使用Fortran实现基本图像识别

Fortran作为一门高性能科学计算语言，以其强大的数值计算能力而闻名。它在处理多维数组和矩阵运算方面表现出色，非常适合用于实现图像处理任务。下面展示如何用Fortran实现简单的图像边缘检测。

代码实现
以下代码读取灰度图像数据，并利用Sobel算子进行边缘检测：

fortran
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program edge_detection
implicit none
integer, parameter :: img_size = 256
integer :: i, j, x, y
integer, dimension(-1:1, -1:1) :: sobel_x, sobel_y
real, dimension(img_size, img_size) :: image, grad_x, grad_y, gradient
real :: gx, gy

! 定义 Sobel 算子
sobel_x = reshape([ -1,  0,  1,  &
                    -2,  0,  2,  &
                    -1,  0,  1 ], shape=[3, 3])
sobel_y = reshape([ -1, -2, -1,  &
                     0,  0,  0,  &
                     1,  2,  1 ], shape=[3, 3])

! 读取图像
call load_image("input_image.pgm", image)

! 初始化梯度数组
grad_x = 0.0
grad_y = 0.0
gradient = 0.0

! 应用卷积操作
do i = 2, img_size - 1
    do j = 2, img_size - 1
        gx = 0.0
        gy = 0.0
        do x = -1, 1
            do y = -1, 1
                gx = gx + image(i + x, j + y) * sobel_x(x, y)
                gy = gy + image(i + x, j + y) * sobel_y(x, y)
            end do
        end do
        grad_x(i, j) = gx
        grad_y(i, j) = gy
        gradient(i, j) = sqrt(gx**2 + gy**2)
    end do
end do

! 保存输出图像
call save_image("output_image.pgm", gradient)

contains

subroutine load_image(filename, img)
    character(len=*), intent(in) :: filename
    real, dimension(img_size, img_size), intent(out) :: img
    ! 模拟读取图像，填充 img 数组
    ! 实际可使用库如 NetCDF 或其他接口加载
    call random_number(img)
end subroutine load_image

subroutine save_image(filename, img)
    character(len=*), intent(in) :: filename
    real, dimension(img_size, img_size), intent(in) :: img
    ! 模拟保存图像，实际需实现将数组写入图像文件
    print *, "Image saved as ", filename
end subroutine save_image

end program edge_detection
步骤解析
图像读取
使用 load_image 子程序将灰度图像加载为二维数组 image。

Sobel 算子
定义3×3的水平和垂直Sobel算子矩阵 sobel_x 和 sobel_y，用于边缘检测。

卷积计算
遍历图像，计算每个像素及其邻域的水平梯度 gx 和垂直梯度 gy，存储到 grad_x 和 grad_y 中。

梯度强度计算
通过 sqrt(gx2 + gy2) 计算梯度强度图 gradient。

结果保存
调用 save_image 子程序将梯度强度图保存为灰度图像。

示例输出
输入图像
假设输入是一幅灰度图像，内容为简单的几何图形。

输出图像
输出图像显示了高对比度的边缘部分，突出了原始图像的轮廓。