如何使用Golang对图片进行颜色直方图和二值化处理

package main

import (
    "fmt"
    "image"
    "image/color"
    "log"
    "os"
)

func main() {
    imgFile, err := os.Open("test.jpg") // 读取图像文件
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer imgFile.Close()

    img, _, err := image.Decode(imgFile) // 解码图像
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    bounds := img.Bounds()
    histogram := make(map[color.Color]int) // 创建颜色直方图

    for y := bounds.Min.Y; y < bounds.Max.Y; y++ {
        for x := bounds.Min.X; x < bounds.Max.X; x++ {
            c := img.At(x, y)
            histogram[c]++
        }
    }

    for c, count := range histogram {
        fmt.Printf("颜色: %v，频率: %d
", c, count)
    }
}

package main

import (
    "image"
    "image/color"
    "log"
    "os"
)

func main() {
    imgFile, err := os.Open("test.jpg") // 读取图像文件
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer imgFile.Close()

    img, _, err := image.Decode(imgFile) // 解码图像
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    bounds := img.Bounds()
    binaryImg := image.NewGray(bounds) // 创建一个新的灰度图像

    for y := bounds.Min.Y; y < bounds.Max.Y; y++ {
        for x := bounds.Min.X; x < bounds.Max.X; x++ {
            c := img.At(x, y)
            gray := color.GrayModel.Convert(c).(color.Gray)
            if gray.Y >= 128 {
                binaryImg.SetGray(x, y, color.White) // 大于等于128的像素点设为白色
            } else {
                binaryImg.SetGray(x, y, color.Black) // 小于128的像素点设为黑色
            }
        }
    }

    binaryFile, err := os.Create("binary.jpg") // 创建输出文件
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer binaryFile.Close()

    err = jpeg.Encode(binaryFile, binaryImg, &jpeg.Options{Quality: 100}) // 编码二值化图像
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}