So verpixeln und zerstreuen Sie Bilder mit Golang

So verwenden Sie Golang zum Pixelieren und Diffusionieren von Bildern

Übersicht:
Im Bereich der Bildverarbeitung sind Pixelierung und Diffusion zwei häufig verwendete Techniken zur Verarbeitung von Spezialeffekten auf Bildern. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe der Golang-Sprache die Pixelierung und Diffusionsverarbeitung von Bildern implementieren und entsprechende Codebeispiele bereitstellen.

Pixelisierungsverarbeitung:
Pixelisierung ist ein Effekt, der die Details eines Bildes reduziert und es als Pixelblöcke darstellt. Er wird häufig in der Bildverarbeitung verwendet, um Cartoon-Effekte zu erzeugen oder Bilder mit niedriger Auflösung zu simulieren. Das Folgende ist ein Codebeispiel, bei dem Golang zur Implementierung der Pixelierungsverarbeitung verwendet wird:

package main

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

func main() {
    // 读取原始图片
    file, err := os.Open("input.jpg")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer file.Close()

    img, _, err := image.Decode(file)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 像素化处理
    bounds := img.Bounds()
    dx := bounds.Dx()
    dy := bounds.Dy()

    // 设置像素块大小
    blockSize := 10

    // 新建一张与原图相同大小的画布
    pixImg := image.NewRGBA(bounds)

    // 对每个像素块进行处理
    for x := 0; x < dx; x += blockSize {
        for y := 0; y < dy; y += blockSize {
            // 获取像素块的平均颜色值
            sumR, sumG, sumB := 0, 0, 0
            count := 0
            for i := x; i < x+blockSize && i < dx; i++ {
                for j := y; j < y+blockSize && j < dy; j++ {
                    r, g, b, _ := img.At(i, j).RGBA()
                    sumR += int(r >> 8)
                    sumG += int(g >> 8)
                    sumB += int(b >> 8)
                    count++
                }
            }
            avgR := uint8(sumR / count)
            avgG := uint8(sumG / count)
            avgB := uint8(sumB / count)

            // 将像素块填充为平均颜色
            for i := x; i < x+blockSize && i < dx; i++ {
                for j := y; j < y+blockSize && j < dy; j++ {
                    pixImg.Set(i, j, color.RGBA{avgR, avgG, avgB, 255})
                }
            }
        }
    }

    // 保存处理后的图片
    outFile, err := os.Create("output_pixelize.jpg")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer outFile.Close()

    jpeg.Encode(outFile, pixImg, nil)

    log.Println("Pixelization completed!")
}

Diffusionsverarbeitung:
Diffusion ist ein Effekt, der Pixelwerte auf umgebende Pixel überträgt und in der Bildverarbeitung verwendet werden kann, um Mosaik- oder Unschärfeeffekte zu erzeugen. Das Folgende ist ein Codebeispiel für die Verwendung von Golang zur Implementierung der Diffusionsverarbeitung:

package main

import (
    "image"
    "image/color"
    "image/jpeg"
    "log"
    "math/rand"
    "os"
)

func main() {
    // 读取原始图片
    file, err := os.Open("input.jpg")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer file.Close()

    img, _, err := image.Decode(file)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // 扩散处理
    bounds := img.Bounds()
    dx := bounds.Dx()
    dy := bounds.Dy()

    // 扩散半径
    radius := 5

    // 新建一张与原图相同大小的画布
    diffuseImg := image.NewRGBA(bounds)

    // 对每个像素进行扩散处理
    for x := 0; x < dx; x++ {
        for y := 0; y < dy; y++ {
            // 获取当前像素的颜色
            r, g, b, a := img.At(x, y).RGBA()
            curColor := color.RGBA{uint8(r >> 8), uint8(g >> 8), uint8(b >> 8), uint8(a >> 8)}

            // 随机选择周围像素进行扩散
            for i := -radius; i <= radius; i++ {
                for j := -radius; j <= radius; j++ {
                    // 避免处理超出图片范围的像素
                    if x+i >= 0 && x+i < dx && y+j >= 0 && y+j < dy {
                        // 获取周围像素的颜色
                        neighborColor := img.At(x+i, y+j)

                        // 将颜色传递给当前像素
                        if rand.Intn(radius*2) == 0 {
                            curColor = neighborColor
                        }
                    }
                }
            }

            // 将扩散后的像素填充到画布上
            diffuseImg.Set(x, y, curColor)
        }
    }

    // 保存处理后的图片
    outFile, err := os.Create("output_diffuse.jpg")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer outFile.Close()

    jpeg.Encode(outFile, diffuseImg, nil)

    log.Println("Diffusion completed!")
}

Zusammenfassung:
Dieser Artikel stellt vor, wie man Golang zum Pixelieren und Diffundieren von Bildern verwendet, und stellt entsprechende Codebeispiele bereit. Durch das Erlernen und Beherrschen dieser beiden Bildbearbeitungstechniken können wir verschiedene interessante Spezialeffekte im Programm implementieren und den Bildern weitere künstlerische Effekte hinzufügen. Ich hoffe, dass dieser Artikel den Lesern beim Erlernen und Üben der Bildverarbeitung hilfreich sein kann.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verpixeln und zerstreuen Sie Bilder mit Golang. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!