图像处理的实现与应用（Nim 版）

图像处理在计算机视觉和图形设计中具有重要的应用价值。本文将使用 Nim 编写一些基本的图像处理操作，包括灰度转换、去除边框和图像分割。

环境准备
确保你的 Nim 环境已安装好，并安装 nimimage 库。可以通过以下命令安装：

bash

nimble install nimimage
加载图像
首先，定义一个加载图像的过程，使用 nimimage 库来读取图像文件。

nim

import nimimage

proc loadImage(filename: string): Image =
let img = loadImage(filename)
return img
灰度转换
将图像转换为灰度可以通过遍历每个像素并计算灰度值来实现。

nim

proc convertToGray(img: var Image) =
for y in 0..<img.height:
for x in 0..<img.width:
let pixel = img.getPixel(x, y)
let gray = (pixel.r * 0.3 + pixel.g * 0.59 + pixel.b * 0.11).to(int)
img.setPixel(x, y, (gray, gray, gray))
去除图像边框
去除图像边框的过程通过将边框区域的颜色设置为白色来实现：

nim

proc clearBorders(img: var Image, borderWidth: int) =
for y in 0..<img.height:
for x in 0..<img.width:
if x < borderWidth or y < borderWidth or
x >= img.width - borderWidth or y >= img.height - borderWidth:
img.setPixel(x, y, (255, 255, 255)) # 设置为白色
图像分割
图像分割将图像按行列切分为多个小块：

nim

proc splitImage(img: Image, rows, cols: int): seq[Image] =
let pieceWidth = img.width div cols
let pieceHeight = img.height div rows
var pieces: seq[Image] = @[]

for row in 0..<rows:
for col in 0..<cols:
let subImg = img.crop(col * pieceWidth, row * pieceHeight, pieceWidth, pieceHeight)
pieces.add(subImg)

return pieces