신러닝 애플리케이션

Go 언어를 사용한 컴퓨터 비전의 기계 학습 애플리케이션

소개

기계 학습(ML)은 다양한 산업을 변화시키는 강력한 기술입니다. 고성능과 동시성으로 잘 알려진 Go 언어는 ML 애플리케이션 개발을 위한 인기 있는 선택이 되고 있습니다. 이 기사에서는 컴퓨터 비전에서 Go 언어의 ML 적용을 살펴보고 실제 사례를 제공합니다.

ML에서 Go 언어의 장점

고성능: Go의 병렬 아키텍처를 사용하면 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
동시성: Go의 동시성 기본 기능을 사용하면 애플리케이션이 동시에 여러 작업을 병렬로 처리할 수 있습니다.
단순성과 사용 용이성: Go의 구문은 간단하고 이해하기 쉽고 배우기 쉽습니다.
크로스 플랫폼: Go로 컴파일된 코드는 Linux, Windows, macOS를 포함한 다양한 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.

실용 사례: 이미지 분류

이 실제 사례에서는 Go 언어와 TensorFlow 프레임워크를 사용하여 이미지 분류기를 구축합니다.

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)
}

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Run

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