Nim 是一种高效、表现力丰富的编程语言，支持多种编程范式，尤其在性能和开发效率上表现优异。利用 Nim 的丰富库支持和高效编译特性，可以轻松处理图像相关的任务。下面，我们将使用 Nim 实现一个简单的图像边缘检测程序。

实现代码
以下代码使用 Sobel 算子来检测灰度图像的边缘：

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import pixie, math

加载灰度图像

let inputImage = loadImage("input_image.jpg")

定义 Sobel 滤波器

let sobelX = @[
[-1, 0, 1],
[-2, 0, 2],
[-1, 0, 1]
]

let sobelY = @[
[-1, -2, -1],
[ 0, 0, 0],
[ 1, 2, 1]
]

应用卷积操作

proc applySobel(image: Image, kernel: seq[seq[int]]): Image =
let (width, height) = (image.width, image.height)
var result = newImage(width, height)
for y in 1..<height-1:
for x in 1..<width-1:
var sum = 0
for ky in -1..1:
for kx in -1..1:
let pixel = image.getPixel(x + kx, y + ky).r # 只取灰度值
sum += pixel * kernel[ky + 1][kx + 1]
result.setPixel(x, y, rgba(clamp(sum, 0, 255).byte, 0, 0, 255))
result

let gradX = applySobel(inputImage, sobelX)
let gradY = applySobel(inputImage, sobelY)

计算梯度强度

proc calculateGradient(imageX, imageY: Image): Image =
let (width, height) = (imageX.width, imageX.height)
var result = newImage(width, height)
for y in 0..<height:
for x in 0..<width:
let gx = imageX.getPixel(x, y).r.float
let gy = imageY.getPixel(x, y).r.float
let gradient = clamp(int(sqrt(gxgx + gygy)), 0, 255)
result.setPixel(x, y, rgba(gradient.byte, gradient.byte, gradient.byte, 255))
result

let gradientImage = calculateGradient(gradX, gradY)

保存结果图像

gradientImage.save("output_image.jpg")
步骤解析
图像读取：通过 pixie 库的 loadImage 函数加载输入图像。
定义 Sobel 算子：水平和垂直方向的 Sobel 滤波器分别检测图像的横向和纵向梯度。
卷积操作：利用自定义的 applySobel 函数，对图像应用 Sobel 算子，计算 X 和 Y 方向的梯度。
梯度强度计算：通过计算两个方向梯度的平方和的平方根，生成梯度强度图。
结果保存：使用 save 函数将处理后的图像保存为输出文件。
示例结果
输入图像为一张灰度图片，经过程序处理后，会生成一张包含清晰边缘的图像文件 output_image.jpg，在视觉上更容易捕捉图像的轮廓和边缘细节。