画像内のストローク抽出と画像修復を実装する Golang の方法

Golang による写真のストローク抽出と画像修復を実現する手法

はじめに:
デジタル画像処理技術の発展に伴い、画像処理に対する人々の要求も高まっています。ますます高くなります。そのうち、ストローク抽出と画像復元は、画像処理における 2 つの重要なタスクです。この記事では、Golang 言語を使用してこれら 2 つの関数を実装し、対応するコード例を示します。

1. ストローク抽出
ストローク抽出とは、元の画像に含まれるストロークの輪郭を画像から抽出することを指します。これは、画像編集、表情認識、その他の分野に幅広く応用できます。以下は、ストローク抽出のための簡単な Golang サンプル コードです。

package main

import (
    "fmt"
    "image"
    "image/color"
    "image/png"
    "os"
)

func main() {
    file, _ := os.Open("input.png") // 读取输入图像
    defer file.Close()

    img, _ := png.Decode(file) // 解码图像

    bounds := img.Bounds() // 获取图像边界

    // 创建一个新的灰度图像，以便于绘制笔画轮廓
    grayImg := image.NewGray(bounds)

    // 遍历图像像素，提取笔画轮廓
    for x := bounds.Min.X; x < bounds.Max.X; x++ {
        for y := bounds.Min.Y; y < bounds.Max.Y; y++ {
            r, g, b, _ := img.At(x, y).RGBA()

            grayValue := (r*299 + g*587 + b*114 + 500) / 1000
            grayColor := color.Gray{uint8(grayValue)}

            grayImg.Set(x, y, grayColor)
        }
    }

    outFile, _ := os.Create("output.png") // 创建输出图像文件
    defer outFile.Close()

    png.Encode(outFile, grayImg) // 编码并保存输出图像
    fmt.Println("笔画提取完成！")
}

上記のコードでは、input.png が入力画像として使用され、入力画像は ## にデコードされます。 #image.画像オブジェクト。次に、入力イメージの境界に基づいて新しいグレースケール イメージを作成します。

次に、画像の各ピクセルを走査して、各ピクセルに対応するグレー値を計算し、そのグレー値を使用してグレー カラー オブジェクトを作成します。最後に、グレースケール カラー オブジェクトを新しいグレースケール イメージに設定します。

最後に、結果のグレースケール画像を PNG ファイルにエンコードし、

output.png として保存します。

2. イメージ修復

イメージ修復とは、破損または欠陥のあるイメージを修復して、イメージを元の状態に復元することを指します。画像の復元は、古い写真を復元したり、失われた画像コンテンツを完全にしたりするためによく使用されます。以下は、画像修復のための簡単な Golang サンプル コードです。

package main

import (
    "fmt"
    "image"
    "image/color"
    "image/png"
    "os"
)

func main() {
    file, _ := os.Open("input.png") // 读取输入图像
    defer file.Close()

    img, _ := png.Decode(file) // 解码图像

    bounds := img.Bounds() // 获取图像边界

    // 创建一个新的RGBA图像，以便于修复图像
    repairImg := image.NewRGBA(bounds)

    // 遍历图像像素，修复图像
    for x := bounds.Min.X; x < bounds.Max.X; x++ {
        for y := bounds.Min.Y; y < bounds.Max.Y; y++ {
            r, g, b, a := img.At(x, y).RGBA()

            if a == 0 { // 如果该像素的透明度为0，则修复该像素的RGB值为255
                r = 65535
                g = 65535
                b = 65535
            }

            rgbaColor := color.RGBA{uint8(r >> 8), uint8(g >> 8), uint8(b >> 8), uint8(a >> 8)}
            repairImg.SetRGBA(x, y, rgbaColor)
        }
    }

    outFile, _ := os.Create("output.png") // 创建输出图像文件
    defer outFile.Close()

    png.Encode(outFile, repairImg) // 编码并保存输出图像
    fmt.Println("图像修复完成！")
}

上記のコードでは、

input.png が入力画像として使用され、入力画像も # にデコードされます。 ##image.画像 オブジェクト。次に、入力イメージの境界に基づいて新しい RGBA イメージを作成します。 次に、画像の各ピクセルを繰り返し処理し、そのピクセルの透明度 (

a

値) を確認します。ピクセルの透明度が 0 の場合、ピクセルが損傷または欠陥があることを意味するため、ピクセルの RGB 値は 255 に修復されます。 最後に、修復した画像を PNG ファイルにエンコードし、

output.png

として保存します。 結論:

この記事では、絵のストローク抽出と画像修復方法を実装するツールとして Golang 言語を使用します。コード例を通じて、これら 2 つの関数の実装プロセスを明確に理解できます。これらの方法は画像処理の分野で広く使用されており、画像データをより適切に処理するのに役立ちます。この記事の紹介とサンプルコードを通じて、読者がストローク抽出と画像復元についてより深く理解し、応用できることを願っています。

以上が画像内のストローク抽出と画像修復を実装する Golang の方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。