如何使用Golang对图片进行边缘增强和形状识别

如何使用Golang对图片进行边缘增强和形状识别

1. 前言

图像处理成为应用广泛的领域，而边缘增强和形状识别是其中的重要操作。本文将介绍如何使用Golang进行边缘增强和形状识别的基本操作。

2. 边缘增强

边缘增强是指通过对图像边缘处进行增强，从而突出图像中重要的信息，提高图像的视觉效果。下面将介绍如何使用Golang对图像进行边缘增强。

2.1 导入相关库

Golang支持对图像进行处理的库包括image和image/color两个包。其中，image/color包提供了一些常用的颜色模型和对应的转换函数；而image包则提供了对图像进行读取、写入、处理等操作的接口和函数。

import (
    "image"
    "image/color"
)

2.2 读取图像

使用image包中的函数，我们可以轻松地读取一张图像。

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

2.3 创建边缘增强处理器

使用灰度图像能够更准确地识别图像边缘，因此我们需要将彩色图像转换为灰度图像。在这里我们选择使用image/color中的RGBToYCbCr()函数进行转换。转换后的灰度图像只有一个亮度通道，在下一步操作中我们将对该通道进行处理。

对灰度图像进行边缘增强处理时，我们可以使用Sobel算子来进行卷积。Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，可以将图像中的明显边缘区分出来。

// 转换为灰度图像
gray := image.NewGray(img.Bounds())
for x := 0; x < img.Bounds().Max.X; x++ {
    for y := 0; y < img.Bounds().Max.Y; y++ {
        c := color.RGBToYCbCr(img.At(x, y).(color.RGBA))
        gray.Set(x, y, color.Gray{c.Y})
    }
}
// 创建Sobel算子
sobelX := [3][3]int{{-1, 0, 1}, {-2, 0, 2}, {-1, 0, 1}}
sobelY := [3][3]int{{-1, -2, -1}, {0, 0, 0}, {1, 2, 1}}
// 创建边缘增强处理器
eh := edgeEnhancer{gray, sobelX, sobelY, 50}
edges := eh.process()

2.4 边缘增强处理

使用创建好的边缘增强处理器，我们可以对灰度图像进行边缘增强处理。此处使用的边缘增强方法为Sobel算子，通过对图像进行卷积操作来突出图像中的明显边缘。

type edgeEnhancer struct {
    gray  *image.Gray
    sx, sy [3][3]int
    thresh int
}
// 边缘增强处理
func (eh *edgeEnhancer) process() *image.Gray {
    dst := image.NewGray(eh.gray.Bounds())
    for y := 1; y < eh.gray.Bounds().Max.Y-1; y++ {
        for x := 1; x < eh.gray.Bounds().Max.X-1; x++ {
            gx, gy := 0, 0
            for j := -1; j <= 1; j++ {
                for i := -1; i <= 1; i++ {
                    gx += eh.sx[j+1][i+1] * int(eh.gray.GrayAt(x+i, y+j).Y)
                    gy += eh.sy[j+1][i+1] * int(eh.gray.GrayAt(x+i, y+j).Y)
                }
            }
            g := int(math.Sqrt(float64(gx*gx + gy*gy)))
            if g >= eh.thresh {
                dst.SetGray(x, y, color.Gray{uint8(g)})
            } else {
                dst.SetGray(x, y, color.Gray{0})
            }
        }
    }
    return dst
}

3. 形状识别

形状识别是指对图像中的形状进行识别、分析、处理等操作。下面将介绍如何使用Golang对图像进行形状识别。

3.1 导入相关库

形状识别需要使用到的库包括image、image/color和math/bits三个包。其中，bits包提供了一些与二进制位操作相关的函数，而image/color和image两个包仍然用于图像处理。

import (
    "image"
    "image/color"
    "math/bits"
)

3.2 读取图像并转换为二值图像

形状识别需要将图像转换为二值图像。通常，对彩色图像的转换方式有概率阈值法、大津法、灰度共生矩阵法、OTSU算法等，这里我们选择使用OTSU算法进行二值化处理。

type binarizer struct {
    gray   *image.Gray
    thresh int
}
// 二值化处理
func (bz *binarizer) binarize() *image.Gray {
    dst := image.NewGray(bz.gray.Bounds())
    hist := make([]int, 256)
    for y := 0; y < bz.gray.Bounds().Max.Y; y++ {
        for x := 0; x < bz.gray.Bounds().Max.X; x++ {
            c := bz.gray.GrayAt(x, y).Y
            hist[c]++
        }
    }
    sum, sumB, wB, wF, varMax, threshold := 0, 0, 0, 0, 0.0, 0
    total := bz.gray.Bounds().Max.X * bz.gray.Bounds().Max.Y
    for i := 0; i < 256; i++ {
        sum += i * hist[i]
    }
    for t := 0; t < 256; t++ {
        wB += hist[t]
        if wB == 0 {
            continue
        }
        wF = total - wB
        if wF == 0 {
            break
        }
        sumB += t * hist[t]
        mB := float64(sumB) / float64(wB)
        mF := float64(sum-sumB) / float64(wF)
        varBetween := float64(wB) * float64(wF) * (mB - mF) * (mB - mF)
        if varBetween > varMax {
            varMax = varBetween
            threshold = t
        }
    }
    bz.thresh = threshold
    for y := 0; y < bz.gray.Bounds().Max.Y; y++ {
        for x := 0; x < bz.gray.Bounds().Max.X; x++ {
            c := bz.gray.GrayAt(x, y).Y
            if int(c) >= threshold {
                dst.SetGray(x, y, color.Gray{255})
            } else {
                dst.SetGray(x, y, color.Gray{0})
            }
        }
    }
    return dst
}

3.3 创建形状识别处理器

对二值图像进行形状识别的常用算法是Hough变换。Hough变换可以将图像中的曲线或直线的参数转换成二维空间内的点对，从而使得在空间内对这些曲线或直线进行检测和识别成为可能。下面我们先要对二值图像进行Hough变换，创建好处理器后便可进行处理。

type shapeRecognizer struct {
    bin     *image.Gray
    hough   [][]int
    maxRho  int
    maxTh   int
    minTh   int
    weights []int
    thresh  int
    threshP int
}
// 创建形状识别器
func newShapeRecognizer(bin *image.Gray, maxTh, minTh int) *shapeRecognizer {
    sr := &shapeRecognizer{
        bin:     bin,
        maxRho:  int(math.Sqrt(float64(bin.Bounds().Max.X*bin.Bounds().Max.X + bin.Bounds().Max.Y*bin.Bounds().Max.Y))),
        maxTh:   maxTh,
        minTh:   minTh,
        thresh:  200,
        threshP: 50,
    }
    sr.computeHough()
    sr.computeWeights()
    return sr
}

3.4 Hough变换处理

对二值图像进行Hough变换，我们需要先定义出Hough空间中的x、y坐标和极径rho（由于需要遍历整个空间，因此rho的最大值通常需要根据图像大小来确定。此处由于处理的是正方形的图像，因此rho的最大值为图像的对角线长度。）、极角theta等参数，再通过对图像中的每个像素进行遍历，并计算出它们在Hough空间中的坐标。

// 计算Hough变换
func (sr *shapeRecognizer) computeHough() {
    w, h := sr.bin.Bounds().Max.X, sr.bin.Bounds().Max.Y
    sr.hough = make([][]int, sr.maxRho+1)
    for i := 0; i < len(sr.hough); i++ {
        sr.hough[i] = make([]int, sr.maxTh+1)
    }
    for y := 0; y < h; y++ {
        for x := 0; x < w; x++ {
            if sr.bin.GrayAt(x, y).Y == 0 {
                continue
            }
            for th := sr.minTh; th <= sr.maxTh; th++ {
                r := int(float64(x)*math.Cos(float64(th)*math.Pi/180) + float64(y)*math.Sin(float64(th)*math.Pi/180))
                if r >= 0 && r <= sr.maxRho {
                    sr.hough[r][th]++
                }
            }
        }
    }
}

3.5 计算权重

通过计算每个Hough空间中的坐标点的权重，我们可以将多个点密集的区域（即形状）从背景中提取出来。

// 计算权重
func (sr *shapeRecognizer) computeWeights() {
    sr.weights = make([]int, sr.maxTh+1)
    for r := 0; r < sr.maxRho; r++ {
        for th := sr.minTh; th <= sr.maxTh; th++ {
            if sr.hough[r][th] > sr.thresh {
                for dth := -sr.threshP; dth <= sr.threshP; dth++ {
                    idx := sr.adjustTheta(th+dth, sr.maxTh)
                    sr.weights[idx] += sr.hough[r][th]
                }
            }
        }
    }
}

3.6 形状识别处理

通过定义识别器的参数后，我们可以对提取出的形状区域进行处理，检测其中是否存在目标形状，从而进行进一步的处理。

// 形状识别处理
func (sr *shapeRecognizer) process() []image.Point {
    points := make([]image.Point, 0)
    for th := sr.minTh; th <= sr.maxTh; th++ {
        if sr.weights[th] > sr.thresh {
            for r := 0; r < sr.maxRho; r++ {
                if sr.hough[r][th] > sr.thresh {
                    xmin, ymin := 0, 0
                    xmax, ymax := sr.bin.Bounds().Max.X-1, sr.bin.Bounds().Max.Y-1
                    if th >= 45 && th < 135 {
                        xmin = int(float64(r)/math.Cos(float64(th)*math.Pi/180) - float64(ymax)*math.Tan(float64(th)*math.Pi/180))
                        if xmin < 0 {
                            xmin = 0
                        }
                        xmax = int(float64(r)/math.Cos(float64(th)*math.Pi/180) - float64(ymin)*math.Tan(float64(th)*math.Pi/180))
                        if xmax >= sr.bin.Bounds().Max.X {
                            xmax = sr.bin.Bounds().Max.X - 1
                        }
                    } else {
                        ymin = int(float64(r)/math.Sin(float64(th)*math.Pi/180) - float64(xmax)*math.Tan(float64(th)*math.Pi/180))
                        if ymin < 0 {
                            ymin = 0
                        }
                        ymax = int(float64(r)/math.Sin(float64(th)*math.Pi/180) - float64(xmin)*math.Tan(float64(th)*math.Pi/180))
                        if ymax >= sr.bin.Bounds().Max.Y {
                            ymax = sr.bin.Bounds().Max.Y - 1
                        }
                    }
                    for y := ymin; y <= ymax; y++ {
                        for x := xmin; x <= xmax; x++ {
                            if sr.bin.GrayAt(x, y).Y > 0 {
                                points = append(points, image.Pt(x, y))
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
    return points
}
// 调整极角
func (sr *shapeRecognizer) adjustTheta(th, maxTh int) int {
    if th < 0 {
        th += maxTh
    } else if th > maxTh {
        th -= maxTh
    }
    return th
}

4. 总结

本文介绍了如何使用Golang对图像进行边缘增强和形状识别的基本操作。使用Golang进行图像处理可以通过调用相应的库包，使得处理过程更加简单明了、代码更加清晰易读。在实际应用中，这些基本操作也是图像处理的基础，对于进一步的高级操作和算法实现有着很重要的意义。