Aplikasi pembelajaran mesin Golang dalam penglihatan komputer

Bahasa Go mempunyai kelebihan yang ketara dalam aplikasi ML visi komputer: prestasi tinggi, konkurensi, kesederhanaan dan merentas platform. Dalam kes sebenar, Go digabungkan dengan TensorFlow untuk klasifikasi imej, dan pencetakan kategori yang diramalkan dicapai melalui pemuatan imej, ramalan model dan langkah pemprosesan pasca keputusan.

Aplikasi Pembelajaran Mesin dalam Visi Komputer dengan Bahasa Go

Pengenalan

Pembelajaran Mesin (ML) ialah teknologi berkuasa yang mengubah pelbagai industri. Bahasa Go, yang terkenal dengan prestasi tinggi dan keselarasannya, menjadi pilihan popular untuk pembangunan aplikasi ML. Artikel ini akan meneroka aplikasi ML bahasa Go dalam penglihatan komputer dan menyediakan kes praktikal.

Kelebihan bahasa Go dalam ML

• Prestasi tinggi: Seni bina selari Go membolehkannya memproses sejumlah besar data dengan cekap.
• Concurrency: Primitif concurrency Go membolehkan aplikasi memproses berbilang tugas secara selari pada masa yang sama.
• Kesederhanaan dan kemudahan penggunaan: Sintaks Go adalah ringkas dan mudah difahami serta mudah dipelajari.
• Cross-platform: Kod Go-compiled boleh dijalankan pada pelbagai platform, termasuk Linux, Windows dan macOS.

Kes Praktikal: Klasifikasi Imej

Dalam kes praktikal ini, kami akan menggunakan bahasa Go dan rangka kerja TensorFlow untuk membina pengelas imej.

Kod

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

Untuk menjalankan kod ini, gunakan arahan berikut:

go run main.go

Kod ini akan memuatkan imej dan "makeFlow model, dan mencetak kategori imej yang diramalkan.

Kesimpulan

Bahasa Go sangat sesuai untuk aplikasi ML dalam penglihatan komputer kerana prestasi tinggi dan keselarasannya. Pembangun boleh membina dan menggunakan model ML dalam Go dengan mudah dengan menggunakan perpustakaan seperti TensorFlow.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi pembelajaran mesin Golang dalam penglihatan komputer. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!