Maison développement back-end Golang Comment utiliser Golang pour supprimer l'arrière-plan et la couleur des images

Comment utiliser Golang pour supprimer l'arrière-plan et la couleur des images

Aug 18, 2023 pm 11:58 PM
golang 图片处理 suppression de l'arrière-plan conversion des couleurs

Comment utiliser Golang pour supprimer larrière-plan et la couleur des images

Comment utiliser Golang pour effectuer la suppression de l'arrière-plan et la conversion des couleurs sur les images

Résumé :
Cet article présentera comment utiliser le langage de programmation Golang pour effectuer la suppression de l'arrière-plan et la conversion des couleurs sur les images. Nous utiliserons une bibliothèque tierce pour traiter les images et fournirons des exemples de code pour illustrer.

Introduction :
Le traitement d'image est une application importante dans le domaine de la vision par ordinateur. La suppression de l’arrière-plan et la conversion des couleurs sont deux des tâches courantes. Cet article présente principalement comment utiliser le langage de programmation Golang pour réaliser ces deux tâches.

Suppression de l'arrière-plan :
La suppression de l'arrière-plan consiste à séparer le sujet de l'image de l'arrière-plan pour obtenir de meilleurs effets visuels ou faciliter le traitement ultérieur. Nous utiliserons la bibliothèque GoCV pour implémenter la suppression en arrière-plan.

Tout d'abord, nous devons installer la bibliothèque GoCV. Vous pouvez exécuter la commande suivante dans le terminal pour installer la bibliothèque GoCV :

go get -u -d gocv.io/x/gocv
cd $GOPATH/src/gocv.io/x/gocv
make install
Copier après la connexion

Ensuite, nous pouvons utiliser l'exemple de code suivant pour implémenter la fonction de suppression d'arrière-plan :

package main

import (
    "gocv.io/x/gocv"
)

func main() {
    // 读取图像文件
    img := gocv.IMRead("input.jpg", gocv.IMReadColor)

    // 创建一个MaskMat,用于存储去除背景后的图像
    mask := gocv.NewMat()

    // 创建一个GrabCut算法实例
    grabCut := gocv.NewGrabCutWithMask()

    // 使用GrabCut算法进行背景去除
    // 参数一:输入图像
    // 参数二:输出图像
    // 参数三:一个Rectangle,用于指定主体位置
    // 参数四:一个MaskMat,用于存储去除背景后的图像
    grabCut.GrabCut(img, &mask, image.Rect(10, 10, 100, 100))

    // 将图像保存到文件
    gocv.IMWrite("output.jpg", mask)
}
Copier après la connexion

Enregistrez le code ci-dessus sous un .go</ code> et remplacez <code>input.jpg par le chemin réel de l'image d'entrée, puis exécutez le programme pour supprimer l'arrière-plan. L'image de sortie sera enregistrée sous output.jpg. .go文件,并将input.jpg替换为实际的输入图像路径,然后运行程序即可实现背景去除的操作。输出的图像将保存为output.jpg

色彩转换:
色彩转换是调整图像中的颜色分布,以实现不同的视觉效果。我们将使用GoCV库来实现色彩转换的功能。

以下是一个示例代码,展示了如何将图像从RGB色彩空间转换为灰度色彩空间:

package main

import (
    "gocv.io/x/gocv"
)

func main() {
    // 读取图像文件
    img := gocv.IMRead("input.jpg", gocv.IMReadColor)

    // 将图像转换为灰度色彩空间
    gray := gocv.NewMat()
    gocv.CvtColor(img, &gray, gocv.ColorBGRToGray)

    // 将图像保存到文件
    gocv.IMWrite("output.jpg", gray)
}
Copier après la connexion

将上述代码保存为.go文件,并将input.jpg替换为实际的输入图像路径,然后运行程序即可实现色彩转换的操作。输出的图像将保存为output.jpg

Conversion des couleurs : 

La conversion des couleurs consiste à ajuster la répartition des couleurs dans l'image pour obtenir différents effets visuels. Nous utiliserons la bibliothèque GoCV pour implémenter la fonction de conversion des couleurs.

Voici un exemple de code qui montre comment convertir une image de l'espace colorimétrique RVB en espace colorimétrique en niveaux de gris : 🎜rrreee🎜Enregistrez le code ci-dessus en tant que fichier .go et entrée Remplacez jpg. avec le chemin réel de l'image d'entrée, puis exécutez le programme pour réaliser l'opération de conversion des couleurs. L'image de sortie sera enregistrée sous output.jpg. 🎜🎜Conclusion : 🎜Grâce à l'introduction de cet article, nous avons appris à utiliser le langage de programmation Golang pour effectuer des opérations de suppression d'arrière-plan et de conversion de couleurs sur des images. Nous avons utilisé la bibliothèque GoCV pour implémenter ces fonctions et avons donné des exemples de code correspondants. Les lecteurs peuvent optimiser et étendre davantage ces codes en fonction de leurs propres besoins pour obtenir davantage de fonctions de traitement d'image. 🎜

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