Golang 画像処理: 画像の修復方法とテクスチャ合成

import (
    "github.com/disintegration/gift"
    "github.com/vitali-fedulov/images"
)

func main() {
    // 加载原始图像
    img, _ := images.Open("input.jpg")

    // 对原始图像应用高斯模糊以去除噪声
    blur := gift.New(gift.GaussianBlur(2))
    imgBlur := img.Clone().Bounds(img.Bounds())
    blur.Draw(imgBlur, img)

    // 对修复之后的图像应用领域变换算法
    patchSize := 5
    blend := gift.New(gift.Blender(nil, gift.Copy))

    dt := images.DenoiseTransform{
        PatchRadius: patchSize,
        SearchWindowRadius: 2 * patchSize,
    }

    repairedImg := img.Clone().Bounds(img.Bounds())
    dt.Draw(repairedImg, imgBlur)

    // 将修复之后的图像保存为新的文件
    images.Save(repairedImg, "output.jpg")
}

import (
    "github.com/LdDl/gocv"
    "github.com/LdDl/gocv/opencv"
)

func main() {
    // 加载原始图像
    img := gocv.IMRead("input.jpg", opencv.IMReadUnchanged)

    // 创建神经网络模型
    model := gocv.TexturedInpainting()

    // 对图像进行修复
    repairedImg := gocv.NewMat()
    model.Inpaint(img, repairedImg)

    // 将修复之后的图像保存为新的文件
    gocv.IMWrite("output.jpg", repairedImg)
}

import (
    "github.com/disintegration/gift"
    "github.com/vitali-fedulov/images"
)

func main() {
    // 加载纹理图像和目标图像
    texture, _ := images.Open("texture.jpg")
    target, _ := images.Open("target.jpg")

    // 将纹理图像调整到和目标图像一样的尺寸
    resizedTexture := images.Resize(texture, target.Bounds().Dx(), target.Bounds().Dy())

    // 将纹理图像和目标图像进行融合
    blend := gift.New(gift.BlendWithMode(resizedTexture, gift.Normal, 1.0))
    result := target.Clone().Bounds(target.Bounds())
    blend.Draw(result, target)

    // 保存合成后的图像为新的文件
    images.Save(result, "output.jpg")
}