Golang 圖片處理：如何進行圖片的光線照明和去雜訊
摘要：
在影像處理中，光線照明和去雜訊是常見的任務。本文將介紹如何使用 Golang 進行影像的光線照明和去雜訊。我們將使用 Go 影像處理庫來實現這些功能，並提供相應的程式碼範例。
package main
import (
"fmt"
"github.com/disintegration/imaging"
"image"
)
func main() {
src, err := imaging.Open("input.jpg")
if err != nil {
fmt.Println("failed to open image:", err)
return
}
// 调整亮度和对比度
dst := imaging.AdjustBrightness(src, 20)
dst = imaging.AdjustContrast(dst, 20)
err = imaging.Save(dst, "output.jpg")
if err != nil {
fmt.Println("failed to save image:", err)
return
}
fmt.Println("image processed successfully")
}在上面的範例中，我們先開啟了一張圖片，並使用imaging.AdjustBrightness 和imaging.AdjustContrast 函數來分別調整亮度和對比。最後，我們將處理後的圖片保存到了輸出檔案中。
package main
import (
"fmt"
"github.com/corona10/goimagehash"
"image/jpeg"
"os"
)
func main() {
file, err := os.Open("input.jpg")
if err != nil {
fmt.Println("failed to open image:", err)
return
}
defer file.Close()
img, err := jpeg.Decode(file)
if err != nil {
fmt.Println("failed to decode image:", err)
return
}
// 使用 pHash 方法计算图片的哈希值
phash, err := goimagehash.PerceptionHash(img)
if err != nil {
fmt.Println("failed to calculate hash:", err)
return
}
fmt.Println("original image hash:", phash.GetHash())
// 使用 AverageHash 方法对图片进行去噪
ahash, err := goimagehash.AverageHash(img)
if err != nil {
fmt.Println("failed to calculate average hash:", err)
return
}
// 输出去噪后的图片的哈希值
fmt.Println("denoised image hash:", ahash.GetHash())
}在上面的範例中，我們首先開啟了一張圖片並進行解碼。然後使用 goimagehash.PerceptionHash 計算圖片的雜湊值，接著使用 goimagehash.AverageHash 方法對圖片進行去雜訊。最後，我們輸出了去雜訊後的圖片的雜湊值。
總結：
本文介紹了在 Golang 中進行影像的光線照明和去雜訊的方法。透過使用 Go 影像處理庫和 goimagehash 庫，我們可以輕鬆實現這些功能。希望讀者能夠透過本文的範例程式碼，掌握圖片處理過程中的光線照明和去噪技術。
以上是Golang圖片處理：如何進行圖片的光線照明和去雜訊的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
