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php小編魚仔指出，高斯模糊是一種常用的圖像處理技術(shù)，可以使圖像變得模糊，常用于美化照片或?qū)崿F(xiàn)特效。然而，如果不正確地實(shí)現(xiàn)高斯模糊算法，可能會產(chǎn)生奇怪的輸出。這可能包括圖像失真、邊緣模糊或色彩偏移等問題。因此，在使用高斯模糊技術(shù)時，必須注意算法的正確實(shí)現(xiàn)，以確保獲得預(yù)期的輸出效果。

問題內(nèi)容

我正在嘗試在 golang image.image 對象上實(shí)現(xiàn)高斯模糊。對于以下圖像：

生成的輸出圖像為：

正如人們所看到的，輸出圖像包含一些未處理的邊界，這些邊界對應(yīng)于當(dāng)前不處理邊緣的實(shí)現(xiàn)決策，這讓我認(rèn)為我可能在某種程度上搞砸了計算（我的意思是，這部分實(shí)現(xiàn)的工作原理，因此我可以在迭代圖像像素時丟棄差一錯誤）。我已經(jīng)多次檢查了這段代碼，但我找不到我的錯誤。我非常感謝有關(guān)實(shí)施的一些幫助和考慮，這可以幫助我解決問題。代碼包含在下面。如果需要任何編輯或澄清，請告訴我！

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;
}

登錄后復(fù)制

編輯

我修改了代碼，以便從原始圖像中讀取像素，而不是從 rgbaimg
我還從 applygaussianfunction 函數(shù)注釋了 efactor，因?yàn)槲乙呀?jīng)使用 sum 變量規(guī)范化內(nèi)核
修改了 .set 方法以使用 64 位 rgba 結(jié)構(gòu)

這是新生成的圖像

那些黑色邊框很容易解決，我已經(jīng)在解決它們了。這不再是問題的一部分。

解決方法

您正在從正在寫入的同一圖像中讀取內(nèi)容。您應(yīng)該從原始圖像中讀取：

pr, pg, pb, pa := img.at(x+j, y+i).rgba()

登錄后復(fù)制

編輯：
此外， image.at 返回 color.rgba，而 func (color.rgba) rgba 返回0 到 0xffff 范圍。然而 color.rgba 構(gòu)造函數(shù)期望它們在 0 到 255 范圍內(nèi)。在寫入結(jié)果時，您可能需要使用 color.rgba64：

rgbaImg.Set(x, y, color.RGBA64{uint16(nr), uint16(ng), uint16(nb), uint16(na)});

登錄后復(fù)制