影像處理在現代技術中扮演著重要的角色，廣泛應用於計算機視覺、醫學影像和機器學習等領域。本文將介紹一種簡單的影像處理方法，主要包括灰度轉換、去除邊框、提取有效區域和影像分割，並提供相應的 Ruby 程式碼示例。
灰度轉換
灰度轉換是將彩色影像轉換為灰度影像的技術，目的是減少影像的複雜性。我們可以使用 Ruby 的 RMagick 庫實現灰度轉換：
ruby
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require 'rmagick'
def convert_to_gray(image_path)
original = Magick::Image.read(image_path).first
gray_image = original.quantize(256, Magick::GRAYColorspace)
gray_image
end
去除影像邊框
去除影像的邊框可以透過遍歷影像的每一行和每一列來實現。以下是相應的程式碼：
ruby
def clear_borders(image, border_width)
image.each_pixel do |pixel, x, y|
if x < border_width || y < border_width || x >= image.columns - border_width || y >= image.rows - border_width
image.pixel_color(x, y, Magick::Pixel.from_color('white')) # 將邊框設定為白色
end
end
end
提取有效區域
有效區域提取是影像分析中的關鍵步驟。我們可以使用以下程式碼來提取有效區域：
ruby
def extract_valid_region(image, gray_threshold)
min_x, min_y = image.columns, image.rows
max_x, max_y = 0, 0
image.each_pixel do |pixel, x, y|
gray_value = pixel.red * 0.2989 + pixel.green * 0.5870 + pixel.blue * 0.1140
if gray_value < gray_threshold
min_x = [min_x, x].min
min_y = [min_y, y].min
max_x = [max_x, x].max
max_y = [max_y, y].max
end
end
valid_region = image.crop(min_x, min_y, max_x - min_x + 1, max_y - min_y + 1)
valid_region
end
影像分割
影像分割可以將影像劃分為多個小塊。以下是實現這一功能的程式碼：
ruby
def split_image(image, rows, cols)
piece_width = image.columns / cols
piece_height = image.rows / rows
split_images = []
rows.times do |i|
cols.times do |j|
split_images << image.crop(j * piece_width, i * piece_height, piece_width, piece_height) # 複製小塊圖
end
end
split_images
end
生成二進位制編碼
最後，將灰度影像轉換為二進位制字串：
ruby
def generate_binary_code(image, gray_threshold)
binary_code = ''
image.each_pixel do |pixel, x, y|
gray_value = pixel.red * 0.2989 + pixel.green * 0.5870 + pixel.blue * 0.1140
binary_code << (gray_value < gray_threshold ? '1' : '0')
end
binary_code
end