First Slide
Second Slide
Third Slide
Fourth Slide

MoonVision：轻量级图像处理与基础计算机视觉算法库

Article detail

算法

2026/6/6 · 14 分钟阅读

MoonVision：轻量级图像处理与基础计算机视觉算法库

基本信息

  • 项目名称：MoonVision：轻量级图像处理与基础计算机视觉算法库

  • 参赛者：苹果喵喵

  • 联系方式：15920836869

  • GitHub 仓库链接：https://github.com/your-username/moonvision

  • 项目方向：MoonBit 图像处理 / 计算机视觉基础库

  • 是否为移植项目：否（原创 MoonBit-native 实现）

项目简介

MoonVision 是一个 MoonBit-native 的轻量级图像处理与基础计算机视觉算法库，旨在为 MoonBit 生态提供可复用的图像处理功能和基础视觉算法。

项目面向以下使用场景：

  • 需要图像处理能力的应用开发者，例如文档增强、图像分析、数据可视化；

  • 工具开发者，例如 CLI 图像工具、图像处理 pipeline、教育和 demo 工具；

  • 教学与可视化展示场景，用于帮助开发者理解基础图像处理和计算机视觉算法。

MoonVision 提供从基础图像矩阵操作到边缘检测、滤波、形态学处理和连通域分析的算法实现，并支持可视化报告导出，例如 SVG、HTML 和 PNG，方便直观演示和验证算法效果。

核心功能范围

  • 图像矩阵操作：提供 GrayImage、RgbImage 等基础图像结构，支持像素访问、尺寸信息和像素修改；

  • 基础图像处理：支持灰度化、二值化、反转、亮度调整和对比度调整；

  • 卷积滤波：支持 Box Blur、Gaussian Blur、Sharpen 等常见滤波操作；

  • 边缘检测：支持 Sobel X/Y、梯度幅值计算和基础边缘提取；

  • 形态学操作：支持 Erosion、Dilation、Opening、Closing；

  • 连通域分析：支持 Connected Components、Bounding Boxes、面积过滤和目标计数；

  • 可视化输出：支持处理结果导出为 PNG、SVG 或 HTML 报告；

  • Demo 示例：

    • 物体计数，例如圆点、硬币、方块、细胞等目标检测；

    • 边缘检测，将输入图像转换为轮廓图；

    • 文档扫描增强，包括黑白化、去噪和基础增强处理。

移植或参考说明

  • 原项目：无。本项目为原创 MoonBit-native 实现。

  • 参考资料：参考 OpenCV 基础图像处理教程、常见计算机视觉算法和基础图像处理教材。

  • 实现方式：本项目使用 MoonBit 原生包结构、类型系统和测试方式组织代码。

  • 依赖说明：本项目不依赖外部 OpenCV 或其他 C/C++ 图像处理库；图像编解码部分计划复用 MoonBit 生态中已有的图像读写能力，例如 mizchi/image。MoonVision 专注于图像处理算法层，而不是重复实现图像编解码功能。

项目设计亮点

  1. 轻量、可控、可复用
    项目聚焦基础图像处理与基础视觉算法，功能范围清晰，适合在 4~10k 行 MoonBit 代码范围内完成。

  2. 算法层专注
    MoonVision 不做 OpenCV 绑定，不重复实现图片编解码，也不做像素级 diff 工具，而是专注灰度化、滤波、边缘检测、形态学和连通域分析等算法层能力。

  3. 直观演示效果
    项目提供边缘检测、物体计数、文档增强等 demo，并通过 SVG / HTML / PNG 输出可视化结果，方便评审和用户直观看到处理效果。

  4. 生态补位价值
    当前 MoonBit 生态已有图像编解码和像素比较相关工具，但缺少一个 MoonBit-native 的轻量级图像处理与基础计算机视觉算法库。MoonVision 可以作为这些底层图像库之上的算法层补充。

  5. 教育价值
    项目实现的算法清晰、可测试、可视化效果明显，可作为 MoonBit 图像处理和计算机视觉教学示例。

目录结构示例

moonvision/
  moon.mod.json
  README.md

  src/
    image/
      gray.mbt
      rgb.mbt
      pixel.mbt

    ops/
      grayscale.mbt
      threshold.mbt
      invert.mbt
      brightness.mbt
      contrast.mbt

    filter/
      convolution.mbt
      box.mbt
      gaussian.mbt
      sharpen.mbt

    edge/
      sobel.mbt
      gradient.mbt

    morphology/
      erosion.mbt
      dilation.mbt
      opening.mbt
      closing.mbt

    components/
      connected_components.mbt
      bounding_box.mbt

    export/
      svg_overlay.mbt
      html_report.mbt

  examples/
    edge_detection/
    object_counting/
    document_scan/

  test/
    threshold_test.mbt
    convolution_test.mbt
    sobel_test.mbt
    components_test.mbt

Demo / 展示示例

1. 物体计数

输入图片 coins.png，经过以下处理流程：

灰度化 -> 阈值化 -> 形态学去噪 -> 连通域分析 -> Bounding Box 绘制

输出带框 SVG 和 HTML 报告。

示例输出：

detected objects: 37
bounding boxes: [...coordinates...]

该 demo 可以用于展示 MoonVision 在简单目标计数、工业检测、细胞计数、硬币计数等场景中的基础能力。

2. 边缘检测

输入图片 input.png，经过以下处理流程：

灰度化 -> 高斯模糊 -> Sobel X/Y -> 梯度幅值 -> 阈值化

输出 edges.png。

效果说明：

原图会被转换为轮廓图，直观展示边缘检测效果。

3. 文档增强

输入拍照文档，经过以下处理流程：

灰度化 -> 阈值化 -> 去噪 -> 输出黑白文档图片

用途：

可用于 OCR 前处理、扫描件增强、拍照文档清晰化等场景。

项目许可证

  • 许可证：MIT / Apache 2.0（可根据团队选择）

关键词

MoonBit, 图像处理, CV, 计算机视觉, 边缘检测, 形态学, 连通域分析, Sobel, Threshold, SVG, HTML, 可视化, 演示

评论

动作测试