golang 的 imaging 库适合基础图像处理。1. 安装：使用 go get github.com/disintegration/imaging；2. 裁剪图片：通过 imaging.open 打开图片，用 image.rect 指定区域并调用 imaging.crop 进行裁剪；3. 缩放图片：使用 imaging.resize 并指定宽高及插值算法，支持固定宽、高等比例缩放；4. 其他操作：包括旋转、翻转、调整亮度对比度、应用灰度滤镜等，适用于头像裁剪、缩略图生成、广告图优化等场景，接口简洁且易于快速实现需求。
在处理图片时，Golang 有不少库可以选择，其中 imaging 是一个轻量级但功能足够应对基础需求的图像处理库。如果你只是想做裁剪、缩放这类操作，用 imaging 就很合适。
安装 imaging
使用前需要先安装：
go get github.com/disintegration/imaging
接下来就可以开始做一些常见的图片处理了。
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裁剪图片：指定区域截取
裁剪（crop）是最常见的图片处理之一，比如你想从一张大图中提取某个局部区域。
使用 imaging 的方法很简单：
srcImage, err := imaging.Open("input.jpg")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 设置裁剪区域：x0, y0, x1, y1
cropped := imaging.Crop(srcImage, image.Rect(100, 100, 300, 300))
err = imaging.Save(cropped, "output_cropped.jpg")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}- 这里的
image.Rect指定的是矩形区域，注意坐标范围不要超出原图大小。 - 如果你不确定坐标，可以先获取图片尺寸：
srcImage.Bounds().Dx()和srcImage.Bounds().Dy()分别是宽和高。
常见用途包括头像裁剪、广告图局部提取等。
图片缩放：调整尺寸适应不同场景
有时候我们需要把图片缩小或放大到特定尺寸，这时候就要用到缩放功能。
imaging 提供了多种缩放方式，最常用的是：
resized := imaging.Resize(srcImage, 800, 600, imaging.Lanczos)
- 参数分别是目标宽度、高度、插值算法。
- 支持的插值算法有：NearestNeighbor（最快）、Linear、Gaussian、Lanczos 等。
如果你想按比例缩放，只设置一个维度也可以：
resized := imaging.Resize(srcImage, 800, 0, imaging.Lanczos) // 宽度为800，高度自动保持比例
或者固定高度，宽度自适应：
resized := imaging.Resize(srcImage, 0, 600, imaging.Lanczos)
缩放常用于生成缩略图、适配网页展示等场景。
其他实用小技巧
除了裁剪和缩放，imaging 还支持一些简单的增强操作，比如旋转、翻转、调整亮度对比度等。
举个例子，给图片加个灰度滤镜：
grayImage := imaging.Grayscale(srcImage)
或者调整亮度：
brighter := imaging.AdjustBrightness(srcImage, 30, nil)
这些操作虽然简单，但在某些场景下也能派上用场，比如预览图处理、批量优化图片质量等。
总的来说，对于大多数不需要复杂图形处理的项目来说，imaging 已经足够用了。它接口简洁、文档清晰，适合快速实现图像的基础处理需求。
基本上就这些，不复杂但容易忽略的地方在于参数设置和边界判断，稍加注意就能避免出错。
