Clojure 是一门函数式编程语言，运行于 JVM 平台，适合处理复杂数据和并发任务。在图像处理领域，Clojure 的丰富库支持和简洁的语法能够有效实现基本图像处理任务。本文将使用 Clojure 实现基于 Sobel 算子的简单边缘检测。
实现代码
以下代码使用 clojure.java.io 和 clojure.core.matrix 处理图像及计算梯度：
clojure
(ns image-edge-detection
(:require [clojure.java.io :as io]
[clojure.core.matrix :as m]
[clojure.core.matrix.operators :as mo]
[mikera.image.core :as img]))
;; 定义 Sobel 算子
(def sobel-x [[-1 0 1]
[-2 0 2]
[-1 0 1]])
(def sobel-y [[-1 -2 -1]
[ 0 0 0]
[ 1 2 1]])
;; 灰度化图像
(defn grayscale
[image]
(let [width (.getWidth image)
height (.getHeight image)]
(img/new-image width height
(for [y (range height)
x (range width)]
(let [rgb (img/get-pixel image x y)
gray (int (/ (+ (bit-shift-right (bit-and rgb 0xFF0000) 16) ; Red
(bit-shift-right (bit-and rgb 0xFF00) 8) ; Green
(bit-and rgb 0xFF)) 3))]
(img/rgb gray gray gray))))))
;; 应用卷积操作
(defn apply-sobel
[image kernel]
(let [width (.getWidth image)
height (.getHeight image)
kernel-size 3
offset (quot kernel-size 2)]
(img/new-image width height
(for [y (range offset (- height offset))
x (range offset (- width offset))]
(let [region (for [ky (range kernel-size)
kx (range kernel-size)]
(let [px (+ x kx (- offset))
py (+ y ky (- offset))]
(bit-and (img/get-pixel image px py) 0xFF)))
result (int (reduce + (map * (m/to-vector kernel) region)))]
(img/rgb (Math/abs result) (Math/abs result) (Math/abs result)))))))
;; 计算梯度强度
(defn gradient-intensity
[grad-x grad-y]
(let [width (.getWidth grad-x)
height (.getHeight grad-x)]
(img/new-image width height
(for [y (range height)
x (range width)]
(let [gx (bit-and (img/get-pixel grad-x x y) 0xFF)
gy (bit-and (img/get-pixel grad-y x y) 0xFF)
magnitude (int (Math/sqrt (+ (* gx gx) (* gy gy))))]
(img/rgb magnitude magnitude magnitude))))))
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(defn edge-detection
[input-path output-path]
(let [input-image (img/load-image (io/file input-path))
gray-image (grayscale input-image)
grad-x (apply-sobel gray-image sobel-x)
grad-y (apply-sobel gray-image sobel-y)
edge-image (gradient-intensity grad-x grad-y)]
(img/save edge-image (io/file output-path))))
;; 执行边缘检测
(edge-detection "input_image.jpg" "output_image.jpg")
代码说明
灰度化图像：将图像从 RGB 转换为灰度，通过计算 R、G、B 三通道的平均值得到灰度值。
Sobel 算子：定义 Sobel 的 X 和 Y 方向核，分别用于检测横向和纵向梯度。
卷积操作：通过 apply-sobel 函数，对图像像素邻域进行核运算，提取梯度信息。
梯度强度计算：通过平方和开平方计算像素梯度的幅值，生成最终的边缘图像。
保存结果：使用 mikera.image.core 保存生成的边缘检测图像。
示例结果
运行代码后，将生成一张包含清晰边缘信息的图像文件 output_image.jpg。该图像突出了原始图像的主要轮廓。