如何使用Golang对图片进行色彩修复和白平衡处理

1. Golang对图片进行色彩修复处理

在Golang中，可以使用imaging库来对图片进行色彩修复处理。该库支持多种格式的图片，包括PNG，JPEG和GIF等。

1.1 安装imaging库

可以通过在终端运行以下命令来安装imaging库：

go get -u github.com/disintegration/imaging

1.2 读取并处理图片

首先需要读取需要处理的图片。可以使用imaging库中的Open函数来读取图片：

import "github.com/disintegration/imaging"

  
img, err := imaging.Open("input.png")
if err != nil {
    // 处理错误
}

接下来，可以使用Adjust函数来对图片进行色彩修复处理：

import "github.com/disintegration/imaging"

  
img, err := imaging.Open("input.png")
if err != nil {
    // 处理错误
}
  
img = imaging.AdjustSaturation(img, 20)

在上面的代码中，使用AdjustSaturation函数来增加图片的饱和度。该函数需要传入两个参数，第一个参数为需要处理的图片，第二个参数为需要增加的饱和度值。在本例中，饱和度值为20。

2. Golang对图片进行白平衡处理

白平衡是一种处理图像中偏色的算法，它基于多个目标点的颜色来确定图像中光源的颜色。在Golang中，可以使用imaging库来进行白平衡处理。

2.1 读取并处理图片

首先需要读取需要处理的图片。可以使用imaging库中的Open函数来读取图片：

import "github.com/disintegration/imaging"

  
img, err := imaging.Open("input.png")
if err != nil {
    // 处理错误
}

2.2 获取图片中的白色像素点

使用imaging库中的函数可以轻松获取图片中的白色像素点：

import "github.com/disintegration/imaging"

whitePoint, err := imaging.FindExtrema(img)

该方法会遍历整个图像，查找亮度最高的像素点。这个像素点通常是白点或者是光源的位置。

2.3 获取RGB和YCbCr颜色值的平均值

使用上一步得到的白色像素点可以得到RGB和YCbCr颜色值的平均值：

import "image/color"

// 计算RGB平均值
rgbSum := color.RGBA{
    R: uint8(whitePoint.R / whitePoint.A),
    G: uint8(whitePoint.G / whitePoint.A),
    B: uint8(whitePoint.B / whitePoint.A),
}
// 计算YCbCr平均值
yccSum := color.YCbCr{
    Y:  uint8(whitePoint.R*77 + whitePoint.G*150 + whitePoint.B*29 / 256 / 100),
    Cb: uint8(-whitePoint.R*43 - whitePoint.G*85 + whitePoint.B*128 / 256 / 100),
    Cr: uint8(whitePoint.R*128 - whitePoint.G*107 - whitePoint.B*21 / 256 / 100),
}

在上面的代码中，计算RGB平均值和YCbCr平均值并存储在rgbSum和yccSum变量中。

2.4 实现白平衡算法

接下来可以利用上面得到的RGB和YCbCr平均值来实现白平衡算法：

import "github.com/disintegration/imaging"

// 实现白平衡算法
img = imaging.AdjustFunc(img, func(c color.RGBA) color.RGBA {
    // 计算RGB偏移量
    ro := float32(rgbSum.R) / float32(c.R)
    go := float32(rgbSum.G) / float32(c.G)
    bo := float32(rgbSum.B) / float32(c.B)
    
    // 计算YCbCr偏移量
    yc := color.YCbCr{
        Y: uint8(float32(c.R)*0.299 + float32(c.G)*0.587 + float32(c.B)*0.114),
        Cb: uint8(-float32(c.R)*0.168736 - float32(c.G)*0.331264 + float32(c.B)*0.5),
        Cr: uint8(float32(c.R)*0.5 - float32(c.G)*0.418688 - float32(c.B)*0.081312),
    }
    
    yco := color.YCbCr{
        Y: uint8(float32(yccSum.Y) / float32(yc.Y)),
        Cb: uint8(float32(yccSum.Cb) / float32(yc.Cb)),
        Cr: uint8(float32(yccSum.Cr) / float32(yc.Cr)),
    }
    
    ro *= float32(c.R)
    go *= float32(c.G)
    bo *= float32(c.B)
    
    r := uint8(ro)
    g := uint8(go)
    b := uint8(bo)
    
    // 返回新颜色值
    return color.RGBA{r, g, b, c.A}
})

在上面的代码中，实现了白平衡算法。该算法首先计算RGB和YCbCr的偏移量，然后根据偏移量对像素进行修复处理。