Golang은 사진의 흐린 배경과 얼굴 인식 방법을 구현합니다.

사진의 배경을 흐리게 하는 Golang의 방법과 얼굴 인식

소개:
사진 처리는 매우 일반적인 요구 사항입니다. 일부 응용 시나리오에서는 동시에 피사체를 강조하기 위해 사진의 배경을 흐리게 해야 합니다. , 얼굴 인식은 얼굴 특징점 검출, 얼굴 비교 등의 영역에서도 널리 사용됩니다. 본 글에서는 Golang을 사용하여 이미지 흐릿한 배경과 얼굴 인식을 구현하는 방법을 소개하고, 독자가 이를 더 잘 이해하고 적용할 수 있도록 코드 예제를 첨부합니다.

1. 사진의 배경이 흐릿함
Golang에서는 타사 라이브러리인 goimageblur를 사용하여 사진의 배경이 흐릿한 효과를 얻을 수 있습니다. 라이브러리 사용을 위한 기본 단계는 다음과 같습니다.

1. goimageblur 라이브러리 설치
   다음 명령을 실행하여 goimageblur 라이브러리를 설치합니다.

go get github.com/internet-dev/goimageblur

2. 라이브러리 및 필요한 패키지 소개
   코드에서 goimageblur 라이브러리와 필요한 패키지를 소개하세요:

import (

"github.com/internet-dev/goimageblur"
"image"
_ "image/jpeg"
"os"

)

3. 이미지 파일 열기
   os 라이브러리의 Open 메소드를 사용하여 이미지 파일을 열고 오류가 발생하는지 확인하세요.

file, err := os .Open("input.jpg")
if err != nil {

// 错误处理

}

defer file.Close() // 파일 닫기

4. 이미지 정보 읽기
   사용 이미지 정보를 읽는 이미지 라이브러리의 Decode 메소드를 사용하고 오류가 발생하는지 확인합니다:

img, _, err := image.Decode(file)
if err != nil {

// 错误处理

}

5. Achieve 배경 흐림 효과
   goimageblur 라이브러리의 Blur 메소드를 사용하여 이미지의 배경 흐림 효과를 구현합니다.

blurImg := goimageblur.Blur(img, 10) // 흐림 반경은 10입니다.

6. 흐릿한 이미지를 저장하세요
   흐린 이미지를 파일로 저장하려면 이미지 라이브러리의 Encode 메소드를 사용하십시오:

outputFile, err := os.Create("output.jpg")
if err != nil {

// 错误处理

}

defer outputFile .Close() // 파일을 닫습니다

err = jpeg.Encode(outputFile , BlurImg, nil)
if err != nil {

// 错误处理

}

이렇게 하여 배경을 흐리게 하는 방법을 구현했습니다. Golang을 사용한 이미지.

2. 얼굴 인식
Golang에서는 타사 라이브러리 go-opencv를 사용하여 얼굴 인식을 구현할 수 있습니다. 다음은 이 라이브러리를 사용하는 기본 단계입니다.

1. go-opencv 라이브러리 설치
   go-opencv 라이브러리를 설치하려면 다음 명령을 실행하세요.

go get -u -d gocv.io/x/gocv

cd $GOPATH/src /gocv.io/x/gocv

make install

2. 라이브러리 및 필수 패키지 소개
   go-opencv 라이브러리 및 필수 패키지를 코드에 소개:

import(

"gocv.io/x/gocv"
"image"
_ "image/jpeg"
"os"

)

3. 이미지 파일 열기
   gocv 라이브러리의 OpenVideoCapture 메서드를 사용하여 이미지 파일을 열고 오류가 발생하는지 확인하세요.

file, err := gocv.OpenVideoCapture("input.jpg")
if err != nil {

// 错误处理

}

defer file.Close() // 파일 닫기

4. 얼굴 분류기 읽기
   얼굴 분류기 파일을 읽으려면 gocv 라이브러리의 NewCascadeClassifier 메서드를 사용하세요. 파일은 OpenCV 공식에서 다운로드할 수 있습니다. 웹사이트:

faceCascade := gocv.NewCascadeClassifier()
if !faceCascade.Load("haarcascade_frontalface_default.xml") {

// 错误处理

}

5. 이미지 정보 읽기
   gocv 라이브러리의 IMRead 메소드를 사용하여 읽어보세요. 이미지 정보를 확인하고 오류가 발생하는지 확인하세요.

img := gocv.IMRead("input.jpg", gocv.IMReadColor)
if img.Empty() {

// 错误处理

}

6. 얼굴 인식 구현
   을 사용하세요. 얼굴 인식을 구현하기 위한 gocv 라이브러리의 DetectMultiScale 메서드:

grayImg := gocv.NewMat()
gocv.CvtColor(img, &grayImg, gocv.ColorBGRToGray)

faces := faceCascade.DetectMultiScale(grayImg)

for _, 얼굴 := 범위 얼굴 {

gocv.Rectangle(&img, face, color.RGBA{0, 255, 0, 0}, 3)

}

7. 인식 결과 표시
   gocv 라이브러리의 IMShow 메서드를 사용하여 인식 결과를 표시합니다:

window := gocv.NewWindow("FaceDetection")
window. IMShow(img)
gocv.WaitKey(0)
window.Close()

이렇게 Golang을 이용한 얼굴 인식 방법을 구현했습니다.

결론:
이 기사에서는 Golang을 사용하여 이미지의 배경 흐리게 및 얼굴 인식을 구현하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 첨부합니다. 이러한 방법을 배우고 적용함으로써 이미지를 더 잘 처리하고 실제 프로젝트에 적용할 수 있습니다. 이 기사가 독자들이 이미지 처리 및 얼굴 인식에 Golang을 더 잘 이해하고 사용하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 Golang은 사진의 흐린 배경과 얼굴 인식 방법을 구현합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!