在Go语言中,将图片数据转换成Tensor通常需要依赖一些外部库,编写一个简单的程序,该程序批量同时处理图片,将其转换为对应的浮点数张量。
假设图片是单通道(灰度图)或者三通道(彩色图),我们将图片的每个像素值归一化到0到1之间,然后创建一个gorgonia
张量。
注意sync.WaitGroup和sync.Mutex的使用
Go
package main
import (
"fmt"
"image"
"image/png"
"os"
"sync"
"gorgonia.org/gorgonia"
)
func processImage(imagePath string, tensor *gorgonia.Tensor, wg *sync.WaitGroup, lock *sync.Mutex) error {
img, err := os.Open(imagePath)
if err != nil {
return fmt.Errorf("error opening image file: %v", err)
}
defer img.Close()
imgBounds := img.Bounds()
img = image.NewRGBA(imgBounds)
err = png.Decode(img, img)
if err != nil {
return fmt.Errorf("error decoding image: %v", err)
}
lock.Lock()
defer lock.Unlock()
for y := imgBounds.Min.Y; y < imgBounds.Max.Y; y++ {
for x := imgBounds.Min.X; x < imgBounds.Max.X; x++ {
r, g, b, _ := img.At(x, y).RGBA()
tensor.SetWithShape(y, x, 0, float32(r)/255.0) // 设置红色通道
tensor.SetWithShape(y, x, 1, float32(g)/255.0) // 设置绿色通道
tensor.SetWithShape(y, x, 2, float32(b)/255.0) // 设置蓝色通道
}
}
return nil // 没有错误发生
}
func main() {
var wg sync.WaitGroup
var lock sync.Mutex
imagePaths := []string{
"path/xcl/image1.png",
"path/xcl/image2.png",
"path/xcl/image3.png",
}
// 假设所有图片大小和通道数相同
img, err := os.Open(imagePaths[0])
if err != nil {
panic(err)
}
defer img.Close()
imgBounds := img.Bounds()
tensorShape := gorgonia.WithShape(imgBounds.Dy(), imgBounds.Dx(), 3) // 假设RGB图片
tensor := gorgonia.NewTensor(tensorShape)
for _, imagePath := range imagePaths {
wg.Add(1)
go func(imagePath string, tensor *gorgonia.Tensor, wg *sync.WaitGroup, lock *sync.Mutex) {
defer wg.Done()
err := processImage(imagePath, tensor, wg, &lock)
if err != nil {
fmt.Printf("Error processing image %s: %v\n", imagePath, err)
}
}(imagePath, tensor, &wg, &lock)
}
// 等待所有goroutines完成
wg.Wait()
// 在这里检查是否有任何错误发生
for _, imagePath := range imagePaths {
fmt.Printf("Processed image: %s\n", imagePath)
}
fmt.Println(tensor)
}
请注意,这个例子假设图片是PNG格式的,并且是RGB彩色图片。
如果实际中,图片是其他格式或颜色模式,那需要另外再调整代码。