GoCV 是一个 Go 语言绑定的 OpenCV 库，我们可以用它来处理图像、视频并进行物体检测。通过 GoCV，我们能够加载预训练的 YOLO 模型，并在实时视频流中进行物体检测。
环境准备
安装 GoCV 库
首先，我们需要安装 GoCV。GoCV 是 Go 语言的 OpenCV 绑定，可以通过以下命令安装：
bash
安装 GoCV
go get -u -d gocv.io/x/gocv
此外，我们还需要安装 OpenCV 库。具体的安装方法可以参考 GoCV 的 官方安装文档.
下载 YOLO 配置和权重文件
与其他语言类似，YOLO 模型需要配置文件（.cfg）和权重文件（.weights）。下载 YOLOv3 的配置文件和权重文件：
YOLOv3 配置文件：yolov3.cfg
YOLOv3 权重文件：yolov3.weights
代码实现
下面是用 Go 语言和 GoCV 实现物体检测的代码。
go
package main
import (
"fmt"
"gocv.io/x/gocv"
"gocv.io/x/gocv/contrib"
"image"
)
const (
CONFIDENCE_THRESHOLD = 0.5
NMS_THRESHOLD = 0.4
INPUT_WIDTH = 416
INPUT_HEIGHT = 416
)
func main() {
// 加载 YOLO 模型
net := gocv.ReadNet("yolov3.cfg", "yolov3.weights")
defer net.Close()
// 打开摄像头
webcam, err := gocv.VideoCaptureDevice(0)
if err != nil {
fmt.Println("错误: 无法打开摄像头!")
return
}
defer webcam.Close()
// 创建窗口
window := gocv.NewWindow("物体检测")
defer window.Close()
// 创建图像矩阵
img := gocv.NewMat()
defer img.Close()
// 视频流处理
for {
if ok := webcam.Read(&img); !ok {
fmt.Println("无法从摄像头读取图像")
return
}
if img.Empty() {
continue
}
// 创建 blob 进行输入处理
blob := gocv.BlobFromImage(img, 1.0/255.0, image.Pt(INPUT_WIDTH, INPUT_HEIGHT), gocv.NewScalar(0, 0, 0, 0), true, false)
defer blob.Close()
// 将输入数据传递给模型
net.SetInput(blob, "")
// 获取输出层
layerNames := net.GetLayerNames()
outputLayer := net.GetUnconnectedOutLayersNames()
// 执行前向推理
outputs := net.Forward(outputLayer)
// 进行后处理，提取物体框
boxes, confidences, classIds := postprocess(img, outputs)
// 对检测框进行非最大抑制
indices := gocv.NMSBoxes(boxes, confidences, CONFIDENCE_THRESHOLD, NMS_THRESHOLD)
// 绘制检测框和标签
for _, i := range indices {
box := boxes[i]
gocv.Rectangle(&img, box, gocv.NewScalar(0, 255, 0, 0), 2)
label := fmt.Sprintf("Object: %.2f", confidences[i])
gocv.PutText(&img, label, image.Pt(box.Min.X, box.Min.Y-10), gocv.FontHersheyPlain, 1.0, gocv.NewScalar(0, 255, 0, 0), 2)
}
// 显示结果
window.IMShow(img)
if window.WaitKey(1) >= 0 {
break
}
}
}
// 后处理函数：提取物体框
func postprocess(frame gocv.Mat, outs []gocv.Mat) ([]image.Rectangle, []float32, []int) {
var boxes []image.Rectangle
var confidences []float32
var classIds []int
for _, out := range outs {
data := out.DataPtr()
for i := 0; i < out.Rows(); i++ {
score := data[i*out.Cols():]
confidence := score[5]
if confidence > CONFIDENCE_THRESHOLD {
centerX := int(score[0] * float32(frame.Cols()))
centerY := int(score[1] * float32(frame.Rows()))
width := int(score[2] * float32(frame.Cols()))
height := int(score[3] * float32(frame.Rows()))
box := image.Rect(centerX-width/2, centerY-height/2, centerX+width/2, centerY+height/2)
boxes = append(boxes, box)
confidences = append(confidences, confidence)
classIds = append(classIds, int(score[4]))
}
}
}
return boxes, confidences, classIds
}
说明更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
代码解析
加载 YOLO 模型：通过 gocv.ReadNet() 加载 YOLO 配置文件和权重文件。
视频捕捉：使用 gocv.VideoCaptureDevice(0) 打开摄像头进行视频捕捉。
图像预处理：使用 gocv.BlobFromImage() 函数将图像转为适合 YOLO 模型输入的格式。
物体检测：使用 net.Forward() 函数进行前向推理，得到检测结果。
后处理：通过 postprocess() 函数提取物体框、置信度和类别标签，并绘制边界框。
注意事项
在使用 GoCV 时，确保已经正确安装了 OpenCV 和 GoCV。
YOLO 模型的配置文件和权重文件必须下载并放置在正确的路径下。
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