Golang实现图片的分割和内容识别的方法

1. 介绍

在计算机视觉领域中，图片识别可以说是一个非常重要的课题。但是，在实际应用中，我们通常不仅要对整张图片进行识别，可能还需要对图片进行分割后再进行识别。今天我们就来学习用Golang来实现图片的分割和内容识别。

2. 图片分割

2.1 概述

在实现图片的内容识别之前，我们需要先对整张图片进行分割，将图片分割成多个小块，这样有助于我们更好地进行内容识别。

图片分割通常有两种方式：基于颜色的分割和基于边缘的分割。基于颜色的分割是通过计算相邻像素之间的颜色差异，将相邻像素颜色差异较大的部分分离出来。基于边缘的分割则是找到图片边缘处的像素，将边缘处像素组成块，这种方式更为普遍。

2.2 基于边缘的分割

基于边缘的分割基于图片的边缘信息，可以有效地将不同的物体分割开来。Golang语言有一个非常棒的库——GoCV，它提供了各种图像处理的功能，包括了基于边缘的图片分割。GoCV提供了多种算法来实现图片分割，本文使用的是Watershed算法。

下面的代码演示了如何使用GoCV进行图片分割：

import (
    "gocv.io/x/gocv"
)
func main() {
    img := gocv.IMRead("test.jpg", gocv.IMReadColor)
    if img.Empty() {
        panic("can not load image")
    }
    // Convert image to grayscale
    gray := gocv.NewMat()
    gocv.CvtColor(img, gray, gocv.ColorBGRToGray)
    // Apply GaussianBlur to reduce noise
    blur := gocv.NewMat()
    gocv.GaussianBlur(gray, blur, image.Pt(5, 5), 0, 0, gocv.BorderDefault)
    // Apply Threshold to separate background and foreground
    thresh := gocv.NewMat()
    gocv.Threshold(blur, thresh, 0, 255, gocv.ThresholdBinary|gocv.ThresholdOtsu)
    // Perform Morphological transformations
    kernel := gocv.GetStructuringElement(gocv.MorphRect, image.Pt(3, 3))
    dilate := gocv.NewMat()
    erode := gocv.NewMat()
    gocv.Dilate(thresh, dilate, kernel)
    gocv.Erode(dilate, erode, kernel)
    // Perform Distance Transform
    dist := gocv.NewMat()
    gocv.DistanceTransform(erode, dist, gocv.DistC, gocv.DistMaskPrecise)
    // Normalize Distance Transform
    distNorm := gocv.NewMat()
    gocv.Normalize(dist, distNorm, 0.0, 1.0, gocv.NormMinMax)
    // Apply Threshold to distance transform
    threshDist := gocv.NewMat()
    _, maxVal, _, _ := gocv.MinMaxLoc(distNorm)
    threshVal := maxVal * 0.7
    gocv.Threshold(distNorm, threshDist, threshVal, 255, gocv.ThresholdBinaryInv)
    // Convert threshold back to uint8
    threshDist.ConvertTo(threshDist, gocv.MatTypeCV8UC1)
    // Find contours in the processed image
    contours := gocv.FindContours(threshDist, gocv.RetrievalExternal, gocv.ChainApproxSimple)
    // Use Watershed to segment the image
    markers := gocv.NewMat()
    gocv.Watershed(img, markers)
    // Convert markers to 3 channel matrix to display in an RGB image
    markers = markers.ConvertTo(gocv.MatTypeCV8UC1)
    markers = gocv.NewMatWithSize(img.Rows(), img.Cols(), gocv.MatTypeCV8UC3)
    for i := 0; i < markers.Rows(); i++ {
        for j := 0; j < markers.Cols(); j++ {
            value := markers.GetIntAt(i, j)
            blue := (value * 10) % 255
            green := (value * 20) % 255
            red := (value * 30) % 255
            markers.SetUCharAt(i, j, byte(blue), 0)
            markers.SetUCharAt(i, j, byte(green), 1)
            markers.SetUCharAt(i, j, byte(red), 2)
        }
    }
    // Display Image with Watershed Segmentation in a new window
    gocv.IMShow("Watershed Segmentation Result", markers)
    gocv.WaitKey(0)
    // Release all Mats
    img.Close()
    gray.Close()
    blur.Close()
    thresh.Close()
    kernel.Close()
    dilate.Close()
    erode.Close()
    dist.Close()
    distNorm.Close()
    threshDist.Close()
    markers.Close()
}

代码中，我们首先读取一张图片，将其转为灰度图，然后使用高斯模糊算法（GaussianBlur）来降低噪声。接着，我们对图片进行二值化处理（Threshold），这样可以将图片中的前景物体和背景分离出来。然后，我们使用形态学运算（Dilate和Erode）来对图片进行形态学图像处理，这样可以使前景物体更加清晰。接下来，我们使用距离变换（Distance Transform）将图片中距离值小的区域设为前景，这将有助于我们对图片进行分割。然后，我们将值大于某一阈值的像素设为前景，该阈值为最大距离的70%。最后，我们使用Watershed算法对图片进行分割。

3. 内容识别

3.1 概述

通过图片分割，我们已经将图片分割成了多个小块，这样有助于我们更好地进行内容识别。对于每一个小块，我们可以使用深度学习算法对小块进行识别。这样，就可以得到每一个小块中的物体的种类。

3.2 图像分类算法

对于识别图片中的物体种类，我们可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来进行分类。在CNN中，每一个卷积层都有一些卷积核，这些卷积核将对待分类的图片进行卷积操作，从而得到特征图。然后，特征图会经过各种操作和处理，并传递给下一个卷积层。在最后一个卷积层之后，我们会使用全连接层将特征图转化成一个向量，然后将该向量作为输入传入输出层，从而实现对图片中物体种类的分类。

3.3 图像分类框架

在实践中，我们可以使用已经训练好的深度学习模型来对图片进行分类。常用的深度学习框架有TensorFlow、Keras、PyTorch等。这些框架都可以非常方便地实现卷积神经网络的训练和分类。这里我们使用TensorFlow和Keras来实现深度学习分析。

3.4 图像分类代码

下面的代码演示了如何使用Keras和TensorFlow进行图片分类：

import (
    "gocv.io/x/gocv"
    "github.com/jinzhu/gorm"
    "github.com/jinzhu/gorm/dialects/mysql"
    "github.com/konpa/devpix-server/models"
    "github.com/konpa/devpix-server/utils"
    "github.com/machinebox/sdk-go/facebox"
    "golang.org/x/sync/errgroup"
    "gorm.io/gorm/logger"
    "os"
)
// LoadModel function is loading the pre-trained deep learning model
func LoadModel() (*tensorflow.Model, error) {
    model, err := tensorflow.LoadSavedModel("/path/to/saved_model", []string{"serve"}, nil)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    return model, nil
}
// Predict function is using the pre-trained deep learning model to predict the image's label
func Predict(image []byte, model *tensorflow.Model) (int, error) {
    tensor, err := makeTensorFromImage(image)
    if err != nil {
        return -1, err
    }
    result, err := model.Session.Run(
        map[tensorflow.Output]*tensorflow.Tensor{
            model.Graph.Operation("input_1").Output(0): tensor,
        },
        []tensorflow.Output{
            model.Graph.Operation("output_1").Output(0),
        },
        nil)
    if err != nil {
        return -1, err
    }
    probabilities := result[0].Value().([][]float32)[0]
    maxProb := float32(0)
    maxLabel := -1
    for i := 0; i < len(probabilities); i++ {
        if probabilities[i] > maxProb {
            maxProb = probabilities[i]
            maxLabel = i + 1
        }
    }
    return maxLabel, nil
}
func main() {
    // Connect to the database
    db, err := gorm.Open(mysql.New(mysql.Config{
        DSN: "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/dbname?charset=utf8mb4&parseTime=True&loc=Local",
    }), &gorm.Config{
        Logger: logger.Default.LogMode(logger.Silent),
    })
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer db.Close()
    // Initialize Facebox client
    faceboxClient := facebox.New("http://localhost:8080")
    // Load pre-trained deep learning model
    model, err := LoadModel()
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    // Load image and convert to JPEG format
    img := gocv.IMRead("test.jpg", gocv.IMReadColor)
    if img.Empty() {
        panic("can not load image")
    }
    defer img.Close()
    // Convert Image to JPEG format
    imgBytes, err := gocv.IMEncode(".jpg", img)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    // Split Image into small blocks
    blocks := SplitImageIntoBlocks(img)
    // For each block, use deep learning model to predict its label
    var eg errgroup.Group
    for i, block := range blocks {
        i, block := i, block
        eg.Go(func() error {
            label, err := Predict(block, model)
            if err != nil {
                return err
            }
            // Save image block to file system
            filename, err := SaveImageBlock(block)
            if err != nil {
                return err
            }
            // Use Facebox to detect faces in image block
            faces, err := faceboxClient.Check(bytes.NewReader(block))
            if err != nil {
                return err
            }
            // Save image block data to database
            _, err = models.CreateImageBlock(db, filename, i, label, faces.Count)
            if err != nil {
                return err
            }
            return nil
        })
    }
    if err = eg.Wait(); err != nil {
        panic(err)
    }
    // Remove the image block files from file system
    for i := 0; i < len(blocks); i++ {
        filename := fmt.Sprintf("block_%d.jpg", i)
        err := os.Remove(filename)
        utils.PanicIfErr(err)
    }
}

代码中，我们首先连接数据库及Facebox，并加载预训练的深度学习模型。然后，我们读取一张图片，并对其进行分割，对于每一个小块，我们使用深度学习模型进行识别，从而得到每一个小块中的物体类别。同时，我们使用Facebox对每一个小块进行人脸识别，并将识别结果存入数据库。最后，我们将小块图片文件从文件系统中删除。