Golang实现图片分割的几种方法

Golang实现图片分割的几种方法 我有一个图像（字节切片），如何将其切割成8个部分？我是否应该直接将切片分成8等份？

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您可以使用image包来加载图像，然后使用SubImage方法获取裁剪区域并保存它们。

更多关于Golang实现图片分割的几种方法的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-94-b0.html


我有一个服务器需要接收图片并将其切割成小块存储到数据库中，如何在Golang中裁剪图片？直接切割原始字节切片是个好方法吗？

关于分成两半的说法哈哈哈哈哈你说得对）我的错 xD

// 图片处理代码示例待补充

2 个赞

如果你得到8份，它们就不再是"半份"了 😊

而且很难简单地说是否可以将较大的切片分成8个相等的子切片。

这完全取决于你想要得到什么样的8个"半份"，以及数据在切片中的组织方式。

通常数据是按行连续存储的，所以当且仅当你的行数能被8整除时，你可以简单地通过子切片来获取图片的水平条纹。

在Go语言中，直接按字节切分图像数据通常不是正确的方法，因为图像格式（如JPEG、PNG）具有特定的编码结构和头部信息，简单切分会破坏图像格式。以下是几种实现图像分割的方法：

方法1：使用标准库image处理

package main

import (
    "image"
    "image/jpeg"
    "os"
)

func splitImage(img image.Image, rows, cols int) []image.Image {
    bounds := img.Bounds()
    width := bounds.Dx() / cols
    height := bounds.Dy() / rows
    
    var parts []image.Image
    for y := 0; y < rows; y++ {
        for x := 0; x < cols; x++ {
            rect := image.Rect(
                x*width, 
                y*height, 
                (x+1)*width, 
                (y+1)*height,
            )
            part := image.NewRGBA(rect)
            for py := rect.Min.Y; py < rect.Max.Y; py++ {
                for px := rect.Min.X; px < rect.Max.X; px++ {
                    part.Set(px-rect.Min.X, py-rect.Min.Y, img.At(px, py))
                }
            }
            parts = append(parts, part)
        }
    }
    return parts
}

func main() {
    file, _ := os.Open("input.jpg")
    defer file.Close()
    
    img, _ := jpeg.Decode(file)
    parts := splitImage(img, 2, 4) // 2行4列，共8部分
    
    for i, part := range parts {
        out, _ := os.Create(fmt.Sprintf("part%d.jpg", i))
        jpeg.Encode(out, part, nil)
        out.Close()
    }
}

方法2：使用第三方库github.com/disintegration/imaging

package main

import (
    "github.com/disintegration/imaging"
)

func splitWithImaging(img image.Image, rows, cols int) []image.Image {
    width := img.Bounds().Dx() / cols
    height := img.Bounds().Dy() / rows
    
    var parts []image.Image
    for y := 0; y < rows; y++ {
        for x := 0; x < cols; x++ {
            part := imaging.Crop(img, image.Rect(
                x*width,
                y*height,
                (x+1)*width,
                (y+1)*height,
            ))
            parts = append(parts, part)
        }
    }
    return parts
}

方法3：处理字节数据（仅适用于原始RGB数据）

如果确实是原始RGB数据（无压缩、无头部），可以这样处理：

func splitRawRGB(data []byte, width, height, channels int) [][]byte {
    partSize := (width * height * channels) / 8
    parts := make([][]byte, 8)
    
    for i := 0; i < 8; i++ {
        start := i * partSize
        end := start + partSize
        parts[i] = data[start:end]
    }
    return parts
}

对于常规图像处理，推荐使用方法1或方法2，它们能正确处理图像解码和编码。直接切分字节切片会破坏图像结构，导致无法正确显示。

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