在 Golang 中使用 Lanczos 重采样的粗糙边缘
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我一直在写一些在 Golang 中调整图像大小的基本方法。我看过几篇关于调整图像大小的帖子,但对于我的生活,我无法弄清楚我错过了什么......
本质上,我的问题是在 Golang 中调整图像大小时,我的结果似乎有很多锯齿。
我已经尝试迭代地对图像进行下采样,但这并没有带来太大的改进。
这是我的代码:
func resize(original image.Image,
edgeSize int, filterSize int) image.Image {
oldBounds := original.Bounds()
if oldBounds.Dx() < edgeSize && oldBounds.Dy() < edgeSize {
// No resize necessary
return original
}
threshold := edgeSize * 4 / 3
if oldBounds.Dx() > threshold || oldBounds.Dy() > threshold {
fmt.Println("Upstream")
original = customResizeImageToFitBounds(original, threshold, filterSize)
oldBounds = original.Bounds()
}
newBounds := getNewBounds(oldBounds, edgeSize)
resized := image.NewRGBA(newBounds)
var ratioX = float64(oldBounds.Dx()) / float64(newBounds.Dx())
var ratioY = float64(oldBounds.Dy()) / float64(newBounds.Dy())
for x := 0; x < newBounds.Dx(); x++ {
for y := 0; y < newBounds.Dy(); y++ {
sourceX := ratioX * float64(x)
minX := int(math.Floor(sourceX))
sourceY := ratioY * float64(y)
minY := int(math.Floor(sourceY))
sampleSize := filterSize<<1 + 1
var xCoeffs = make([]float64, sampleSize)
var yCoeffs = make([]float64, sampleSize)
var sumX = 0.0
var sumY = 0.0
for i := 0; i < sampleSize; i++ {
xCoeffs[i] = lanczos(filterSize, sourceX-float64(minX+i-filterSize))
yCoeffs[i] = lanczos(filterSize, sourceY-float64(minY+i-filterSize))
sumX += xCoeffs[i]
sumY += yCoeffs[i]
}
for i := 0; i < sampleSize; i++ {
xCoeffs[i] /= sumX
yCoeffs[i] /= sumY
}
能不是特别好,因为我想在查看优化之前获得高质量的结果。
有图像重采样经验的人有没有看到任何潜在的问题?
jeck猫
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