Golang の画像操作: 画像のフェード防止とピクセル配置の方法を学びます

Golang 画像操作: 画像のアンチフェーディングとピクセル配置の方法を学ぶ

画像処理の分野では、アンチフェーディングとピクセル配置は 2 つの一般的な操作です。 。アンチフェードとは、画像内のピクセルの色の反転を変更することを指しますが、ピクセルの再配置は画像内のピクセルを再配置します。この記事では、Golang 言語を使用して、これら 2 つの画像操作を実装する方法を学びます。

1. アンチフェーディング

アンチフェーディングとは、画像内の各ピクセルの色を反転すること、つまり、明るさと色の値を完全に反転することを指します。簡単なフェード防止コードの例を次に示します。

package main

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

func main() {
    // 打开图像文件
    file, err := os.Open("input.png")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer file.Close()

    // 解码图像
    img, err := png.Decode(file)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 创建新的图像
    bounds := img.Bounds()
    newImg := image.NewRGBA(bounds)

    // 遍历每个像素，进行反褪色操作
    for y := bounds.Min.Y; y < bounds.Max.Y; y++ {
        for x := bounds.Min.X; x < bounds.Max.X; x++ {
            oldColor := img.At(x, y)
            oldR, oldG, oldB, _ := oldColor.RGBA()

            // 反褪色操作
            newR := 0xFFFF - oldR
            newG := 0xFFFF - oldG
            newB := 0xFFFF - oldB

            // 创建新的颜色
            newColor := color.RGBA{uint8(newR >> 8), uint8(newG >> 8), uint8(newB >> 8), 0xFF}

            // 设置新的像素值
            newImg.Set(x, y, newColor)
        }
    }

    // 创建输出文件
    outputFile, err := os.Create("output.png")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer outputFile.Close()

    // 编码并保存图像
    err = png.Encode(outputFile, newImg)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
}

この例では、最初に画像ファイルを開き、次に画像をデコードして新しい空白の画像を作成します。次に、元の画像の各ピクセルを反復処理し、それに対してアンフェード操作を実行し、新しい色を新しい画像ピクセルに設定します。最後に、新しい画像をエンコードして出力ファイルに保存します。

2. ピクセルの配置

ピクセルの配置とは、画像内のピクセルを再配置する操作を指します。 Golang では、ピクセルの配置はピクセルの座標を変更することで実現されます。単純なピクセル配置のコード例を次に示します。

package main

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

func main() {
    // 打开图像文件
    file, err := os.Open("input.png")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer file.Close()

    // 解码图像
    img, err := png.Decode(file)
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // 创建新的图像
    bounds := img.Bounds()
    newImg := image.NewRGBA(bounds)

    // 遍历每个像素，并进行像素排列
    for y := bounds.Min.Y; y < bounds.Max.Y; y++ {
        for x := bounds.Min.X; x < bounds.Max.X; x++ {
            // 计算新的像素坐标
            newX := bounds.Max.X - x - 1
            newY := bounds.Max.Y - y - 1

            // 获取原始像素
            oldColor := img.At(x, y)

            // 设置新的像素值
            newImg.Set(newX, newY, oldColor)
        }
    }

    // 创建输出文件
    outputFile, err := os.Create("output.png")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer outputFile.Close()

    // 编码并保存图像
    err = png.Encode(outputFile, newImg)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
}

この例でも、最初に画像ファイルを開いて画像をデコードし、次に新しい空の画像を作成します。次に、元の画像の各ピクセルをループして、新しいピクセル座標を計算します。最後に、元の画像のピクセル値を新しい画像の新しい座標にコピーします。最後に、新しい画像をエンコードして保存します。

これら 2 つの画像操作のサンプル コードを調べると、Golang での画像処理が非常にシンプルで柔軟であることがわかります。これらの操作は、より複雑な画像処理タスクに拡張できるだけでなく、他の Golang ライブラリやツールと併用して、より興味深い機能を実現することもできます。この記事が画像処理と Golang プログラミングの理解を深めるのに役立つことを願っています。

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