我刚开始学习图像处理,并选择 go 作为我的首选语言来开始处理图像。我有一组uint32值,例如:[[287 277 283 297 295 279 279 292 305 295 285 282 290 297 293 290 285 282 279 282 297 300 300 297 290 290 290 293 306 310 303 293 300 295 288 288 292 292 295 311 301 295 285 288 298 298 288 292 288 295 306 303 297 293 306 313 313 310 303 303 306 310 305 305 303 303 300 297 290 293 303 313 295 292 298 305 301 301 301 295 310 300 297 300 300 300 306 316 303 306 306 310 310 306 297 290 301 305 311 308 301 295 292 292 295 295 298 298 298 298 298 298 306 303 303 297 293 297 303 310 303 300 300 303 300 293 297 303 303 303 303 300 300 297 300 300 297 300 303 310 310 310 306 303 305 301 301 301 301 298 298 298 301 301 301 298 298 301 301 295 298 301 298 295 298 301 298 295 292 288 285 282 288 295 301 308 298 292 292 292 295 298 292 288 288 292 288 285 282 285 285 282 290 290 297 300 293 283 283 290 290 293 297 293 287 280 277 274 283 287 287 283 283 283 287 290 290 287 287 283 280 287 290 280 287 290 293 287 283 283 282 275 288 288 287 283 277 277 277 280 277 280 283 280 277 270 270 274 287 280 277 277 280 280 280 280 277 277 274 274 274 274 277 277 270 274 277 280 283 283 280 277 279 282 280 275 277 295 315 310 306 321 341 432 620 754 768 751 660 478 357 326 316 313 305 301 293 297 297 292 290 290 293 295 282 277 277 280 280 280 277 274 287 293 297 287 280 283 287 290 297 300 303 303 300 297 300 303 287 297 300 293 293 300 303 301 303 306 306 297 288 295 298 298 292 295 293 297 297 297 300 300 305 305 305 305 305 301 301 301 308 305 298 292 295 301 301 295 293 290 293 300 300 300 300 300 310 300 303 306 303 300 306 306 313 310 306 306 306 306 301 301 305 305 305我认为这个问题更多的是我应该采取什么步骤来获取这个数组并将其转换为图像?我假设会有许多按位运算和转换等,但是有没有人知道任何特定的算法,甚至是核心 Go 库,或者我可以参考的一些材料来实现这种转换?我确定存在某些东西,但我很难在没有把握和信心的情况下引用它。如果有人能指出我正确的方向,我将永远感激不已......我有以下关于传感器类型的信息,如果这对理解像素值有用的话……SensorType is Monochrome, RGGB, CMYG, CMYG2 or LRGB *or* Color
1 回答
茅侃侃
TA贡献1842条经验 获得超21个赞
这是一张尺寸为 600x800 的灰度图像。如果你运行你的文件来wc
计算单词:
wc YOURFILE.TXT 0 480000 1015388 YOURFILE.TXT
你会看到它有:
没有换行符(全部一行),
480,000 个单词(或数字组)和
大约一百万个字符。
480,000 是 600x800 像素和灰度的线索,因为如果 3 通道 RGB 它将具有 600x800x3,如果 4 通道 RGBA 则具有 600x800x4。
您现在可以使用 提取它Go
,但我是这样做的……
先写一个简单的NetPBM PGM header 说它是灰度,ASCII(不是二进制)和 600x800,最大值为 255。[]
然后通过用换行符替换(tr
意思是“翻译/转置” )来删除所有内容以制作 PGM 文件:
{ printf "P2\n600 800\n255\n"; tr '[]' '\n\n' < YOURFILE.TXT ; } > image.pgm
image.pgm
现在看起来像这样:
P2 600 800 255 7 7 7 8 8 7 ... ...
请注意,PGM
文件可以很容易地在GIMP、feh
、xv
、Photoshop、 macOS中查看Preview.app
,最有可能在 IrfanView 甚至 MS Paint 中查看。
然后我使用ImageMagick自动调平对比度并制作 JPEG:
magick image.pgm -auto-level image.jpg
正如您所看到的,auto-level
对于如此低对比度的图像来说有点刺眼,并且它产生了条带效应,但您可以用其他不那么刺耳的方式来对比拉伸。
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