Golang 画像処理: 画像フィルタリングと勾配計算を実行する方法
要約:
画像処理技術の発展により、画像フィルタリングと勾配計算は、画像処理で一般的に使用される技術。この記事では、簡単なフィルタリングと勾配計算アルゴリズムを使用して Golang で画像を処理する方法を紹介します。いくつかのコード例も提供されます。
2.1 平均値フィルター
平均値フィルターは最も単純なフィルター アルゴリズムの 1 つで、特定のピクセルの周囲のピクセルの平均をピクセルの新しい値として使用します。以下は、Golang を使用した平均値フィルタリングのコード例です。
import ( "image" "image/color" "github.com/disintegration/gift" ) func MeanFilter(img image.Image) image.Image { filter := gift.New(gift.Mean(3, true)) dst := image.NewRGBA(filter.Bounds(img.Bounds())) filter.Draw(dst, img) return dst }
2.2 ガウス フィルタリング
ガウス フィルタリングは、ガウス関数を使用してフィルタの重みを計算する、一般的に使用される平滑化フィルタリング アルゴリズムです。以下は、Golang を使用したガウス フィルタリングのコード例です:
import ( "image" "image/color" "github.com/disintegration/gift" ) func GaussianFilter(img image.Image) image.Image { filter := gift.New(gift.Gaussian(3, 2)) dst := image.NewRGBA(filter.Bounds(img.Bounds())) filter.Draw(dst, img) return dst }
3.1 水平方向と垂直方向の勾配計算
水平方向と垂直方向の勾配計算は、最も単純な勾配計算アルゴリズムの 1 つであり、画像内のピクセルの水平方向と垂直方向の変化率をそれぞれ計算します。 。以下は、Golang を使用した水平および垂直勾配計算のコード例です。
import ( "image" "image/color" "github.com/disintegration/gift" ) func GradientFilter(img image.Image) image.Image { filter := gift.New( gift.Grayscale(), gift.Sobel(), //水平和垂直梯度计算 ) dst := image.NewRGBA(filter.Bounds(img.Bounds())) filter.Draw(dst, img) return dst }
参考:
(注: 上記のコード例は参照のみを目的としています。実際のアプリケーションでは、以下に従って適切な変更と最適化を行う必要があります。特定のニーズ。)
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