Golang 與 OpenCV庫：如何實現人臉識別？
作者：磊豐
這是一個簡單的實例，要進行更精細的人臉識別或人臉特征提取，您可能需要使用更復雜的模型和方法，例如深度學習模型。然而，這個示例提供了一個起點，您可以根據需要進行修改和擴展。
在Go語言中，要實現人臉識別，通常需要使用OpenCV庫。一個常用的Go語言OpenCV綁定是gocv。以下是一個基本的人臉識別的示例代碼：
首先，您需要安裝gocv庫：
go get -u gocv.io/x/gocv接下來，以下是一個使用gocv和OpenCV實現人臉識別的簡單示例：
package main
import (
"fmt"
"image"
"image/color"
"log"
"gocv.io/x/gocv"
)
func main() {
// 打開攝像頭
webcam, err := gocv.VideoCaptureDevice(0)
if err != nil {
log.Fatalf("Error opening webcam: %v", err)
}
defer webcam.Close()
// 加載人臉分類器
classifier := gocv.NewCascadeClassifier()
defer classifier.Close()
if !classifier.Load("haarcascade_frontalface_default.xml") {
log.Fatalf("Error reading cascade file: haarcascade_frontalface_default.xml")
}
// 打開窗口以顯示視頻
window := gocv.NewWindow("Face Detect")
defer window.Close()
// 創建一個圖像矩陣以保存幀
img := gocv.NewMat()
defer img.Close()
fmt.Printf("Press ESC to stop\n")
for {
if ok := webcam.Read(&img); !ok {
fmt.Printf("Device closed\n")
return
}
if img.Empty() {
continue
}
// 轉換圖像為灰度
gray := gocv.NewMat()
defer gray.Close()
gocv.CvtColor(img, &gray, gocv.ColorBGRToGray)
// 探測人臉
rects := classifier.DetectMultiScale(gray)
for _, r := range rects {
// 在原圖上畫矩形
gocv.Rectangle(&img, r, color.RGBA{0, 255, 0, 0}, 3)
}
// 顯示圖像
window.IMShow(img)
if window.WaitKey(1) == 27 {
break
}
}
}請確保在運行代碼之前將haarcascade_frontalface_default.xml文件下載到您的工作目錄中。該文件包含了人臉識別的級聯分類器。
這是一個簡單的實例，要進行更精細的人臉識別或人臉特征提取，您可能需要使用更復雜的模型和方法，例如深度學習模型。
然而，這個示例提供了一個起點，您可以根據需要進行修改和擴展。
責任編輯：武曉燕
來源：
Go語言圈
