Golang圖片操作：如何進行圖片的色彩平衡與色彩轉換

Golang圖片操作：如何進行圖片的色彩平衡和色彩轉換

導語：在影像處理領域，色彩平衡和色彩轉換是常用的操作之一。本文將介紹如何使用Go語言進行圖片的色彩平衡和色彩轉換，並提供對應的程式碼範例。

一、色彩平衡
色彩平衡是指調整影像中各個色彩通道的強度，使得影像的整體色彩更加均勻且自然。常用的色彩平衡演算法有亮度平衡、白平衡和直方圖均衡化等。

1. 亮度平衡
   亮度平衡是透過調整影像亮度的分佈來實現的。以下是一個簡單的範例程式碼，用來實現亮度平衡：

package main

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

func brightnessBalance(img image.Image) image.Image {
    width := img.Bounds().Dx()
    height := img.Bounds().Dy()

    balanceImg := image.NewRGBA(img.Bounds())

    for y := 0; y < height; y++ {
        for x := 0; x < width; x++ {
            r, g, b, a := img.At(x, y).RGBA()
            r = r * 2
            g = g * 2
            b = b * 2

            balanceImg.Set(x, y, color.RGBA{uint8(r), uint8(g), uint8(b), uint8(a)})
        }
    }

    return balanceImg
}

func main() {
    file, err := os.Open("input.png")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer file.Close()

    img, _, err := image.Decode(file)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    balanceImg := brightnessBalance(img)

    outputFile, err := os.Create("output.png")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer outputFile.Close()

    err = png.Encode(outputFile, balanceImg)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
}

以上程式碼中，我們透過遍歷圖像的每個像素，將每個像素的紅色、綠色和藍色通道的值乘以2，實現了整體亮度的提升。透過載入原始圖片和保存處理後的圖片，我們可以得到色彩平衡後的圖像。

2. 白平衡
   白平衡是為了消除圖片中因為光照不均勻而導致的色偏。以下是一個簡單的範例程式碼，用來實現白平衡：

package main

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

func whiteBalance(img image.Image) image.Image {
    width := img.Bounds().Dx()
    height := img.Bounds().Dy()

    whiteBalanceImg := image.NewRGBA(img.Bounds())

    var sumR, sumG, sumB float64
    for y := 0; y < height; y++ {
        for x := 0; x < width; x++ {
            r, g, b, a := img.At(x, y).RGBA()
            sumR += math.Log(float64(r))
            sumG += math.Log(float64(g))
            sumB += math.Log(float64(b))
        }
    }
    avgR := math.Exp(sumR / (float64(width * height)))
    avgG := math.Exp(sumG / (float64(width * height)))
    avgB := math.Exp(sumB / (float64(width * height)))

    for y := 0; y < height; y++ {
        for x := 0; x < width; x++ {
            r, g, b, a := img.At(x, y).RGBA()
            r = uint32(math.Log(float64(r)) * avgR / float64(r))
            g = uint32(math.Log(float64(g)) * avgG / float64(g))
            b = uint32(math.Log(float64(b)) * avgB / float64(b))

            whiteBalanceImg.Set(x, y, color.RGBA{uint8(r), uint8(g), uint8(b), uint8(a)})
        }
    }

    return whiteBalanceImg
}

func main() {
    file, err := os.Open("input.png")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer file.Close()

    img, _, err := image.Decode(file)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    whiteBalanceImg := whiteBalance(img)

    outputFile, err := os.Create("output.png")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer outputFile.Close()

    err = png.Encode(outputFile, whiteBalanceImg)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
}

以上程式碼中，我們透過計算圖像中所有像素的對數值的平均數，並將每個像素的對數值乘以平均數之後再進行指數運算，從而實現了白平衡。同樣地，透過載入原始圖片和保存處理後的圖片，我們可以得到白平衡後的圖像。

二、色彩轉換
色彩轉換是指將一種色彩空間下的顏色轉換為另一種色彩空間下的顏色。常用的色彩轉換有RGB到HSV和RGB到YUV等。

1. RGB到HSV的轉換
   RGB和HSV是兩種常見的色彩空間，其中RGB用於表示紅、綠、藍三個顏色分量，HSV用來表示顏色的色調、飽和度和亮度三個屬性。

下面是一個簡單的範例程式碼，用來將RGB顏色轉換為HSV顏色：

package main

import (
    "fmt"
    "image/color"
)

func rgbToHsv(r, g, b uint8) (uint16, uint8, uint8) {
    var h, s, v uint16

    max := uint16(r)
    if uint16(g) > max {
        max = uint16(g)
    }
    if uint16(b) > max {
        max = uint16(b)
    }

    min := uint16(r)
    if uint16(g) < min {
        min = uint16(g)
    }
    if uint16(b) < min {
        min = uint16(b)
    }

    v = max
    delta := max - min

    if max != 0 {
        s = uint8(delta) * 255 / uint8(max)
    } else {
        s = 0
    }

    if delta != 0 {
        if max == uint16(r) {
            h = (uint16(g) - uint16(b)) * 60 / delta
            if uint16(g) < uint16(b) {
                h += 360
            }
        } else if max == uint16(g) {
            h = (2 + (uint16(b)-uint16(r))/delta) * 60
        } else {
            h = (4 + (uint16(r)-uint16(g))/delta) * 60
        }
    } else {
        h = 0
    }

    return h, s, uint8(v)
}

func main() {
    r := uint8(255)
    g := uint8(0)
    b := uint8(0)

    h, s, v := rgbToHsv(r, g, b)

    fmt.Printf("RGB(%d, %d, %d) -> HSV(%d, %d, %d)
", r, g, b, h, s, v)
}

以上程式碼中，我們根據RGB顏色分量的值，經過一系列的計算，計算出對應的HSV顏色分量的值。我們透過將RGB分量的值設定為紅色的最大值，從而輸出純紅的RGB顏色，並計算出對應的HSV顏色。

2. RGB到YUV的轉換
   YUV也是常見的色彩空間，其中Y表示亮度，U和V表示色度。下面是一個簡單的範例程式碼，用來將RGB顏色轉換為YUV顏色：

package main

import (
    "fmt"
    "image/color"
)

func rgbToYuv(r, g, b uint8) (uint8, uint8, uint8) {
    y := uint8(float32(r)*0.299 + float32(g)*0.587 + float32(b)*0.114)
    u := uint8((-float32(r)*0.14713 - float32(g)*0.28886 + float32(b)*0.436 + 128) / 2)
    v := uint8((float32(r)*0.615 + float32(g)*0.51499 - float32(b)*0.10001 + 128) / 2)
    return y, u, v
}

func main() {
    r := uint8(255)
    g := uint8(0)
    b := uint8(0)

    y, u, v := rgbToYuv(r, g, b)

    fmt.Printf("RGB(%d, %d, %d) -> YUV(%d, %d, %d)
", r, g, b, y, u, v)
}

以上程式碼中，我們根據RGB顏色分量的值，透過一系列的計算，計算出對應的YUV顏色分量的值。同樣地，我們透過將RGB分量的值設定為紅色的最大值，從而輸出純紅的RGB顏色，並計算出對應的YUV顏色。

結語：本文介紹了使用Go語言進行圖片的色彩平衡和色彩轉換的方法，並提供了相應的程式碼範例。希望讀者透過本文對Golang圖片操作有更深入的理解，並且能夠應用到實際項目中。

以上是Golang圖片操作：如何進行圖片的色彩平衡與色彩轉換的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！