在go语言中使用imaging库实现对图片图像大小调整、裁剪
在go语言中实现调整图像大小及裁剪图像是很简单的,这里介绍一下imaging包
https://github.com/disintegration/imaging
Imaging包是一个简单的Go图像处理包
该包提供基本的图像处理功能(调整大小、旋转、裁剪、亮度/对比度调整等),
包提供的所有图像处理函数都接受任何实现image.Image接口的图像类型作为输入,
并返回一个新图像*image.NRGBA类型(32 位 RGBA 颜色,非预乘 alpha)。
1.调整图像大小
示例代码:
package main
import (
"github.com/disintegration/imaging"
"os"
"runtime"
"fmt"
)
func main() {
//最大限度地提高CPU的使用率,以获得最大的性能
runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU())
//加载原始图像
img, err := imaging.Open("./big.jpg")
if err != nil {
fmt.Println(err)
os.Exit(1)
}
// 将图像的大小从1000调整到500,同时保留长宽比
// 支持的调整大小的过滤器: NearestNeighbor, Box, Linear, Hermite, MitchellNetravali、
// CatmullRom, BSpline, Gaussian, Lanczos, Hann, Hamming, Blackman, Bartlett, Welch, Cosine.
dstimg := imaging.Resize(img, 500, 0, imaging.Box)
//保存调整后的图像
err = imaging.Save(dstimg, "./resized.jpg")
if err != nil {
fmt.Println(err)
os.Exit(1)
}
//ok
fmt.Println("Image resized")
}
2.裁剪图像
下面的代码将创建两个图像。
一个从中心点裁剪,另一个根据定义的矩形区域裁剪
示例代码:
package main
import (
"fmt"
"github.com/disintegration/imaging"
"os"
"runtime"
"image"
)
func main() {
//最大限度地提高CPU的使用率,以获得最大的性能
runtime.GOMAXPROCS(runtime.NumCPU())
//加载原始图像
img, err := imaging.Open("./big.jpg")
if err != nil {
fmt.Println(err)
os.Exit(1)
}
//从中心裁剪
centercropimg := imaging.CropCenter(img, 300, 300)
//保存裁剪后的图像
err = imaging.Save(centercropimg, "./centercrop.jpg")
if err != nil {
fmt.Println(err)
os.Exit(1)
}
//裁剪出一个长方形的区域
rectcropimg := imaging.Crop(img, image.Rect(0, 0, 500, 500))
//保存裁剪后的图像
err = imaging.Save(rectcropimg, "./rectcrop.jpg")
if err != nil {
fmt.Println(err)
os.Exit(1)
}
//ok
fmt.Println("Done")
}
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