Racket 是一門多正規化程式語言，基於 Lisp 的方言，具有強大的超程式設計能力。儘管 Racket 主要應用於教育和研究領域，但其豐富的圖形和數學庫也使得它可以用於影像處理和簡單的影像識別任務。本文將介紹如何使用 Racket 來進行基礎影像處理和識別。
Racket 的優勢
Racket 的語法簡潔靈活，非常適合進行超程式設計和實驗性程式設計。在影像處理領域，Racket 雖然不像 Python 或其他主流語言那樣流行，但它提供了許多用於圖形處理的庫，可以實現基本的影像處理任務。透過擴充套件庫，Racket 可以被用於載入、處理影像並執行一些基礎的影像識別操作。
準備工作
首先，確保已經安裝了 Racket 程式設計環境。接著，安裝用於影像處理的 pict 庫和其他相關工具。在 Racket 中，可以透過內建的包管理器來安裝這些庫。
racket
lang racket
(require pict) ; 影像處理庫
載入影像
Racket 中沒有直接用於影像處理的庫，但我們可以使用 pict 來載入和操作圖片。在這裡，我們使用 bitmap 函式載入影像，並顯示在視窗中：
racket
lang racket
(require 2htdp/image) ; 提供基本的影像功能
(define img (bitmap "input.png")) ; 載入影像
轉換為灰度影像
將影像轉換為灰度影像是影像處理的常見操作之一。由於 Racket 本身不提供專門的影像處理函式，我們可以自定義函式逐畫素處理影像，將彩色影像轉換為灰度影像。
racket
lang racket
(require 2htdp/image)
(define img (bitmap "input.png"))
; 將 RGB 影像轉換為灰度影像
(define (rgb-to-gray r g b)
(define gray (/ (+ r g b) 3))
(make-color gray gray gray))
; 將影像中每個畫素的顏色轉換為灰度
(define (image-to-gray img)
(image-map (lambda (x y c)
(let ([r (color-red c)]
[g (color-green c)]
[b (color-blue c)])
(rgb-to-gray r g b)))
img))
(define gray-img (image-to-gray img))
; 儲存灰度影像
(save-image gray-img "gray_output.png")
這段程式碼透過 image-map 遍歷影像的每個畫素，並將其轉換為灰度值。最終結果儲存為新的影像檔案。
邊緣檢測
邊緣檢測是影像識別的重要步驟之一。我們可以在 Racket 中實現一個簡單的邊緣檢測演算法。這裡以 Sobel 演算法為例，它透過計算影像梯度來檢測邊緣。
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lang racket
(require 2htdp/image)
(define sobel-x '( (-1 0 1) (-2 0 2) (-1 0 1)))
(define sobel-y '( (1 2 1) (0 0 0) (-1 -2 -1)))
(define (apply-sobel img kernel)
; 這裡簡化了影像卷積過程，需結合更多實際操作
; 對每個畫素應用卷積核
; 虛擬碼，僅做示例
(for/list ([y (in-range (image-height img))]
[x (in-range (image-width img))])
(let* ([c (get-pixel img x y)] ; 獲取畫素
[new-c (apply-kernel c kernel)]) ; 應用 Sobel 核
new-c)))
; 應用 Sobel 演算法並儲存結果
(define edge-img (apply-sobel gray-img sobel-x))
(save-image edge-img "edge_output.png")
上面程式碼演示瞭如何使用 Sobel 核對影像進行邊緣檢測。雖然具體的卷積操作和梯度計算較為簡化，但核心思想是透過卷積操作提取影像中的邊緣資訊。