使用 Lua 進行基礎影像識別

啊飒飒大苏打發表於2024-10-13

Lua 是一門輕量級的嵌入式程式語言，常用於遊戲開發、嵌入式系統和快速原型設計。雖然 Lua 並不像 Python 那樣有大量用於影像處理的庫，但藉助擴充套件庫和 C 語言介面，Lua 也能用於實現基礎的影像識別任務。

本文將介紹如何使用 Lua 實現影像識別中的基本步驟，包括影像載入、灰度轉換和簡單的邊緣檢測。

Lua 的優勢
Lua 的設計非常簡潔，執行時佔用的記憶體和資源極少，這使得 Lua 能夠在嵌入式裝置或需要快速執行的小型程式中表現出色。透過擴充套件庫如 LÖVE 或者 Torch，Lua 可以輕鬆處理影像和資料處理任務。

必要的庫
要在 Lua 中進行影像處理，最常用的庫是 LÖVE，它是一個2D遊戲引擎，但其影像處理功能也非常適合進行簡單的影像識別任務。你可以在其官方網站下載並安裝 LÖVE。安裝完成後，你可以開始用 Lua 編寫影像處理程式碼。

影像載入與顯示
LÖVE 提供了簡單的 API 來載入和顯示影像。以下程式碼展示瞭如何在 Lua 中載入一幅影像並將其顯示在視窗中：

lua

function love.load()
image = love.graphics.newImage("input.png") -- 載入圖片
end

function love.draw()
love.graphics.draw(image, 0, 0) -- 在視窗中繪製圖片
end
這段程式碼使用 LÖVE 框架載入並繪製影像，並建立一個簡單的視窗來展示結果。

將影像轉換為灰度
將影像轉換為灰度是影像識別的基礎步驟之一。透過遍歷影像中的每個畫素並根據其 RGB 值計算灰度值，我們可以簡化後續的影像處理操作。

function rgbToGray(r, g, b)
return 0.3 * r + 0.59 * g + 0.11 * b
end

function convertToGray(imageData)
for x = 0, imageData:getWidth() - 1 do
for y = 0, imageData:getHeight() - 1 do
local r, g, b, a = imageData:getPixel(x, y)
local gray = rgbToGray(r, g, b)
imageData:setPixel(x, y, gray, gray, gray, a)
end
end
end

function love.load()
image = love.graphics.newImage("input.png")
imageData = image:getData()
convertToGray(imageData)
grayImage = love.graphics.newImage(imageData)
end

function love.draw()
love.graphics.draw(grayImage, 0, 0)
end
這段程式碼實現了 RGB 到灰度的轉換，並將灰度影像顯示出來。imageData:getPixel(x, y) 獲取畫素的 RGB 值，而 imageData:setPixel(x, y, gray, gray, gray, a) 將其修改為灰度。

邊緣檢測
接下來，我們使用簡單的卷積演算法進行邊緣檢測。Sobel 演算法是常用的邊緣檢測方法，它透過計算影像在水平方向和垂直方向的梯度來突出影像中的邊緣。

lua

-- Sobel 核
local sobelX = {{-1, 0, 1}, {-2, 0, 2}, {-1, 0, 1}}
local sobelY = {{ 1, 2, 1}, { 0, 0, 0}, {-1, -2, -1}}

function applySobel(imageData)
local width, height = imageData:getWidth(), imageData:getHeight()
local resultData = love.image.newImageData(width, height)

for x = 1, width - 2 do
    for y = 1, height - 2 do
        local gx, gy = 0, 0
        for i = -1, 1 do
            for j = -1, 1 do
                local r, g, b, _ = imageData:getPixel(x + i, y + j)
                local gray = rgbToGray(r, g, b)
                gx = gx + gray * sobelX[i + 2][j + 2]
                gy = gy + gray * sobelY[i + 2][j + 2]
            end
        end
        local gradient = math.sqrt(gx * gx + gy * gy)
        local edgeColor = math.min(255, math.floor(gradient))
        resultData:setPixel(x, y, edgeColor, edgeColor, edgeColor, 255)
    end
end

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return resultData
end

function love.load()
image = love.graphics.newImage("input.png")
imageData = image:getData()
convertToGray(imageData) -- 先轉換為灰度
edgeImageData = applySobel(imageData) -- 應用 Sobel 邊緣檢測
edgeImage = love.graphics.newImage(edgeImageData)
end

function love.draw()
love.graphics.draw(edgeImage, 0, 0)
end
在這段程式碼中，我們先將影像轉換為灰度，然後應用 Sobel 演算法計算影像的邊緣。這段程式碼會遍歷影像的每個畫素點，並透過 Sobel 核計算該畫素點的梯度大小，最後得到邊緣檢測的結果。

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