1. 图片的模糊背景
在图像处理中，模糊化处理是一种常见的操作，有时候需要将背景模糊，而保留前景的清晰，这可以提高图片主题的突出度，更好的突出主题，弱化背景的影响。Golang提供了一些库进行图像处理，在这里我们将使用Go提供的imaging库进行模糊处理。
1.1 安装imaging库
imaging库提供了各种图像处理函数，包括调整大小、裁剪、旋转、模糊化等操作，它是一个纯Go库，可以在所有支持Go的平台上使用。可以使用以下命令来安装imaging库：
go get github.com/disintegration/imaging
1.2 背景模糊处理代码实现
下面是一段代码演示了如何使用imaging库来创建一个模糊的背景：
import (
"github.com/disintegration/imaging"
"image"
)
func BlurBackground(inputImg image.Image, blurRadius float64) image.Image {
bgBlurImage := imaging.Blur(inputImg, blurRadius)
return bgBlurImage
}
上述代码中，我们使用了imaging库中Blur()函数来实现背景模糊处理。该函数接受两个参数，第一个参数是输入的图像，第二个参数是模糊半径。半径越大，模糊效果越强。在该函数内部我们还可以进行其他的图像处理操作。例如，可以使用Brighten()函数来提高图像的亮度；使用Contrast()函数来改变图像的对比度等。
2. 人脸识别
人脸识别是指通过计算机技术对人脸图像进行分析、处理和识别的一种技术。在计算机视觉中，人脸识别是一个非常重要的研究领域。这里我们将使用图像处理领域广泛使用的go-face进行人脸识别。
2.1 安装go-face库
go-face是一个基于C的开源人脸识别库dlib的Golang封装。可以使用以下命令来安装：
go get -u github.com/Kagami/go-face
有关安装说明和使用文档等详细信息，请参阅go-face库的文档。
2.2 人脸识别代码实现
下面是一个简单的人脸识别示例代码：
import (
"fmt"
"image"
"log"
"github.com/Kagami/go-face"
)
func DetectFaces(inputImg image.Image) ([]image.Rectangle, error) {
recognitionModel, err := face.NewRecognizer("path_to_model")
if err != nil {
return nil, err
}
defer recognitionModel.Close()
imgPoints, err := recognitionModel.DetectFaces(inputImg)
if err != nil {
return nil, err
}
return imgPoints, nil
}
上述代码中，我们将使用go-face中的DetectFaces()函数来检测给定图像中的人脸，并返回人脸的位置信息。 在该函数中，我们首先使用face.NewRecognizer()函数来加载训练模型，并返回一个识别器。然后，我们使用检测器的DetectFaces()函数来检测输入图像中的人脸，并返回人脸位置信息。最后，我们使用defer关键字关闭识别器。
运行上述函数后，可以得到输入图像中所有人脸的位置信息：
faceRects, err := DetectFaces(inputImg)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Printf("%d face(s) detected in input image:\n", len(faceRects))
for i, r := range faceRects {
fmt.Printf(" #%d: %s (%d x %d)\n", i+1, r.String(), r.Dx(), r.Dy())
}
注：应在函数中添加错误检查来处理可能发生的错误。
总结
在本文中，我们介绍了如何使用Golang实现模糊背景和人脸识别功能。我们使用了Golang提供的imaging库来实现背景模糊处理，而人脸识别则通过go-face库实现。希望这篇文章对你学习图像处理相关知识有所帮助。