使用 Smalltalk 进行基础图像识别

Smalltalk 是一种面向对象的编程语言，以其简单而优雅的语法而闻名。虽然它不是传统的图像处理语言，但通过一些图形库，我们仍然可以实现基础的图像识别功能。本文将演示如何在 Smalltalk 中加载图像、进行灰度转换和实现边缘检测。

Smalltalk 的优势
Smalltalk 提供了强大的面向对象特性，使得代码结构清晰且易于维护。它的动态特性和交互式开发环境使得快速原型开发变得更加容易。虽然 Smalltalk 在图像处理领域并不常见，但它的灵活性和易用性为实现图像识别任务提供了良好的基础。

必要的库
在 Smalltalk 中，我们可以使用 FileList 和 Graphics 库来处理图像。以下示例将演示如何加载图像和处理。

图像加载与显示
我们首先定义一个加载图像的函数并将其显示：

smalltalk

Object subclass: ImageProcessor [

ImageProcessor class >> loadImage: aFileName [
^ (FileStream fileNamed: aFileName) fileIn
]

ImageProcessor class >> displayImage: anImage [
(Display screen) display: anImage.
]

ImageProcessor class >> main [
| img |
img := self loadImage: 'input.png'.
self displayImage: img.
]
]

ImageProcessor main.
在这段代码中，loadImage: 函数用于加载指定路径的图像，displayImage: 函数将图像显示在屏幕上。

将图像转换为灰度
接下来，我们将图像转换为灰度：

smalltalk

Object subclass: ImageProcessor [

...

ImageProcessor class >> rgbToGray: r g: g b: b [
^ (r * 299 + g * 587 + b * 114) // 1000.
]

ImageProcessor class >> convertToGray: anImage [
| grayImage width height |
width := anImage width.
height := anImage height.
grayImage := Image new: width height.

1 to: width do: [:x |
  1 to: height do: [:y |
    | r g b |
    (r := anImage pixelAt: x y) = (g := anImage pixelAt: x y) = (b := anImage pixelAt: x y).
    grayImage pixelAt: x y: (self rgbToGray: r g: g b: b).
  ].
].
^ grayImage.

]

ImageProcessor class >> main [
| img grayImg |
img := self loadImage: 'input.png'.
grayImg := self convertToGray: img.
self displayImage: grayImg.
]
]

ImageProcessor main.
这里定义了 rgbToGray: 函数，将 RGB 值转换为灰度值，并在 convertToGray: 中遍历图像的每个像素进行转换。

边缘检测
最后，我们使用简单的 Sobel 算法进行边缘检测：

Object subclass: ImageProcessor [

...

ImageProcessor class >> applySobel: anImage [
| width height resultImg gx gy |
width := anImage width.
height := anImage height.
resultImg := Image new: width height.

1 to: width - 1 do: [:x |
  1 to: height - 1 do: [:y |
    | gray gX gY |
    gX := 0.
    gY := 0.

    -1 to: 1 do: [:i |
      -1 to: 1 do: [:j |
        gray := (self convertToGray: anImage pixelAt: (x + i) (y + j)).
        gX := gX + (gray * (i * 2)).
        gY := gY + (gray * (j * 2)).
      ].
    ].

    resultImg pixelAt: x y: ((gx + gy) abs) min: 255.
  ].
].
^ resultImg.

]

ImageProcessor class >> main [
| img grayImg edgeImg |
img := self loadImage: 'input.png'.
grayImg := self convertToGray: img.
edgeImg := self applySobel: grayImg.
self displayImage: edgeImg.
]
]

ImageProcessor main.
在这个例子中，applySobel: 函数实现了 Sobel 边缘检测算法，通过计算每个像素的梯度来检测边缘。