Golang implémente des méthodes d'extraction de traits et de réparation d'images dans les images-Golang-php.cn

Golang implémente des méthodes d'extraction de traits et de réparation d'images dans les images

王林

Libérer： 2023-08-18 14:39:13

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Golang implémente des méthodes dextraction de traits et de réparation dimages dans les images

Méthode de Golang pour réaliser l'extraction de traits et la réparation d'images d'images

Introduction :
Avec le développement de la technologie de traitement d'images numériques, la demande des gens en matière de traitement d'images est de plus en plus élevée. Parmi elles, l’extraction de traits et la restauration d’images sont deux tâches importantes dans le traitement d’images. Cet article implémentera ces deux fonctions via le langage Golang et donnera des exemples de code correspondants.

1. Extraction de trait
L'extraction de trait fait référence à l'extraction du contour du trait dans l'image originale à partir de l'image. Cela a de nombreuses applications dans l’édition d’images, la reconnaissance d’expressions et d’autres domaines. Ce qui suit est un exemple de code Golang simple pour l'extraction de traits :

package main

import (
    "fmt"
    "image"
    "image/color"
    "image/png"
    "os"
)

func main() {
    file, _ := os.Open("input.png") // 读取输入图像
    defer file.Close()

    img, _ := png.Decode(file) // 解码图像

    bounds := img.Bounds() // 获取图像边界

    // 创建一个新的灰度图像，以便于绘制笔画轮廓
    grayImg := image.NewGray(bounds)

    // 遍历图像像素，提取笔画轮廓
    for x := bounds.Min.X; x < bounds.Max.X; x++ {
        for y := bounds.Min.Y; y < bounds.Max.Y; y++ {
            r, g, b, _ := img.At(x, y).RGBA()

            grayValue := (r*299 + g*587 + b*114 + 500) / 1000
            grayColor := color.Gray{uint8(grayValue)}

            grayImg.Set(x, y, grayColor)
        }
    }

    outFile, _ := os.Create("output.png") // 创建输出图像文件
    defer outFile.Close()

    png.Encode(outFile, grayImg) // 编码并保存输出图像
    fmt.Println("笔画提取完成！")
}

Copier après la connexion

Dans le code ci-dessus, input.png est utilisé comme image d'entrée, et l'image d'entrée est décodée en une image . Objet Image. Créez ensuite une nouvelle image en niveaux de gris basée sur les limites de l'image d'entrée. input.png作为输入图像，将输入图像解码为一个image.Image对象。然后，根据输入图像的边界创建一个新的灰度图像。

接着，通过遍历图像的每个像素，计算每个像素对应的灰度值，并使用该灰度值创建一个灰度颜色对象。最后，将灰度颜色对象设置到新的灰度图像中。

最后，将产生的灰度图像编码为PNG文件并保存为output.png。

二、图像修复
图像修复是指对损坏或有缺陷的图像进行修复，使图像恢复到原始状态。图像修复常用于恢复老照片、补全缺失的图像内容等。下面是一个简单的图像修复的Golang示例代码：

package main

import (
    "fmt"
    "image"
    "image/color"
    "image/png"
    "os"
)

func main() {
    file, _ := os.Open("input.png") // 读取输入图像
    defer file.Close()

    img, _ := png.Decode(file) // 解码图像

    bounds := img.Bounds() // 获取图像边界

    // 创建一个新的RGBA图像，以便于修复图像
    repairImg := image.NewRGBA(bounds)

    // 遍历图像像素，修复图像
    for x := bounds.Min.X; x < bounds.Max.X; x++ {
        for y := bounds.Min.Y; y < bounds.Max.Y; y++ {
            r, g, b, a := img.At(x, y).RGBA()

            if a == 0 { // 如果该像素的透明度为0，则修复该像素的RGB值为255
                r = 65535
                g = 65535
                b = 65535
            }

            rgbaColor := color.RGBA{uint8(r >> 8), uint8(g >> 8), uint8(b >> 8), uint8(a >> 8)}
            repairImg.SetRGBA(x, y, rgbaColor)
        }
    }

    outFile, _ := os.Create("output.png") // 创建输出图像文件
    defer outFile.Close()

    png.Encode(outFile, repairImg) // 编码并保存输出图像
    fmt.Println("图像修复完成！")
}

Copier après la connexion

上述代码中，以input.png作为输入图像，同样将输入图像解码为一个image.Image对象。然后，根据输入图像的边界创建一个新的RGBA图像。

接着，遍历图像的每个像素，检查该像素的透明度（a值）。如果该像素的透明度为0，表示该像素损坏或有缺陷，于是将该像素的RGB值修复为255。

最后，将修复后的图像编码为PNG文件并保存为output.png

Ensuite, en parcourant chaque pixel de l'image, calculez la valeur en niveaux de gris correspondant à chaque pixel et utilisez la valeur en niveaux de gris pour créer un objet de couleur en niveaux de gris. Enfin, définissez l'objet de couleur en niveaux de gris dans la nouvelle image en niveaux de gris.

Enfin, encodez l'image en niveaux de gris résultante dans un fichier PNG et enregistrez-la sous output.png.

🎜2. Réparation d'image🎜La réparation d'image fait référence à la réparation d'images endommagées ou défectueuses pour restaurer l'image à son état d'origine. La restauration d'images est souvent utilisée pour restaurer d'anciennes photos, compléter le contenu d'une image manquante, etc. Ce qui suit est un exemple de code Golang simple pour la réparation d'images : 🎜rrreee🎜Dans le code ci-dessus, input.png est utilisé comme image d'entrée, et l'image d'entrée est également décodée en une image .ImageObjet. Ensuite, créez une nouvelle image RGBA basée sur les limites de l'image d'entrée. 🎜🎜Ensuite, parcourez chaque pixel de l'image et vérifiez la transparence (valeur a) de ce pixel. Si la transparence du pixel est de 0, cela signifie que le pixel est endommagé ou défectueux, donc la valeur RVB du pixel est réparée à 255. 🎜🎜Enfin, encodez l'image réparée dans un fichier PNG et enregistrez-la sous output.png. 🎜🎜Conclusion : 🎜Cet article utilise le langage Golang comme outil pour implémenter les méthodes d'extraction de traits et de réparation d'images. Grâce à des exemples de code, nous pouvons clairement comprendre le processus de mise en œuvre de ces deux fonctions. Ces méthodes sont largement utilisées dans le domaine du traitement d’images et peuvent nous aider à mieux traiter les données d’images. Nous espérons que les lecteurs pourront avoir une compréhension et une application plus approfondies de l'extraction de traits et de la restauration d'images grâce à l'introduction et à l'exemple de code de cet article. 🎜

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