Traitement d'images Golang : comment réparer des images et synthèse de textures

Traitement d'image Golang : Comment effectuer une réparation d'image et une synthèse de texture

Introduction : Le traitement d'image est l'un des domaines importants de la vision par ordinateur et de l'infographie modernes. En traitement d'image, la réparation d'images corrompues et la synthèse de textures sont l'une des tâches les plus courantes et les plus intéressantes. Cet article expliquera comment utiliser Golang pour la restauration d'images et la synthèse de textures, et fournira des exemples de code.

1. Réparation d'image

Dans le traitement d'image, la réparation d'image est une technologie qui améliore la qualité de l'image en réparant les images endommagées ou en supprimant le bruit des images. Dans Golang, nous pouvons utiliser certaines bibliothèques de traitement d'images pour implémenter des algorithmes de réparation d'images.

1.1 Restauration d'image basée sur la transformation de domaine

La transformation de domaine est une technologie de traitement d'image qui permet de restaurer l'image en faisant correspondre et en remplaçant une partie de l'image par la zone environnante. Dans Golang, nous pouvons utiliser la bibliothèque go-image pour implémenter cet algorithme.

Voici un exemple de code qui utilise un algorithme de transformation de domaine pour réparer une image :

import (
    "github.com/disintegration/gift"
    "github.com/vitali-fedulov/images"
)

func main() {
    // 加载原始图像
    img, _ := images.Open("input.jpg")

    // 对原始图像应用高斯模糊以去除噪声
    blur := gift.New(gift.GaussianBlur(2))
    imgBlur := img.Clone().Bounds(img.Bounds())
    blur.Draw(imgBlur, img)

    // 对修复之后的图像应用领域变换算法
    patchSize := 5
    blend := gift.New(gift.Blender(nil, gift.Copy))

    dt := images.DenoiseTransform{
        PatchRadius: patchSize,
        SearchWindowRadius: 2 * patchSize,
    }

    repairedImg := img.Clone().Bounds(img.Bounds())
    dt.Draw(repairedImg, imgBlur)

    // 将修复之后的图像保存为新的文件
    images.Save(repairedImg, "output.jpg")
}

Dans le code ci-dessus, nous chargeons d'abord l'image originale et utilisons le flou gaussien pour supprimer le bruit dans l'image. Ensuite, nous utilisons l'algorithme de transformation de domaine pour réparer l'image réparée et enregistrons l'image réparée en tant que nouveau fichier.

1.2 Restauration d'images basée sur le Deep Learning

Le Deep Learning est l'un des domaines les plus en vogue ces dernières années, et il peut obtenir des résultats étonnants dans de nombreuses tâches de traitement d'images. Dans la réparation d’images, nous pouvons également utiliser l’apprentissage profond pour effectuer la réparation d’images.

Dans Golang, nous pouvons utiliser la bibliothèque go-deepcv pour implémenter des algorithmes de réparation d'images basés sur le deep learning. Voici un exemple de code qui implémente l'inpainting d'image à l'aide de cette bibliothèque :

import (
    "github.com/LdDl/gocv"
    "github.com/LdDl/gocv/opencv"
)

func main() {
    // 加载原始图像
    img := gocv.IMRead("input.jpg", opencv.IMReadUnchanged)

    // 创建神经网络模型
    model := gocv.TexturedInpainting()

    // 对图像进行修复
    repairedImg := gocv.NewMat()
    model.Inpaint(img, repairedImg)

    // 将修复之后的图像保存为新的文件
    gocv.IMWrite("output.jpg", repairedImg)
}

Dans le code ci-dessus, nous chargeons d'abord l'image originale et créons un modèle de réseau neuronal. Nous utilisons ensuite le modèle pour réparer l'image et enregistrer l'image réparée en tant que nouveau fichier.

2. Synthèse de texture

La synthèse de texture est une technologie de traitement d'image qui peut synthétiser différentes textures en une nouvelle image de texture. Dans Golang, nous pouvons utiliser la bibliothèque go-image pour implémenter des algorithmes de synthèse de texture.

Ce qui suit est un exemple de code pour la synthèse de texture à l'aide de l'algorithme de synthèse de texture :

import (
    "github.com/disintegration/gift"
    "github.com/vitali-fedulov/images"
)

func main() {
    // 加载纹理图像和目标图像
    texture, _ := images.Open("texture.jpg")
    target, _ := images.Open("target.jpg")

    // 将纹理图像调整到和目标图像一样的尺寸
    resizedTexture := images.Resize(texture, target.Bounds().Dx(), target.Bounds().Dy())

    // 将纹理图像和目标图像进行融合
    blend := gift.New(gift.BlendWithMode(resizedTexture, gift.Normal, 1.0))
    result := target.Clone().Bounds(target.Bounds())
    blend.Draw(result, target)

    // 保存合成后的图像为新的文件
    images.Save(result, "output.jpg")
}

Dans le code ci-dessus, nous chargeons d'abord l'image de texture et l'image cible, puis ajustons l'image de texture à la même taille que l'image cible. Ensuite, nous utilisons un algorithme de fusion pour synthétiser l'image de texture et l'image cible, et enregistrons l'image synthétisée dans un nouveau fichier.

Conclusion :

Cet article explique comment utiliser Golang pour la réparation d'images et la synthèse de textures, et fournit des exemples de code correspondants. En apprenant et en appliquant ces techniques, nous pouvons obtenir des effets de traitement d’image plus riches et plus intéressants. J'espère que cet article vous sera utile.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!