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Manipulation d'images Golang : apprenez à convertir des images en images en niveaux de gris
Dans le domaine de la vision par ordinateur et du traitement d'images, la conversion d'images couleur en images en niveaux de gris est une tâche courante. Les images en niveaux de gris utilisent uniquement les informations de luminosité pour représenter une image, quelle que soit sa couleur. Dans cet article, je vais vous montrer comment utiliser Golang pour la manipulation d'images afin de convertir des images couleur en images en niveaux de gris.
Tout d’abord, nous devons importer les packages nécessaires. Dans Golang, nous pouvons utiliser les packages image
et image/color
pour traiter les images. image
和image/color
包来处理图像。
package main import ( "fmt" "image" "image/color" "image/jpeg" "os" )
接下来,我们需要打开要转换的彩色图像文件。我们可以使用os.Open
函数来打开文件,并且使用jpeg.Decode
函数来解码JPEG图像文件。
func main() { // 打开彩色图像文件 file, err := os.Open("color_image.jpg") if err != nil { fmt.Println(err) return } defer file.Close() // 解码JPEG图像文件 img, err := jpeg.Decode(file) if err != nil { fmt.Println(err) return } }
现在,我们已经成功地打开和解码了彩色图像文件。接下来,我们将创建一个新的灰度图像,并将彩色图像的亮度信息复制到灰度图像中。
// 创建一个灰度图像,与彩色图像具有相同的尺寸 grayImg := image.NewGray(img.Bounds()) rect := img.Bounds() for y := rect.Min.Y; y < rect.Max.Y; y++ { for x := rect.Min.X; x < rect.Max.X; x++ { // 获取该像素的颜色信息 color := img.At(x, y) // 将彩色像素转换为亮度 grayColor := color.Gray() // 在灰度图像中设置相同的像素值 grayImg.Set(x, y, grayColor) } }
在上述代码中,我们先创建了一个新的灰度图像grayImg
,其尺寸与彩色图像相同。然后,我们遍历彩色图像的每个像素,获取该像素的颜色信息,并使用color.Gray()
函数将其转换为亮度。最后,我们使用grayImg.Set()
函数在灰度图像中设置相同的像素值。
最后一步是保存转换后的灰度图像。我们可以使用os.Create
函数创建一个新的图像文件,并使用jpeg.Encode
函数将灰度图像保存为JPEG图像文件。
// 创建一个新的图像文件 outFile, err := os.Create("gray_image.jpg") if err != nil { fmt.Println(err) return } defer outFile.Close() // 将灰度图像保存为JPEG图像文件 err = jpeg.Encode(outFile, grayImg, nil) if err != nil { fmt.Println(err) return } fmt.Println("转换成功!") }
在上述代码中,我们创建了一个新的文件outFile
,并使用jpeg.Encode
函数将灰度图像grayImg
保存为JPEG图像文件。注意,在最后一行,我们打印了一条信息来确认转换是否成功。
现在,您可以运行上述完整的代码,并将彩色图像文件color_image.jpg
转换为灰度图像gray_image.jpg
。
在本文中,我们学习了如何使用Golang进行图片操作,将彩色图像转换为灰度图像。通过使用image
和image/color
rrreee
os.Open
pour ouvrir le fichier et la fonction jpeg.Decode
pour décoder le fichier image JPEG. rrreee
Maintenant, nous avons ouvert et décodé avec succès le fichier image couleur. Ensuite, nous allons créer une nouvelle image en niveaux de gris et copier les informations de luminosité de l'image couleur dans l'image en niveaux de gris. 🎜rrreee🎜Dans le code ci-dessus, nous créons d'abord une nouvelle image en niveaux de grisgrayImg
avec les mêmes dimensions que l'image couleur. Nous parcourons ensuite chaque pixel de l'image couleur, obtenons les informations de couleur pour ce pixel et les convertissons en luminosité à l'aide de la fonction color.Gray()
. Enfin, nous utilisons la fonction grayImg.Set()
pour définir la même valeur de pixel dans l'image en niveaux de gris. 🎜🎜La dernière étape consiste à enregistrer l'image convertie en niveaux de gris. Nous pouvons créer un nouveau fichier image à l'aide de la fonction os.Create
et enregistrer l'image en niveaux de gris en tant que fichier image JPEG à l'aide de la fonction jpeg.Encode
. 🎜rrreee🎜Dans le code ci-dessus, nous créons un nouveau fichier outFile
et utilisons la fonction jpeg.Encode
pour enregistrer l'image en niveaux de gris grayImg
pour JPEG fichiers images. Notez que sur la dernière ligne, nous imprimons un message pour confirmer si la conversion a réussi. 🎜🎜Vous pouvez maintenant exécuter le code complet ci-dessus et convertir le fichier image couleur color_image.jpg
en une image en niveaux de gris gray_image.jpg
. 🎜🎜Dans cet article, nous avons appris à utiliser Golang pour la manipulation d'images afin de convertir des images couleur en images en niveaux de gris. En utilisant les packages image
et image/color
, nous ouvrons le fichier image couleur, créons une nouvelle image en niveaux de gris et copions les informations de luminosité de l'image couleur dans l'image en niveaux de gris. , puis enregistré l'image en niveaux de gris convertie. 🎜🎜J'espère que cet article vous sera utile pour votre apprentissage du traitement d'images. Dans les applications pratiques, vous pouvez explorer davantage d'autres technologies et méthodes de traitement d'image, telles que l'amélioration de l'image, la détection des contours, etc. 🎜Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!