Nim 是一門現代程式語言，具有靜態型別、編譯型、效率高且易於閱讀的語法。Nim 支援多種程式設計正規化，非常適合用於影像處理和機器學習等任務。本文將演示如何使用 Nim 進行基礎影像識別，包括影像載入、灰度轉換和邊緣檢測。
Nim 的優勢
Nim 語言具備強大的效能和簡潔的語法，使得它在資料處理和影像處理方面非常高效。此外，Nim 的生態系統中包含了一些優秀的影像處理庫，比如 Nimble, NimGL 和 OpenCV 的繫結，可以幫助我們快速實現影像處理功能。
必要的庫
要在 Nim 中處理影像，我們可以使用 Nimble 庫。首先，確保安裝了 Nim 語言及 Nimble 包管理器。然後，我們可以透過以下命令安裝 Nimble：
bash
nimble install nimble
影像載入與顯示
Nim 使用 Nimble 庫載入和顯示影像的基本程式碼如下：
nim
import nimble, os
proc loadImage(filename: string): Image =
let img = loadImage(filename)
return img
proc displayImage(img: Image) =
display(img)
proc main() =
let img = loadImage("input.png")
displayImage(img)
when isMainModule:
main()
這段程式碼展示瞭如何載入影像並顯示在視窗中。loadImage 函式讀取指定路徑的影像，並使用 display 函式顯示影像。
將影像轉換為灰度
將影像轉換為灰度是影像處理的基礎步驟之一。我們可以透過遍歷每個畫素並根據其 RGB 值計算灰度值來實現：
nim更多內容聯絡1436423940
proc rgbToGray(r, g, b: int): int =
return (r * 299 + g * 587 + b * 114) div 1000
proc convertToGray(img: var Image) =
for x in 0..<img.width:
for y in 0..<img.height:
let (r, g, b, a) = img.getPixel(x, y)
let gray = rgbToGray(r, g, b)
img.setPixel(x, y, gray, gray, gray, a)
proc main() =
var img = loadImage("input.png")
convertToGray(img)
displayImage(img)
when isMainModule:
main()