Golang 画像処理: 画像の密度クラスタリングと画像分析を実行する方法を学びます

Golang 画像処理: 画像の密度クラスタリングと画像分析を実行する方法を学びます

はじめに:
画像処理、密度クラスタリングと画像分析の分野は 2 つの一般的なタスクです。密度クラスタリングは、密度に従って画像内のピクセルをクラスター化し、ピクセル間でクラスターを見つけるのに役立ちます。画像分析では、画像の特徴を抽出したり、物体認識を実行したりできます。この記事では、Golang 言語を使用して、画像処理における密度クラスタリングと画像分析によく使用されるライブラリとアルゴリズムの使用方法を紹介します。

1. 密度クラスタリング
密度クラスタリングは、データ ポイントの周囲の密度を計算することによってクラスターのクラスタリングを決定する、密度ベースのクラスタリング アルゴリズムです。画像処理では、ピクセルをデータポイントとしてクラスタリングして、画像のセグメンテーションと抽出を実現できます。

まず、関連するライブラリをインポートする必要があります:

import (
    "fmt"
    "image"
    "image/color"
    "image/jpeg"
    "os"
    "github.com/mjibson/go-dsp/fft"
)

次に、画像ファイルを読み取り、グレースケール画像に変換する関数を作成します:

func readImage(filename string) (image.Image, error) {
    file, err := os.Open(filename)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    defer file.Close()

    img, err := jpeg.Decode(file)
    if err != nil {
        return nil, err
    }

    grayImg := image.NewGray(img.Bounds())
    for x := 0; x < img.Bounds().Dx(); x++ {
        for y := 0; y < img.Bounds().Dy(); y++ {
            grayImg.Set(x, y, img.At(x, y))
        }
    }

    return grayImg, nil
}

次に、密度クラスタリングを実行する関数を実装できます。

func densityClustering(img image.Image, epsilon float64, minPts int) {
    width := img.Bounds().Dx()
    height := img.Bounds().Dy()
    data := make([][]int, width)
    visited := make([][]bool, width)

    for x := 0; x < width; x++ {
        data[x] = make([]int, height)
        visited[x] = make([]bool, height)
    }

    // 遍历每个像素点，计算其灰度值
    for x := 0; x < width; x++ {
        for y := 0; y < height; y++ {
            r, _, _, _ := img.At(x, y).RGBA()
            gray := int(r)

            data[x][y] = gray
        }
    }

    // 进行密度聚类
    for x := 0; x < width; x++ {
        for y := 0; y < height; y++ {
            if !visited[x][y] {
                visited[x][y] = true
                neighbors := getNeighbors(x, y, data, epsilon)

                if len(neighbors) < minPts {
                    // 噪声点
                    continue
                }

                // 新簇
                cluster := make([]image.Point, 0)
                cluster = append(cluster, image.Point{x, y})

                for len(neighbors) > 0 {
                    current := neighbors[0]
                    neighbors = neighbors[1:]

                    cx, cy := current.X, current.Y
                    if !visited[cx][cy] {
                        visited[cx][cy] = true
                        n := getNeighbors(cx, cy, data, epsilon)

                        if len(n) >= minPts {
                            neighbors = append(neighbors, n...)
                        }
                    }

                    // 将当前点加入簇
                    cluster = append(cluster, current)
                }

                fmt.Println(cluster)
            }
        }
    }
}

func getNeighbors(x, y int, data [][]int, epsilon float64) []image.Point {
    neighbors := make([]image.Point, 0)

    for dx := -1; dx <= 1; dx++ {
        for dy := -1; dy <= 1; dy++ {
            nx := x + dx
            ny := y + dy

            if nx >= 0 && ny >= 0 && nx < len(data) && ny < len(data[nx]) {
                if abs(float64(data[x][y]-data[nx][ny])) <= epsilon {
                    neighbors = append(neighbors, image.Point{nx, ny})
                }
            }
        }
    }

    return neighbors
}

func abs(x float64) float64 {
    if x < 0 {
        return -x
    }
    return x
}

サンプル コードでは、epsilon と minPts を使用してクラスタリングのパラメータを制御します。 ε は 2 つのピクセル間のグレースケール差の最大値を表し、minPts は最小濃度しきい値を表します。

2. 画像分析
画像分析とは、画像の特徴抽出とオブジェクト認識のプロセスを指します。 Golang では、go-dsp ライブラリの FFT (高速フーリエ変換) メソッドを使用して、画像の周波数領域の特徴を抽出できます。

まず、go-dsp ライブラリをインポートする必要があります:

import (
    "fmt"
    "github.com/mjibson/go-dsp/fft"
)

次に、画像のフーリエ変換を実行する関数を作成できます:

func fourierTransform(img image.Image) {
    width := img.Bounds().Dx()
    height := img.Bounds().Dy()
    data := make([][]float64, width)

    for x := 0; x < width; x++ {
        data[x] = make([]float64, height)
    }

    // 遍历每个像素点，计算其灰度值
    for x := 0; x < width; x++ {
        for y := 0; y < height; y++ {
            r, _, _, _ := img.At(x, y).RGBA()
            gray := float64(r)

            data[x][y] = gray
        }
    }

    // 进行傅里叶变换
    fftImg := make([][]complex128, width)
    for x := 0; x < width; x++ {
        fftImg[x] = make([]complex128, height)
    }
    for x := 0; x < width; x++ {
        temp := make([]complex128, height)
        for y := 0; y < height; y++ {
            temp[y] = complex(data[x][y], 0)
        }
        fft.FFT(temp)
        fftImg[x] = temp
    }

    fmt.Println(fftImg)
}

サンプル コードでは、各ピクセルを走査し、そのグレー値を計算し、それをフーリエ変換の入力データとして使用します。最後に、結果として得られる周波数領域の特徴を出力できます。

結論:
この記事では、Golang 画像処理における密度クラスタリングと画像分析について紹介します。密度クラスタリング アルゴリズムを実装することにより、画像内のピクセルをクラスタ化してセグメント化できます。フーリエ変換を通じて、画像の周波数領域の特徴を抽出できます。この記事のサンプル コードが、読者が画像処理に Golang を使用する際のヒントになれば幸いです。

以上がGolang 画像処理: 画像の密度クラスタリングと画像分析を実行する方法を学びますの詳細内容です。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。