Golang을 사용하여 이미지의 다중 크기 처리 및 모서리 감지를 수행하는 방법

package main

import (
    "fmt"
    "image"
    "image/jpeg"
    "io"
    "os"

    "github.com/disintegration/imaging"
)

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

    // 解码图片
    img, _, err := image.Decode(file)
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }

    // 对图像进行不同尺度的处理
    resized1 := imaging.Resize(img, 100, 0, imaging.Lanczos)
    resized2 := imaging.Resize(img, 200, 0, imaging.Lanczos)
    resized3 := imaging.Resize(img, 300, 0, imaging.Lanczos)

    // 保存处理后的图像
    saveImage(resized1, "output1.jpg")
    saveImage(resized2, "output2.jpg")
    saveImage(resized3, "output3.jpg")
}

func saveImage(img image.Image, path string) {
    file, err := os.Create(path)
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }
    defer file.Close()

    err = jpeg.Encode(file, img, nil)
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }
}

package main

import (
    "fmt"
    "image"
    "image/jpeg"
    "io"
    "os"

    "gocv.io/x/gocv"
)

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

    // 解码图片
    img, _, err := image.Decode(file)
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }

    // 将图片转换为gocv.Mat格式
    srcMat, err := gocv.ImageToMatRGB(img)
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }
    defer srcMat.Close()

    // 创建gocv.Mat变量用于接收角点检测结果
    dstMat := gocv.NewMat()

    // 进行角点检测
    gocv.Canny(srcMat, &dstMat, 50.0, 100.0)

    // 将gocv.Mat转换为image.Image格式
    dstImg, err := dstMat.ToImage()
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }

    // 保存角点检测结果图像
    saveImage(dstImg, "output.jpg")
}

// 保存图片函数同上