php小编鱼仔指出，高斯模糊是一种常用的图像处理技术，可以使图像变得模糊，常用于美化照片或实现特效。然而，如果不正确地实现高斯模糊算法，可能会产生奇怪的输出。这可能包括图像失真、边缘模糊或色彩偏移等问题。因此，在使用高斯模糊技术时，必须注意算法的正确实现，以确保获得预期的输出效果。
问题内容
我正在尝试在 golang image.image 对象上实现高斯模糊。对于以下图像：
生成的输出图像为：
正如人们所看到的，输出图像包含一些未处理的边界，这些边界对应于当前不处理边缘的实现决策，这让我认为我可能在某种程度上搞砸了计算（我的意思是，这部分实现的工作原理，因此我可以在迭代图像像素时丢弃差一错误）。我已经多次检查了这段代码，但我找不到我的错误。我非常感谢有关实施的一些帮助和考虑，这可以帮助我解决问题。代码包含在下面。如果需要任何编辑或澄清，请告诉我！
package main
import (
"image"
"image/color"
"image/draw"
"image/jpeg"
"math"
"os"
)
func main() {
f, err := os.Open("dog.jpeg")
if err != nil {
panic(err)
}
img, err := jpeg.Decode(f)
if err != nil {
panic(err)
}
newImg := gaussianBlur(img, 3)
out, err := os.Create("dog-blurred.jpeg")
if err != nil {
panic(err)
}
err = jpeg.Encode(out, newImg, nil)
if err != nil {
panic(err)
}
}
func applyGaussianFunction(x, y, stdDev float64) float64 {
// eFactor := 1 / (2 * math.Pi * stdDev*stdDev);
ePowNominator := -(x*x + y*y);
ePowDenominator := 2 * stdDev*stdDev;
return math.Pow(math.E, (ePowNominator/ePowDenominator));
}
func generateKernel(radius int) [][]float64 {
size := 1 + (radius * 2);
kernel := make([][]float64, size);
stdDev := math.Max(float64(radius / 2), 1);
sum := float64(0);
for i := 0; i < size; i++ {
kernel[i] = make([]float64, size);
}
for i := -radius; i < radius + 1; i++ {
for j := -radius; j < radius + 1; j++ {
val := applyGaussianFunction(float64(j), float64(i), stdDev);
kernel[i + radius][j + radius] = val;
sum += val;
}
}
for i := 0; i < size; i++ {
for j := 0; j < size; j++ {
kernel[i][j] /= sum;
}
}
return kernel;
}
func makeImageRGBA(src image.Image) *image.RGBA {
b := src.Bounds().Size();
rgba := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, b.X, b.Y));
draw.Draw(rgba, rgba.Bounds(), src, image.Pt(0, 0), draw.Src);
return rgba;
}
func gaussianBlur(img image.Image, radius int) image.Image {
size := img.Bounds().Size();
rgbaImg := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, size.X, size.Y));
kernel := generateKernel(radius);
for y := radius; y < size.Y - radius; y++ {
for x := radius; x < size.X - radius; x++ {
var nr, ng, nb, na float64 = 0, 0, 0, 0;
for i := -radius; i < radius + 1; i++ {
for j := -radius; j < radius + 1; j++ {
// NEW: Get pixels from original Image
pr, pg, pb, pa := img.At(x - j, y - i).RGBA();
nr += float64(pr) * kernel[i + radius][j + radius];
ng += float64(pg) * kernel[i + radius][j + radius];
nb += float64(pb) * kernel[i + radius][j + radius];
na += float64(pa) * kernel[i + radius][j + radius];
}
}
// Handle overflow by using 64-bit alphapremultiplied values
rgbaImg.Set(x, y, color.RGBA64{uint16(nr), uint16(ng), uint16(nb), uint16(na)});
}
}
return rgbaImg;
}
编辑
- 我修改了代码，以便从原始图像中读取像素，而不是从
rgbaimg - 我还从
applygaussianfunction函数注释了efactor，因为我已经使用sum变量规范化内核 - 修改了
.set方法以使用 64 位 rgba 结构
这是新生成的图像
那些黑色边框很容易解决，我已经在解决它们了。这不再是问题的一部分。
解决方法
您正在从正在写入的同一图像中读取内容。您应该从原始图像中读取：
pr, pg, pb, pa := img.at(x+j, y+i).rgba()
编辑：
此外， image.at 返回 color.rgba，而 func (color.rgba) rgba 返回0 到 0xffff 范围。然而 color.rgba 构造函数期望它们在 0 到 255 范围内。在写入结果时，您可能需要使用 color.rgba64：
rgbaImg.Set(x, y, color.RGBA64{uint16(nr), uint16(ng), uint16(nb), uint16(na)}); 
