Avec le développement rapide de la technologie numérique, le traitement d’images est devenu un élément indispensable dans des domaines comme l’intelligence artificielle. Le traitement, l’estimation et l’analyse d’images à grande échelle, souvent impliqués dans la technologie de l’intelligence artificielle, ont toujours constitué un problème relativement difficile. En tant que langage de programmation efficace et sûr, le langage Go peut fournir d'excellentes solutions. Dans cet article, nous présenterons comment utiliser le langage Go pour obtenir une estimation efficace d'images à grande échelle.
Certaines fonctionnalités du langage Go en font un langage idéal pour implémenter des algorithmes d'estimation d'images. Le langage Go présente les caractéristiques suivantes :
Ensuite, nous présenterons comment utiliser le langage Go pour implémenter deux tâches courantes d'estimation d'images à grande échelle : la classification d'images et la segmentation d'images.
La classification d'images est la tâche consistant à attribuer une image donnée à une catégorie prédéfinie. L'utilisation de réseaux de neurones convolutifs (CNN) est une méthode courante pour réaliser la classification d'images. Dans le langage Go, vous pouvez utiliser des bibliothèques tierces telles que TensorFlow ou GoCV pour implémenter CNN. GoCV fournit des liaisons en langage Go utilisant OpenCV, qui peuvent facilement traiter les données d'image. TensorFlow est un framework d'apprentissage automatique populaire qui prend en charge la mise en œuvre de modèles d'apprentissage profond tels que CNN.
Voici un exemple simple de classification d'images à l'aide de TensorFlow :
import (
"fmt"
"github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go"
"io/ioutil"
)
func classifyImage(modelPath string, imagePath string) (string, error) {
model, err := ioutil.ReadFile(modelPath)
if err != nil {
return "", err
}
graph := tensorflow.NewGraph()
if err := graph.Import(model, ""); err != nil {
return "", err
}
tensor, err := makeTensorFromImage(imagePath)
if err != nil {
return "", err
}
session, err := tensorflow.NewSession(graph, nil)
if err != nil {
return "", err
}
defer session.Close()
output, err := session.Run(
map[tensorflow.Output]*tensorflow.Tensor{
graph.Operation("input").Output(0): tensor,
},
[]tensorflow.Output{
graph.Operation("output").Output(0),
},
nil)
if err != nil {
return "", err
}
result := make([]float32, len(output[0].Value().([][]float32)[0]))
for i, v := range output[0].Value().([][]float32)[0] {
result[i] = v
}
return classes[maxIndex(result)], nil
}
func maxIndex(arr []float32) int {
max := arr[0]
maxIndex := 0
for i, v := range arr {
if v > max {
max = v
maxIndex = i
}
}
return maxIndex
}
func makeTensorFromImage(imagePath string) (*tensorflow.Tensor, error) {
imgRaw, err := ioutil.ReadFile(imagePath)
if err != nil {
return nil, err
}
img, _, err := image.Decode(bytes.NewReader(imgRaw))
if err != nil {
return nil, err
}
b := img.Bounds()
ySize := b.Max.Y - b.Min.Y
xSize := b.Max.X - b.Min.X
var floats []float32
for y := b.Min.Y; y < b.Max.Y; y++ {
for x := b.Min.X; x < b.Max.X; x++ {
r, g, b, _ := img.At(x, y).RGBA()
floats = append(floats, float32(r>>8)/255.0)
floats = append(floats, float32(g>>8)/255.0)
floats = append(floats, float32(b>>8)/255.0)
}
}
t, err := tensorflow.NewTensor([1][224][224][3]float32{floats})
if err != nil {
return nil, err
}
return t, nil
}
func main() {
imagePath := "cat.jpg"
modelPath := "model.pb"
class, err := classifyImage(modelPath, imagePath)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Printf("The image is classified as %s
", class)
}Ce code peut classer une image dans l'une des catégories prédéfinies. Dans cet exemple, nous chargeons et utilisons un modèle de classification d'images pré-entraîné et utilisons le modèle pour classer une image. La fonction makeTensorFromImage est également utilisée dans le code pour convertir l'image en tenseur afin de faciliter le calcul par le modèle.
Diviser une image en plusieurs parties et les attribuer à différentes catégories, c'est-à-dire attribuer chaque pixel de l'image à une catégorie, est appelé segmentation d'image. La segmentation d'images est à la base de nombreuses tâches de vision par ordinateur telles que la détection d'objets, la segmentation sémantique, etc. L’utilisation de réseaux de neurones convolutifs est également une méthode courante pour réaliser la segmentation d’images. Dans le langage Go, vous pouvez également utiliser des bibliothèques tierces telles que TensorFlow ou GoCV pour implémenter CNN.
Voici un exemple simple de segmentation d'image à l'aide de TensorFlow :
import (
"fmt"
"github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go"
"io/ioutil"
)
func segmentImage(modelPath string, imagePath string) ([][]int, error) {
model, err := ioutil.ReadFile(modelPath)
if err != nil {
return nil, err
}
graph := tensorflow.NewGraph()
if err := graph.Import(model, ""); err != nil {
return nil, err
}
tensor, err := makeTensorFromImage(imagePath)
if err != nil {
return nil, err
}
session, err := tensorflow.NewSession(graph, nil)
if err != nil {
return nil, err
}
defer session.Close()
output, err := session.Run(
map[tensorflow.Output]*tensorflow.Tensor{
graph.Operation("input").Output(0): tensor,
},
[]tensorflow.Output{
graph.Operation("output").Output(0),
},
nil)
if err != nil {
return nil, err
}
segmentation := make([][]int, 224)
for i := range segmentation {
segmentation[i] = make([]int, 224)
}
for y := 0; y < 224; y++ {
for x := 0; x < 224; x++ {
segmentation[y][x] = int(output[0].Value().([][]float32)[y][x])
}
}
return segmentation, nil
}
func makeTensorFromImage(imagePath string) (*tensorflow.Tensor, error) {
imgRaw, err := ioutil.ReadFile(imagePath)
if err != nil {
return nil, err
}
img, _, err := image.Decode(bytes.NewReader(imgRaw))
if err != nil {
return nil, err
}
b := img.Bounds()
ySize := b.Max.Y - b.Min.Y
xSize := b.Max.X - b.Min.X
var floats []float32
for y := b.Min.Y; y < b.Max.Y; y++ {
for x := b.Min.X; x < b.Max.X; x++ {
r, g, b, _ := img.At(x, y).RGBA()
floats = append(floats, float32(r>>8)/255.0)
floats = append(floats, float32(g>>8)/255.0)
floats = append(floats, float32(b>>8)/255.0)
}
}
t, err := tensorflow.NewTensor([1][224][224][3]float32{floats})
if err != nil {
return nil, err
}
return t, nil
}
func main() {
imagePath := "cat.jpg"
modelPath := "model.pb"
segmentation, err := segmentImage(modelPath, imagePath)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(segmentation)
}Ce code peut diviser une image en plusieurs parties et les attribuer à différentes catégories. Dans cet exemple, nous chargeons et utilisons un modèle de segmentation d'image pré-entraîné et utilisons le modèle pour segmenter une image. La fonction makeTensorFromImage est également utilisée dans le code pour convertir l'image en tenseur afin de faciliter le calcul par le modèle. Enfin, les résultats de la segmentation sont enregistrés sous forme de tableau bidimensionnel.
Résumé
Cet article explique comment utiliser le langage Go pour obtenir une estimation efficace d'images à grande échelle. En utilisant les fonctionnalités de concurrence, l'efficacité et la sécurité du langage Go, nous pouvons facilement implémenter des tâches courantes d'estimation d'images, telles que la classification et la segmentation d'images. Bien entendu, le code ci-dessus n'est qu'un exemple d'utilisation de TensorFlow, et il existe quelques différences dans la manière d'utiliser les différents frameworks d'apprentissage automatique.
Il convient de noter que bien que le langage Go puisse implémenter l'estimation d'images, il existe encore certaines limites en termes d'efficacité et de maturité. De plus, l'estimation d'images nécessite une grande quantité de données, de puissance de calcul et de réserves de connaissances, ainsi que des expériences pratiques. Par conséquent, il est très important pour les lecteurs intéressés à travailler dans des domaines connexes d’apprendre la théorie de base et l’application de l’apprentissage automatique.
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