Golang实现静态图像与视频流人脸识别的简易指南

前端

2023-11-13 08:34:28

简介

人脸识别是一种计算机视觉技术，可以识别和验证人脸的身份。它在安全、监控、医疗保健和社交媒体等领域都有广泛的应用。

在本文中，我们将使用Golang和OpenCV来实现人脸识别功能。Golang是一种功能强大且易于学习的编程语言，而OpenCV是一个流行的计算机视觉库，提供了许多强大的功能来处理图像和视频。

先决条件

在开始之前，您需要确保已经安装了以下软件：

Golang
OpenCV
图像编辑软件（如GIMP或Photoshop）

创建Golang项目

首先，我们需要创建一个新的Golang项目。您可以使用以下命令来创建一个名为"face_recognition"的新项目：

mkdir face_recognition
cd face_recognition
go mod init face_recognition

安装OpenCV

接下来，我们需要安装OpenCV。您可以使用以下命令来安装OpenCV：

go get -u github.com/opencv/opencv

导入OpenCV库

现在，我们需要在我们的Golang代码中导入OpenCV库。您可以使用以下代码来导入OpenCV库：

import (
	"fmt"

	opencv "github.com/opencv/opencv/v4"
)

加载图像

接下来，我们需要加载我们要识别的图像。您可以使用以下代码来加载图像：

image := opencv.LoadImage("image.jpg")

检测人脸

现在，我们需要检测图像中的人脸。您可以使用以下代码来检测图像中的人脸：

faces := opencv.DetectObjects(image, opencv.HaarsCascadeClassifierFaceDefault)

绘制矩形框

接下来，我们需要在检测到的人脸上绘制矩形框。您可以使用以下代码来在检测到的人脸上绘制矩形框：

for _, face := range faces {
	opencv.Rectangle(image, face.Rect, opencv.Scalar{0, 255, 0}, 2)
}

显示图像

现在，我们需要显示图像。您可以使用以下代码来显示图像：

opencv.ShowImage("Faces", image)
opencv.WaitKey(0)

识别图像中的人脸

现在，我们需要识别图像中的人脸。您可以使用以下代码来识别图像中的人脸：

recognizer := opencv.NewLBPHFaceRecognizer()
recognizer.Train(image, []int{1})

保存模型

现在，我们需要保存模型。您可以使用以下代码来保存模型：

recognizer.Save("model.yml")

加载模型

现在，我们需要加载模型。您可以使用以下代码来加载模型：

recognizer := opencv.LoadLBPHFaceRecognizer("model.yml")

识别视频流中的人脸

现在，我们需要识别视频流中的人脸。您可以使用以下代码来识别视频流中的人脸：

videoCapture := opencv.VideoCapture(0)
for {
	frame := opencv.NewMat()
	videoCapture.Read(frame)
	faces := opencv.DetectObjects(frame, opencv.HaarsCascadeClassifierFaceDefault)
	for _, face := range faces {
		opencv.Rectangle(frame, face.Rect, opencv.Scalar{0, 255, 0}, 2)
	}
	opencv.ShowImage("Faces", frame)
	if opencv.WaitKey(1) == 27 {
		break
	}
}