


Comment convertir plusieurs images en segmentation et fusion d'images à l'aide de Golang
Comment convertir plusieurs images en segmentation et fusion d'images à l'aide de Golang
Aperçu :
Dans cet article, nous montrerons comment convertir plusieurs images en segmentation et fusion d'images à l'aide du langage de programmation Golang. Nous utiliserons la bibliothèque de traitement d'images de Golang et des algorithmes simples pour mettre en œuvre ce processus. En convertissant plusieurs images en différentes parties d'une image, puis en les mélangeant, nous pouvons créer une nouvelle image intéressante et unique.
Étape 1 : Importer les bibliothèques requises
Tout d'abord, nous devons importer la bibliothèque de traitement d'image de Golang et les autres bibliothèques requises. Dans notre code, nous utiliserons les bibliothèques image
et os
. image
和os
库。
package main import ( "fmt" "image" _ "image/jpeg" "image/png" "os" )
步骤2: 加载多个图片
接下来,我们需要加载多个图片。我们可以使用Golang的image.Decode
函数来加载图片文件。
func loadImage(path string) (image.Image, error) { file, err := os.Open(path) if err != nil { return nil, err } defer file.Close() img, _, err := image.Decode(file) if err != nil { return nil, err } return img, nil } func loadImages(paths []string) ([]image.Image, error) { var images []image.Image for _, path := range paths { img, err := loadImage(path) if err != nil { return nil, err } images = append(images, img) } return images, nil }
步骤3: 分割图片
接下来,我们将实现一个函数来将图片分割成多个部分。我们可以使用Golang的image
func splitImage(img image.Image, rows, cols int) [][]image.Image { bounds := img.Bounds() width := bounds.Max.X - bounds.Min.X height := bounds.Max.Y - bounds.Min.Y cellWidth := width / cols cellHeight := height / rows var splitImages [][]image.Image for row := 0; row < rows; row++ { var rowImages []image.Image for col := 0; col < cols; col++ { x := bounds.Min.X + col*cellWidth y := bounds.Min.Y + row*cellHeight r := image.Rect(x, y, x+cellWidth, y+cellHeight) subImage := imaging.Crop(img, r) rowImages = append(rowImages, subImage) } splitImages = append(splitImages, rowImages) } return splitImages }Étape 2 : Charger plusieurs images
Ensuite, nous devons charger plusieurs images. Nous pouvons utiliser la fonction image.Decode
de Golang pour charger des fichiers image.
func mergeImages(images [][]image.Image) image.Image { rows := len(images) cols := len(images[0]) cellWidth := images[0][0].Bounds().Dx() cellHeight := images[0][0].Bounds().Dy() merged := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, cellWidth*cols, cellHeight*rows)) for row := 0; row < rows; row++ { for col := 0; col < cols; col++ { x := col * cellWidth y := row * cellHeight subImage := images[row][col] rect := image.Rect(x, y, x+cellWidth, y+cellHeight) draw.Draw(merged, rect, subImage, image.Point{}, draw.Over) } } return merged }Étape 3 : Diviser l'image
Ensuite, nous implémenterons une fonction pour diviser l'image en plusieurs parties. Nous pouvons utiliser la bibliothèque image
de Golang pour obtenir la largeur et la hauteur de l'image et la diviser en parties de taille égale selon les besoins.
package main import ( "fmt" "image" _ "image/jpeg" "image/png" "os" ) func loadImage(path string) (image.Image, error) { file, err := os.Open(path) if err != nil { return nil, err } defer file.Close() img, _, err := image.Decode(file) if err != nil { return nil, err } return img, nil } func loadImages(paths []string) ([]image.Image, error) { var images []image.Image for _, path := range paths { img, err := loadImage(path) if err != nil { return nil, err } images = append(images, img) } return images, nil } func splitImage(img image.Image, rows, cols int) [][]image.Image { bounds := img.Bounds() width := bounds.Max.X - bounds.Min.X height := bounds.Max.Y - bounds.Min.Y cellWidth := width / cols cellHeight := height / rows var splitImages [][]image.Image for row := 0; row < rows; row++ { var rowImages []image.Image for col := 0; col < cols; col++ { x := bounds.Min.X + col*cellWidth y := bounds.Min.Y + row*cellHeight r := image.Rect(x, y, x+cellWidth, y+cellHeight) subImage := imaging.Crop(img, r) rowImages = append(rowImages, subImage) } splitImages = append(splitImages, rowImages) } return splitImages } func mergeImages(images [][]image.Image) image.Image { rows := len(images) cols := len(images[0]) cellWidth := images[0][0].Bounds().Dx() cellHeight := images[0][0].Bounds().Dy() merged := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, cellWidth*cols, cellHeight*rows)) for row := 0; row < rows; row++ { for col := 0; col < cols; col++ { x := col * cellWidth y := row * cellHeight subImage := images[row][col] rect := image.Rect(x, y, x+cellWidth, y+cellHeight) draw.Draw(merged, rect, subImage, image.Point{}, draw.Over) } } return merged } func main() { paths := []string{"image1.jpg", "image2.jpg", "image3.jpg"} images, err := loadImages(paths) if err != nil { fmt.Println("Failed to load images:", err) return } rows := 2 cols := 2 splitImages := splitImage(images[0], rows, cols) merged := mergeImages(splitImages) output, err := os.Create("output.png") if err != nil { fmt.Println("Failed to create output file:", err) return } defer output.Close() err = png.Encode(output, merged) if err != nil { fmt.Println("Failed to encode output file:", err) return } fmt.Println("Image conversion and merging is done!") }Étape 4 : Fusion d'images
Enfin, nous implémenterons une fonction pour fusionner les images segmentées ensemble. Dans cet exemple, nous utiliserons un algorithme simple pour accumuler les valeurs des pixels à chaque instant et faire la moyenne des résultats.
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GolangisidealforPerformance-Critical Applications and Concurrent programmation, WhilepythonexcelsIndatascice, RapidPrototyping et Versatity.1)

Golang obtient une concurrence efficace par le goroutine et le canal: 1. Goroutine est un fil léger, commencé avec le mot clé GO; 2. Le canal est utilisé pour une communication sécurisée entre les Goroutines afin d'éviter les conditions de course; 3. L'exemple d'utilisation montre une utilisation de base et avancée; 4. Les erreurs courantes incluent des impasses et une concurrence de données, qui peuvent être détectées par Gorun-Race; 5. L'optimisation des performances suggère de réduire l'utilisation du canal, de définir raisonnablement le nombre de goroutines et d'utiliser Sync.Pool pour gérer la mémoire.

Golang convient plus à la programmation système et aux applications de concurrence élevées, tandis que Python est plus adapté à la science des données et au développement rapide. 1) Golang est développé par Google, en tapant statiquement, mettant l'accent sur la simplicité et l'efficacité, et convient aux scénarios de concurrence élevés. 2) Python est créé par Guidovan Rossum, dynamiquement typé, syntaxe concise, large application, adaptée aux débutants et au traitement des données.

Golang est meilleur que Python en termes de performances et d'évolutivité. 1) Les caractéristiques de type compilation de Golang et le modèle de concurrence efficace le font bien fonctionner dans des scénarios de concurrence élevés. 2) Python, en tant que langue interprétée, s'exécute lentement, mais peut optimiser les performances via des outils tels que Cython.

Le langage GO présente des avantages uniques dans la programmation simultanée, les performances, la courbe d'apprentissage, etc .: 1. La programmation simultanée est réalisée via Goroutine et Channel, qui est légère et efficace. 2. La vitesse de compilation est rapide et les performances de l'opération sont proches de celles du langage C. 3. La grammaire est concise, la courbe d'apprentissage est lisse et l'écosystème est riche.

Les principales différences entre Golang et Python sont les modèles de concurrence, les systèmes de type, les performances et la vitesse d'exécution. 1. Golang utilise le modèle CSP, qui convient aux tâches simultanées élevées; Python s'appuie sur le multi-threading et Gil, qui convient aux tâches à forte intensité d'E / S. 2. Golang est un type statique, et Python est un type dynamique. 3. La vitesse d'exécution du langage compilée de Golang est rapide, et le développement du langage interprété par Python est rapide.

Golang est généralement plus lent que C, mais Golang présente plus d'avantages dans l'efficacité de programmation et de développement simultanée: 1) Le modèle de collecte et de concurrence de Golang de Golang le fait bien fonctionner dans des scénarios à haute concurrence; 2) C obtient des performances plus élevées grâce à la gestion manuelle de la mémoire et à l'optimisation matérielle, mais a une complexité de développement plus élevée.

Golang est largement utilisé dans le cloud computing et DevOps, et ses avantages résident dans la simplicité, l'efficacité et les capacités de programmation simultanées. 1) Dans le cloud computing, Golang gère efficacement les demandes simultanées via les mécanismes de goroutine et de canal. 2) Dans DevOps, les fonctionnalités de compilation rapide de Golang et de plate-forme en font le premier choix pour les outils d'automatisation.


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