1. 缩略图生成方法
在Web开发中，为了提高页面加载速度和用户体验，我们需要对图片进行压缩和缩放处理，这就需要用到图片的缩略图。下面我们来看一下Golang实现图片缩略图的方法。
1.1 安装第三方库
Golang中实现图片缩略图需要用到第三方库：github.com/disintegration/imaging，我们需要先安装这个库，可以使用以下命令进行安装。
go get -u github.com/disintegration/imaging
1.2 编写代码实现
下面是一个使用Golang实现图片缩略图的示例代码，该代码将会把指定路径的图片文件生成缩略图并保存到指定路径。
package main
import (
"fmt"
"image"
"image/jpeg"
"os"
"github.com/disintegration/imaging"
)
func generateThumbnail(srcPath string, dstPath string, thumbnailWidth int) error {
src, err := imaging.Open(srcPath)
if err != nil {
return fmt.Errorf("failed to open image: %v", err)
}
thumbnail := imaging.Thumbnail(src, thumbnailWidth, thumbnailWidth, imaging.Lanczos)
dstFile, err := os.Create(dstPath)
if err != nil {
return fmt.Errorf("failed to create thumbnail: %v", err)
}
defer dstFile.Close()
err = jpeg.Encode(dstFile, thumbnail, &jpeg.Options{Quality: 90})
if err != nil {
return fmt.Errorf("failed to encode thumbnail: %v", err)
}
return nil
}
func main() {
err := generateThumbnail("example.jpg", "example_thumbnail.jpg", 256)
if err != nil {
fmt.Println(err)
}
}
1.3 代码解析
在该代码中，我们使用了Disintegration Imaging库中的Thumbnail函数，该函数可以对原图进行缩略图处理。其中，src是原图，thumbnailWidth是设置的缩略图宽度，imaging.Lanczos指定了使用的缩略图算法。
接下来，我们使用os.Create函数创建了一个文件来保存缩略图，然后使用jpeg.Encode函数将缩略图保存到该文件中。
2. 人脸检测方法
人脸检测是计算机视觉中的一个基础问题，有很多开源的算法和实现，比如OpenCV和Dlib等。Golang中的image库也提供了人脸检测的方法。下面我们来看一下Golang实现人脸检测的方法。
2.1 编写代码实现
下面是一个使用Golang实现人脸检测的示例代码，该代码将会把指定路径的图片文件进行人脸检测，并返回人脸位置。
package main
import (
"fmt"
"image"
_ "image/jpeg"
_ "image/png"
"os"
"golang.org/x/image/draw"
"golang.org/x/image/math/fixed"
)
func detectFaces(imgPath string) ([]image.Rectangle, error) {
f, err := os.Open(imgPath)
if err != nil {
return nil, err
}
defer f.Close()
img, _, err := image.Decode(f)
if err != nil {
return nil, err
}
scale := 800.0 / float64(img.Bounds().Dx())
w := int(float64(img.Bounds().Dx()) * scale)
h := int(float64(img.Bounds().Dy()) * scale)
scaled := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, w, h))
draw.BiLinear.Scale(scaled, scaled.Bounds(), img, img.Bounds(), draw.Over, nil)
faces := make([]image.Rectangle, 0)
m := loadModel()
landmarks := m.Predict(scaled)
for _, face := range landmarks {
x1 := int(face.BoundingBox.Min.X / scale)
y1 := int(face.BoundingBox.Min.Y / scale)
x2 := int(face.BoundingBox.Max.X / scale)
y2 := int(face.BoundingBox.Max.Y / scale)
faces = append(faces, image.Rect(x1, y1, x2, y2))
}
return faces, nil
}
func loadModel() *facenet.Model {
modelPath := "model.pb"
model, err := facenet.NewModel(modelPath)
if err != nil {
panic(err)
}
return model
}
func main() {
faces, err := detectFaces("example.jpg")
if err != nil {
fmt.Println(err)
} else {
fmt.Println(faces)
}
}
2.2 代码解析
在该代码中，我们使用了Golang自带的image库进行图片读取和缩放，使用了golang.org/x/image/draw库进行图片缩放，使用了Facenet库对图片进行人脸检测。
在detectFaces函数中，我们先使用image.Decode函数从文件中读取原图。为了加快计算速度，我们对原图进行了缩放，然后使用Facenet库中的Predict函数进行人脸检测。
最后，我们将检测出的人脸位置保存在faces变量中，并返回。如果没有检测到人脸，则返回空的列表。
3. 总结
通过本文，我们了解了如何使用Golang实现图片的缩略图生成和人脸检测。图片缩略图生成可以使用Disintegration Imaging库中的Thumbnail函数，人脸检测可以使用Facenet库的Predict函数。