Image

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如何贡献

图像处理库

此crate提供基本的图像处理函数以及将图像格式相互转换的方法。

提供的所有图像处理函数都操作实现GenericImageView和GenericImage特质的类型，并返回一个ImageBuffer。

高级API

使用ImageReader加载图像

use std::io::Cursor;
use image::ImageReader;

let img = ImageReader::open("myimage.png")?.decode()?;
let img2 = ImageReader::new(Cursor::new(bytes)).with_guessed_format()?.decode()?;

使用save或write_to方法保存它们

img.save("empty.jpg")?;

let mut bytes: Vec<u8> = Vec::new();
img2.write_to(&mut Cursor::new(&mut bytes), image::ImageFormat::Png)?;

支持的图像格式

默认功能启用时，image提供了许多常见图像格式编解码器的实现。

• * 需要启用avif-native功能，使用libdav1d C库。

图像类型

此软件包提供多种不同类型来表示图像。图像中的单个像素以（0,0）坐标从左上角开始索引。

ImageBuffer

ImageBuffer 是一个通过像素类型、宽度和高度以及像素向量来参数化的图像。它提供对其像素的直接访问，并实现了 GenericImageView 和 GenericImage 特性。

DynamicImage

DynamicImage 是一个枚举，涵盖所有支持的 ImageBuffer<P> 类型。其确切图像类型在运行时确定。打开图像时返回此类型。为了方便，DynamicImage 重新实现了所有图像处理函数。

GenericImageView 和 GenericImage 特性

这些特性提供了用于检查（GenericImageView）和操作（GenericImage）图像的方法，这些方法参数化图像的像素类型。

SubImage

SubImage 是另一个图像的视图，由矩形坐标界定。给定的坐标设置矩形左上角的位置。这用于在图像的子区域内执行图像处理函数。

ImageDecoder 和 ImageDecoderRect 特性

所有图像格式解码器都实现了 ImageDecoder 特性，它提供了获取图像元数据和解码图像的基本方法。某些格式还提供了 ImageDecoderRect 实现，允许一次性解码图像的一部分。

解码器最重要的方法是...

• dimensions：返回包含图像宽度和高度的元组。
• color_type：返回由此解码器产生的图像数据的颜色类型。
• read_image：将整个图像解码到字节数组切片中。

像素

image 提供以下像素类型

• Rgb：RGB 像素
• Rgba：带有 alpha 的 RGB（RGBA 像素）
• Luma：灰度像素
• LumaA：带有 alpha 的灰度

所有像素都是通过其组件类型参数化的。

图像处理函数

这些是在 imageops 模块中定义的函数。所有函数都作用于实现了 GenericImage 特性的类型。请注意，某些函数在调试模式下非常慢。如果遇到任何性能问题，请确保使用发布模式。

• blur：对提供的图像执行高斯模糊。
• brighten：使提供的图像变亮。
• huerotate：按度数旋转提供的图像。
• contrast：调整提供的图像的对比度。
• crop：返回对图像的不可变视图。
• filter3x3：对提供的图像执行 3x3 矩形滤波。
• flip_horizontal：水平翻转图像。
• flip_vertical：垂直翻转图像。
• grayscale：将提供的图像转换为灰度。
• invert：反转提供的图像中的每个像素。此函数就地操作。
• resize：将提供的图像调整到指定的尺寸。
• rotate180：顺时针旋转图像 180 度。
• rotate270：顺时针旋转图像 270 度。
• rotate90：顺时针旋转图像 90 度。
• unsharpen：对提供的图像执行非锐化掩码。

有关更多选项，请参阅 imageproc crate。

示例

打开和保存图像

image 提供了用于从路径打开图像的 open 函数。图像格式由路径的文件扩展名确定。一个 io 模块提供了一个提供更多控制的读取器。

use image::GenericImageView;

// Use the open function to load an image from a Path.
// `open` returns a `DynamicImage` on success.
let img = image::open("tests/images/jpg/progressive/cat.jpg").unwrap();

// The dimensions method returns the images width and height.
println!("dimensions {:?}", img.dimensions());

// The color method returns the image's `ColorType`.
println!("{:?}", img.color());

// Write the contents of this image to the Writer in PNG format.
img.save("test.png").unwrap();

生成分形

//! An example of generating julia fractals.
let imgx = 800;
let imgy = 800;

let scalex = 3.0 / imgx as f32;
let scaley = 3.0 / imgy as f32;

// Create a new ImgBuf with width: imgx and height: imgy
let mut imgbuf = image::ImageBuffer::new(imgx, imgy);

// Iterate over the coordinates and pixels of the image
for (x, y, pixel) in imgbuf.enumerate_pixels_mut() {
    let r = (0.3 * x as f32) as u8;
    let b = (0.3 * y as f32) as u8;
    *pixel = image::Rgb([r, 0, b]);
}

// A redundant loop to demonstrate reading image data
for x in 0..imgx {
    for y in 0..imgy {
        let cx = y as f32 * scalex - 1.5;
        let cy = x as f32 * scaley - 1.5;

        let c = num_complex::Complex::new(-0.4, 0.6);
        let mut z = num_complex::Complex::new(cx, cy);

        let mut i = 0;
        while i < 255 && z.norm() <= 2.0 {
            z = z * z + c;
            i += 1;
        }

        let pixel = imgbuf.get_pixel_mut(x, y);
        let image::Rgb(data) = *pixel;
        *pixel = image::Rgb([data[0], i as u8, data[2]]);
    }
}

// Save the image as “fractal.png”, the format is deduced from the path
imgbuf.save("fractal.png").unwrap();

示例输出

写入原始缓冲区

如果不需要高级接口，因为图像是通过其他方式获得的，image 提供了将缓冲区保存到文件的函数 save_buffer。

let buffer: &[u8] = unimplemented!(); // Generate the image data

// Save the buffer as "image.png"
image::save_buffer("image.png", buffer, 800, 600, image::ExtendedColorType::Rgb8).unwrap()