通过Haskell实现一个简单的图像处理库

Haskell是一种纯函数式编程语言，它非常适合实现图像处理库，因为纯函数式编程能够保证函数的纯净性，避免了副作用和可变状态的影响。下面是一个简单的图像处理库的实现，带有一些使用示例。

首先，我们定义一个图像的数据结构表示，可以使用二维列表，每个元素代表图像的一个像素点，可以使用一个颜色值表示像素的RGB值。

type Pixel = (Int, Int, Int)
type Image = [[Pixel]]

接下来，我们可以实现一些基本的图像处理操作，比如调整图像的亮度、对比度和模糊处理。

1. 调整图像亮度：

brightness :: Double -> Image -> Image
brightness factor = map (map (adjustBrightness factor))

adjustBrightness :: Double -> Pixel -> Pixel
adjustBrightness factor (r, g, b) = (adjustValue r, adjustValue g, adjustValue b)
  where
    adjustValue value = round $ factor * fromIntegral value

2. 调整图像对比度：

contrast :: Double -> Image -> Image
contrast factor = map (map (adjustContrast factor))

adjustContrast :: Double -> Pixel -> Pixel
adjustContrast factor (r, g, b) = (adjustValue r, adjustValue g, adjustValue b)
  where
    adjustValue value = round $ factor * (fromIntegral value - 128) + 128

3. 图像模糊处理：

blur :: Image -> Image
blur = map (map averageNeighborColors)

averageNeighborColors :: [Pixel] -> Pixel
averageNeighborColors pixels = (average reds, average greens, average blues)
  where
    reds = map (\(r, _, _) -> r) pixels
    greens = map (\(_, g, _) -> g) pixels
    blues = map (\(_, _, b) -> b) pixels

    average values = round $ sum values / fromIntegral (length values)

上述代码中，brightness和contrast函数接受一个因子作为参数，该因子可以是一个小数，用于调整图像的亮度和对比度。blur函数通过对每个像素的相邻像素取平均值来模糊图像。

使用示例：

image :: Image
image = [[(255, 0, 0), (0, 255, 0)], [(0, 0, 255), (255, 255, 255)]]

brightImage :: Image
brightImage = brightness 1.5 image

contrastImage :: Image
contrastImage = contrast 1.3 image

blurredImage :: Image
blurredImage = blur image

上述使用示例中，image是一个包含4个像素点的图像，brightImage是将image的亮度增加了50%的结果图像，contrastImage是将image的对比度增加了30%的结果图像，blurredImage是对image进行模糊处理的结果图像。

通过使用这个简单的图像处理库，我们可以方便地对图像进行一些基本的处理操作，同时保证了函数的纯净性和无副作用。当然，这只是一个简单的示例，实际的图像处理库需要更多的功能和算法来处理各种图像处理需求。