Golang实现图片的缩略图生成和人脸检测的方法-Golang-PHP中文网

Golang实现图片的缩略图生成和人脸检测的方法

王林

发布： 2023-08-18 15:17:04

原创

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golang实现图片的缩略图生成和人脸检测的方法

Golang实现图片的缩略图生成和人脸检测的方法

摘要:
本文介绍使用Golang实现图片缩略图生成和人脸检测的方法。首先，我们将通过Golang的图像处理库生成缩略图，并将缩略图保存到本地磁盘。然后，我们将介绍如何使用Golang的人脸检测库在生成的缩略图中检测人脸，并将检测结果返回。

图片缩略图生成:
首先，我们需要使用Golang的图像处理库来生成缩略图。我们可以使用第三方库例如"github.com/nfnt/resize"来实现。下面是一个示例代码，演示了如何生成缩略图：

package main

import (
    "fmt"
    "image"
    "image/jpeg"
    "log"
    "os"

    "github.com/nfnt/resize"
)

func main() {
    inFile, err := os.Open("input.jpg")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer inFile.Close()

    // Decode the image
    srcImg, _, err := image.Decode(inFile)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // Resize the image
    thumbnail := resize.Resize(200, 0, srcImg, resize.Lanczos3)

    // Create a new file for the thumbnail
    outFile, err := os.Create("thumbnail.jpg")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer outFile.Close()

    // Encode the thumbnail to JPEG format
    err = jpeg.Encode(outFile, thumbnail, &jpeg.Options{jpeg.DefaultQuality})
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    fmt.Println("Thumbnail generated successfully!")
}

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这段代码首先打开了一个名为"input.jpg"的图片文件，并对其进行解码。然后，使用resize库将图片缩放为一定大小（在此示例中为宽度200像素，高度自动计算）。之后，将生成的缩略图保存到名为"thumbnail.jpg"的文件中。最后，输出缩略图生成成功的提示信息。

人脸检测:
接下来，我们将介绍如何使用Golang的人脸检测库来检测生成的缩略图中的人脸。我们可以使用第三方库"github.com/esimov/stackblur-go"来进行图像模糊处理，然后使用另一个第三方库"github.com/Kagami/go-face"进行人脸检测。下面是一个示例代码，演示了如何检测缩略图中的人脸：

package main

import (
    "fmt"
    "image"
    "image/jpeg"
    "log"
    "os"

    "github.com/esimov/stackblur-go"
    "github.com/Kagami/go-face"
)

func main() {
    // Load the face detection model
    model, err := face.NewRecognizer("models")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer model.Close()

    // Open the thumbnail image file
    inFile, err := os.Open("thumbnail.jpg")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer inFile.Close()

    // Decode the thumbnail image
    srcImg, _, err := image.Decode(inFile)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // Blur the image for better face detection results
    stackblur.Process(srcImg, uint32(srcImg.Bounds().Dx()), uint32(srcImg.Bounds().Dy()), 20)

    // Convert the image to grayscale
    grayImg, err := face.ConvertImageToGray(srcImg)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // Detect faces in the image
    faces, err := model.Recognize(grayImg, 1.5, 3)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    fmt.Printf("Detected %d face(s) in the thumbnail
", len(faces))

    // Draw rectangles around the detected faces
    for _, f := range faces {
        x, y, w, h := f.Rectangle()
        faceImg := face.Crop(grayImg, face.Rect(x, y, x+w, y+h))
        outFile, err := os.Create("face.jpg")
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        defer outFile.Close()

        // Encode the face image to JPEG format
        err = jpeg.Encode(outFile, faceImg, &jpeg.Options{jpeg.DefaultQuality})
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }

        fmt.Printf("Face detected at coordinates (%d,%d,%d,%d)
", x, y, w, h)
    }
}

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这段代码首先加载了人脸检测模型，并打开了一个名为"thumbnail.jpg"的图片文件。然后，对缩略图进行模糊处理和灰度转换，以提高人脸检测结果的精度。接着，使用人脸检测库检测缩略图中的人脸，并输出检测到的人脸数量。最后，将检测到的人脸以矩形框的形式标记出来，并保存到名为"face.jpg"的文件中。