go 怎么将图片二值化
时间: 2023-09-18 15:12:14 浏览: 55
将图片进行二值化,可以将其转化为只包含黑色和白色两种颜色的图像,方便进行图像处理和分析。在 Go 语言中,可以使用 image 包中的 Image 接口和 Gray 灰度模型来实现图像的二值化。
以下是一个简单的示例代码,使用 Floyd-Steinberg 算法对一张图片进行二值化:
```go
package main
import (
"image"
"image/color"
"image/draw"
"image/jpeg"
"os"
)
func main() {
// 读取图片
f, err := os.Open("example.jpg")
if err != nil {
panic(err)
}
defer f.Close()
img, err := jpeg.Decode(f)
if err != nil {
panic(err)
}
// 转为灰度图像
grayImg := image.NewGray(img.Bounds())
draw.Draw(grayImg, img.Bounds(), img, image.Point{}, draw.Src)
// 二值化处理
for y := 0; y < grayImg.Bounds().Dy(); y++ {
for x := 0; x < grayImg.Bounds().Dx(); x++ {
oldColor := grayImg.GrayAt(x, y)
newColor := color.Gray{0}
if oldColor.Y > 127 {
newColor = color.Gray{255}
}
grayImg.SetGray(x, y, newColor)
// Floyd-Steinberg 算法
quantError := int(oldColor.Y) - int(newColor.Y)
if x < grayImg.Bounds().Dx()-1 {
grayImg.SetGray(x+1, y, color.Gray{uint8(int(grayImg.GrayAt(x+1, y).Y) + quantError*7/16)})
}
if x > 0 && y < grayImg.Bounds().Dy()-1 {
grayImg.SetGray(x-1, y+1, color.Gray{uint8(int(grayImg.GrayAt(x-1, y+1).Y) + quantError*3/16)})
}
if y < grayImg.Bounds().Dy()-1 {
grayImg.SetGray(x, y+1, color.Gray{uint8(int(grayImg.GrayAt(x, y+1).Y) + quantError*5/16)})
}
if x < grayImg.Bounds().Dx()-1 && y < grayImg.Bounds().Dy()-1 {
grayImg.SetGray(x+1, y+1, color.Gray{uint8(int(grayImg.GrayAt(x+1, y+1).Y) + quantError*1/16)})
}
}
}
// 保存二值化后的图片
outputFile, err := os.Create("output.jpg")
if err != nil {
panic(err)
}
defer outputFile.Close()
jpeg.Encode(outputFile, grayImg, nil)
}
```
上述代码中,通过 `jpeg.Decode` 函数读取指定路径的图片,将其转化为灰度图像,然后使用 Floyd-Steinberg 算法计算每个像素的误差,将其与阈值(这里设为 127)进行比较,将像素的值设为黑色或白色,并对周围的像素进行误差扩散处理。最后将处理后的图像保存到指定路径的文件中。