调用OpenCV实现视觉算法、人脸识别等，Golang语言

gocv是一个基于OPENCV的golang项目。

gocv首页是：https://gocv.io/

想要用gocv进行人脸检测，首先得安装gocv， 官网内有详细的安装步骤，这里就不重复了。

gocv内的函数与opencv的函数名是一样的，差别在于参数的不一样。因为自己没有学过opencv，对opencv的函数不是很熟悉，所以就依葫芦画瓢，百度出py或者C++的人脸检测的例子照着写。

要进行人脸检测，首先得有图片， 在这里我们可以选择打开电脑的摄像头来获取图片：

webcam, err := gocv.OpenVideoCapture(deviceID)

if err != nil {
   fmt.Printf("error opening video capture device: %v\n", deviceID)

   return

}

defer webcam.Close()

img := gocv.NewMat()

defer img.Close()

if ok := webcam.Read(&img); !ok {
fmt.Printf(“Device closed: %v\n”, deviceID)

      return

   }

   if img.Empty() {
      continue

   }

函数OpenVideoCapture的功能是打开一个摄像头设备， deviceID表示要打开的摄像头设备号，一般为0. 函数NewMat()的功能是创建一个图片变量，就是opencv里的MAT用来存放图片，然后用 webcam.Read(&img)来把摄像头读取到的图片加载进图片变量中。

如果电脑没有摄像头或者想对图片进行检测，我们可以直接用gocv.IMRead(file, int)函数来打开一张图片，file是图片的位置地址， int为打开图片的方式， -1为全彩，0为灰度等等。

在对图片进行检测之前我们要先加载检测模型，

classifier := gocv.NewCascadeClassifier()

defer classifier.Close()

if !classifier.Load(xmlFile) {
   fmt.Printf("Error reading cascade file: %v\n", xmlFile)

   return

}

rects := classifier.DetectMultiScale(img)

函数gocv.NewCascadeClassifier()会返回一个分类器，然后用 classifier.Load(xmlFile)来加载分类文件，其中分来文件haarcascade_frontalface_default.xml可以在opencv的github项目内找到，加载完分类器后就可以使用 classifier.DetectMultiScale(img)函数对图片进行检测，该函数会返回检测到的人脸的两个点对角点的坐标，我们可以利用该坐标对图片进行切割或者画边框之类的操作。

人脸的剪切。

当我们拿到人脸的两个对角坐标后，就可以使用img.Region（）函数对人脸进行剪切， 该函数会返回坐标内的一张图片，我们剪切出人脸图片后就可以对该图片进一步的处理，以实现人脸识别的功能。