Golang-Bildverarbeitung: Erfahren Sie, wie Sie Bildkantenverbesserung und Textextraktion durchführen

package main

import (
    "errors"
    "image"
    "image/color"
    "image/jpeg"
    "os"
)

// 边缘增强函数
func enhanceEdge(input image.Image) (image.Image, error) {
    bounds := input.Bounds()
    width, height := bounds.Max.X, bounds.Max.Y

    grayImg := image.NewGray(bounds)
    for y := 0; y < height; y++ {
        for x := 0; x < width; x++ {
            // 获取当前像素点的RGB值
            r, g, b, _ := input.At(x, y).RGBA()
            // 根据RGB值计算灰度值
            gray := 0.299*float64(r) + 0.587*float64(g) + 0.114*float64(b)
            grayImg.Set(x, y, color.Gray{uint8(gray >> 8)})
        }
    }

    edgeImg := image.NewGray(bounds)
    for y := 1; y < height-1; y++ {
        for x := 1; x < width-1; x++ {
            // 对每个像素点进行边缘增强
            gray := float64(grayImg.GrayAt(x, y).Y)
            grayX := float64(grayImg.GrayAt(x-1, y).Y) - float64(grayImg.GrayAt(x+1, y).Y)
            grayY := float64(grayImg.GrayAt(x, y-1).Y) - float64(grayImg.GrayAt(x, y+1).Y)
            edge := gray + grayX + grayY
            if edge < 0 {
                edge = 0
            } else if edge > 255 {
                edge = 255
            }
            edgeImg.Set(x, y, color.Gray{uint8(edge)})
        }
    }

    return edgeImg, nil
}

func main() {
    // 打开图片文件
    file, err := os.Open("input.jpg")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer file.Close()

    // 解码JPEG格式的图片
    img, _, err := image.Decode(file)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 对图片进行边缘增强
    enhancedImg, err := enhanceEdge(img)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 保存边缘增强后的图片
    enhancedFile, err := os.Create("output.jpg")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer enhancedFile.Close()

    // 将边缘增强后的图片编码为JPEG格式
    err = jpeg.Encode(enhancedFile, enhancedImg, nil)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
}

package main

import (
    "gocv.io/x/gocv"
)

func main() {
    // 打开图片文件
    img := gocv.IMRead("input.jpg", 0)
    if img.Empty() {
        panic("读取图片失败")
    }
    defer img.Close()

    // 创建一个MSER算法对象
    mser := gocv.NewMSER()
    defer mser.Close()

    // 检测文本区域
    _, bboxes := mser.DetectRegions(img)
    for _, bbox := range bboxes {
        // 在图片上绘制矩形框
        gocv.Rectangle(&img, bbox, color.RGBA{0, 255, 0, 0}, 2)
    }

    // 保存带有文本区域矩形框的图片
    gocv.IMWrite("output.jpg", img)
}