processing图片处理

1.1 图像与图像处理的概念图像(Image)：使用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的，可以直接或间接作用于人眼并进而产生视觉的实体。

包括：·各类图片，如普通照片、X光片、遥感图片；·各类光学图像，如电影、电视画面；·客观世界在人们心目中的有形想象以及外部描述，如绘画、绘图等。

数字图像：为了能用计算机对图像进行加工，需要把连续图像在坐标空间和性质空间都离散化，这种离散化了的图像是数字图像。

图像中每个基本单元叫做图像的元素，简称像素（Pixel）。

数字图像处理（Digital Image Processing）：是指应用计算机来合成、变换已有的数字图像，从而产生一种新的效果，并把加工处理后的图像重新输出，这个过程称为数字图像处理。

也称之为计算机图像处理（Computer Image Processing）。

1.2 图像处理科学的意义1.图像是人们从客观世界获取信息的重要来源·人类是通过感觉器官从客观世界获取信息的，即通过耳、目、口、鼻、手通过听、看、味、嗅和接触的方式获取信息。

在这些信息中，视觉信息占70％。

·视觉信息的特点是信息量大，传播速度快，作用距离远，有心理和生理作用，加上大脑的思维和联想，具有很强的判断能力。

·人的视觉十分完善，人眼灵敏度高，鉴别能力强，不仅可以辨别景物，还能辨别人的情绪。

2.图像信息处理是人类视觉延续的重要手段非可见光成像。

如：γ射线、X射线、紫外线、红外线、微波。

利用图像处理技术把这些不可见射线所成图像加以处理并转换成可见图像，可对非人类习惯的那些图像源进行加工。

3.图像处理技术对国计民生有重大意义图像处理技术发展到今天，许多技术已日益趋于成熟，应用也越来越广泛。

它渗透到许多领域，如遥感、生物医学、通信、工业、航空航天、军事、安全保卫等。

1.3 数字图像处理的特点1. 图像信息量大每个像素的灰度级至少要用6bit（单色图像）来表示，一般采用8bit（彩色图像），高精度的可用12bit 或16bit。

Processing⽹格纹理制作（棋盘格）使⽤pixel（）set（）像素点绘制⽅式接上我们趁热打铁，紧接上⼀回的棋盘格绘制，来挖掘⼀些不同绘制思路，使⽤pixel()函数来绘画。

这是⼀个以每个像素点作为对象来绘制的思路，⽽不是以图形的⽅式来填充。

这就改变了绘画思路。

实际上，Processing有这样的现成函数，使⽤x、y坐标来定义视⼝内某个像素点的颜⾊值，即set(x,y),反之获取某个像素点的颜⾊值get(x,y),你可以进传送门看⼀下官⽅给的解释。

⽽pixel()是指定图⽚的像素序列中某个点的颜⾊值，意味着不能随⼼所欲能将其颜⾊改变成你要的，需要通过读取操作loadPixels()和刷新操作updatePixels()才能正确操作。

前者将当前的PGraphics⼀张图的所有像素点对象存⼊容器pixels[]之中，⽅可进⾏操作，后者是将pixels[]容器的数值对当前的PGraphics图像像素作⼀更新。

当然也和屏幕像素密度属性pixelDensity()有关，具体参见。

第⼀步因此，我们不妨先在空pde中做些测试。

如下：void setup() {size(400, 400);loadPixels();pixels[0] = color(0);updatePixels();}void setup() {size(400, 400); //定义的该PApplet对于surface视⼝⼤⼩,//并且也创建了⼀个内置PGraphics，命名为g，⼤⼩是（width,height）,并做了初识化g.loadPixels();g.pixels[0] = color(0);g.updatePixels();}如果是DIY的PGraphics，那会是下⾯的代码形式：PGraphics mygraphics;void setup() {size(400, 400); //定义的该PApplet对于surface视⼝⼤⼩mygraphics = createGraphics(width,height);//创建graphics,⼤⼩为width，height,画布⼤⼩mygraphics.beginDraw(); //这两⾏实则在做PGraphics的pixels[]等属性的初始化，mygraphics.endDraw(); //如果不加，下⾯的pixels就获取不到，会抛空指针异常mygraphics.loadPixels();mygraphics.pixels[0] = color(0);mygraphics.updatePixels();}这样的话，⼤家对PGraphics和其pixels[]应该有新的认识了。

计算机图像处理的基本方法与应用计算机图像处理（Computer Image Processing）是指利用计算机技术对图像进行处理和分析的一门学科。

它包括了图像获取、图像处理、图像分析和图像显示等方面。

本文将介绍计算机图像处理的基本方法和应用。

以下是详细的步骤和分点：一、图像获取1. 数字相机：通过数码相机或手机等设备获取图像。

2. 扫描仪：通过扫描纸质照片或文件来获取数字图像。

二、图像处理1. 图像预处理a. 去噪：通过滤波算法去除图像中的噪声。

b. 增强：通过调整图像的对比度、亮度等参数来增强图像的清晰度和视觉效果。

c. 校正：校正图像的几何畸变，如图像的旋转或透视变换等。

2. 图像分割a. 阈值分割：基于像素的灰度值与设定阈值进行比较，将像素分为不同的类别。

b. 区域生长：通过确定种子点和生长准则将相邻的像素分为不同的区域。

c. 边缘检测：通过检测图像中灰度变化较大的区域来提取图像的边缘。

3. 特征提取a. 形状特征：提取图像中不同物体的形状特征，如周长、面积等。

b. 纹理特征：提取图像中不同物体的纹理特征，如灰度共生矩阵等。

c. 频域特征：通过傅里叶变换或小波变换等方法提取图像的频域特征。

4. 图像恢复a. 图像去模糊：通过估计图像退化模型和逆滤波方法对模糊图像进行恢复。

b. 图像插值：通过像素插值方法对低分辨率图像进行恢复。

三、图像分析1. 目标检测a. 物体检测：使用机器学习或深度学习方法对图像中的物体进行检测和识别。

b. 人脸检测：通过特征提取和分类器识别图像中的人脸。

2. 图像分类a. 监督学习：使用有标签的训练数据来训练分类器，并根据图片特征将图像分为不同的类别。

b. 无监督学习：使用无标签的训练数据，根据数据的相似性将图像进行聚类，自动分为不同的类别。

3. 图像配准a. 点对点匹配：通过找到两个图像中共有的特征点，并计算相应的相似度矩阵来实现图像配准。

b. 区域匹配：将两个图像划分为小区域，在区域中进行相似度匹配，并通过优化算法找到最佳配准结果。

Processing学习笔记（一）一、相关介绍：Processing是一门用来生成图片、动画和交互软件的编程语言。

它的思想是简单地谢一行代码，就会在屏幕上生成一个圆。

再增加一些代码，圆便能跟着鼠标走。

在增加一些代码，圆便会随着鼠标的点击而改变颜色。

我们把这称为用代码做草稿（Sketching）.你写一行，再加一行，效果随之增加。

结果就是用一个个片段合成的程序。

Processing是一种具有革命前瞻性的新兴计算机语言，它的概念是在电子艺术的环境下介绍程序语言，并将电子艺术的概念介绍给程序设计师。

她是Java 语言的延伸，并支持许多现有的Java 语言架构，不过在语法(syntax) 上简易许多，并具有许多贴心及人性化的设计。

Processing 可以在Windows、MAC OS X、MAC OS 9 、Linux 等操作系统上使用。

本软件目前是处于初版测试的阶段，试用版听说最近真的快要出了！以Processing 完成的作品可在个人本机端作用，或以Java Applets 的模式外输至网络上发布。

虽然图形用户界面(GUI)早在二十年前成为主流，但是基础编程语言的教学到今天仍是以命令行接口为主，学习编程语言为什么要那么枯燥呢？人脑天生擅长空间辨识，图形用户界面利用的正是这种优势，加上它能提供各种实时且鲜明的图像式反馈(feedback)，可以大幅缩短学习曲线，并帮助理解抽象逻辑法则。

举例来说，计算机屏幕上的一个像素(pixel) 就是一个变量值(the value of a variable) 的可视化表现。

Processing将Java的语法简化并将其运算结果“感官化”，让使用者能很快享有声光兼备的交互式多媒体作品。

二、详细操作1、基本形状：(1)直线line(x1,y1,x2,y2);(2)三角形triangle(x1,y1,x2,y2,x3,y3);(3)四边形quad(x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4);(4)长方形rect(x,y,width,height//正方形width=heigh);//(x,y)是左上角的顶点(5)圆/椭圆ellipse(x,y,width,height)；(6)圆弧arc(x,y,width,height,start,stop);stop, start 表示为圆弧的起始位置与终止位置，用角度表示为：(0,PI,HALF_PI,QUARTER_PI,TWO_PI,radians(角度如：90,270等）)例1：size(1000,600);//屏幕大小设定triangle(100,150,150,500,200,250); //三角形绘制triangle(900,150,850,500,800,250); //同上quad(100,10,200,250,100,350,400,450); //四边形绘制quad(900,10,800,250,900,350,600,450); //同上ellipse(500,400,500,100); //绘制椭圆ellipse(500,100,140,140); //绘制圆arc(500,200,400,400,-QUARTER_PI,PI+QUARTER_PI); //绘制弧形结果图：2、绘制顺序绘图顺序不同结果可能不一样，如绘画圆和长方形的先后顺序不同，如果有重合的部分，先后顺序不同，结果图不一样。

快速学会Photoshop中的批处理和操作记录Photoshop是一款功能强大的图像处理软件，广泛应用于设计、摄影和图像编辑领域。

掌握Photoshop的批处理和操作记录功能，可以帮助我们快速高效地处理大量的图片任务。

本文将详细介绍如何快速学会Photoshop中的批处理和操作记录，以下是具体步骤：1. 批处理（Batch Processing）的基本概念- 批处理是指同时对多个文件进行相同的操作，以实现快速的批量处理。

- Photoshop的批处理功能可以将相同的操作应用于多张图片，极大地提高了工作效率。

2. 批处理的具体操作步骤- 打开Photoshop软件，点击"文件"菜单，并选择"自动化"。

- 在弹出的子菜单中选择"图片处理"。

- 在"图片处理"对话框中，点击"选择文件"按钮，选择需要批处理的图片文件。

- 设定输出文件夹，以保存批处理后的图片文件。

- 在"图片处理"对话框中，选择需要应用的操作，如调整图像大小、添加滤镜、调整色彩等。

- 根据需要设定其他选项，如文件格式、命名规则等。

- 点击"运行"按钮，Photoshop将自动批量处理选定的图片文件。

3. 批处理中的常用操作- 调整大小：可以批量调整多张图片的尺寸，常用于制作网页图片或打印所需。

- 滤镜特效：可以通过批处理给多张图片添加相同的滤镜特效，提高整体效果。

- 色彩调整：可以批量调整多张图片的色彩、亮度、对比度等，使其达到所需的效果。

- 裁剪图片：可以批量裁剪多张图片，使其符合设定的尺寸要求。

- 批量保存：可以将多张图片批量保存为不同的文件格式，以适应不同的需求。

4. 操作记录（Action Recording）的基本概念- 操作记录是指记录下来的Photoshop操作步骤，可重放并应用于其他的图片文件。

processing学习整理---Image1、Load and Display（加载与显⽰）Images can be loaded and displayed to the screen at their actual size or any other size.图像可以按照其实际尺⼨或任何其他尺⼨加载并显⽰到屏幕。

PImage img; // Declare variable "a" of type PImagevoid setup() {size(640, 360);// The image file must be in the data folder of the current sketch//图⽚⽂件必须在当前草稿⽂件的同⼀⽂件夹才能加载成功。

// to load successfullyimg = loadImage("moonwalk.jpg"); // Load the image into the program}void draw() {// Displays the image at its actual size at point (0,0)image(img, 0, 0);// Displays the image at point (0, height/2) at half of its sizeimage(img, 0, height/2, img.width/2, img.height/2);}View Code2、Background Image. （背景图⽚）This example presents the fastest way to load a background image into Processing. To load an image as the background, it must be the same width and height as the program.此⽰例介绍将加载背景图像的最快⽅法转换到Processing。

图形图像处理
图形图像处理是一种数字图像处理的分支领域，它主要涉及对图形图像进行各
种操作和处理，以提升图像质量、改变图像外观或提取图像中的有用信息。

在现代技术领域中，图形图像处理已经被广泛应用于许多领域，包括计算机视觉、数字摄影、医学影像分析等。

图形图像处理的基本概念
图形图像处理的基本概念包括图像获取、图像预处理、图像增强、图像分割、
图像特征提取与图像识别等。

图像获取是指通过各种设备获取原始图像数据的过程，而图像预处理则是对原始图像数据进行去噪、尺寸调整、色彩校正等处理以准备进行后续处理。

图像增强是通过增强对比度、调整亮度等手段改善图像质量，而图像分割则是将图像分割成不同的区域或物体。

图像特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征，用于图像识别或分类。

图形图像处理的应用领域
图形图像处理在许多应用领域都发挥着重要作用。

在医学领域，图像处理被广
泛应用于医学影像分析、病灶检测等方面；在自动驾驶领域，图像处理用于实现车辆的环境感知和行驶路径规划；在数字艺术领域，图像处理则用于创作出各种艺术效果的图像。

图形图像处理技术的发展趋势
随着计算机技术的不断发展，图形图像处理技术也在不断创新和进步。

未来，
随着深度学习、神经网络等技术的不断普及，图形图像处理技术将更加智能化，并能够处理更加复杂的图像任务。

同时，随着硬件性能的不断提升，图形图像处理技术也将更加高效、快速地处理大规模图像数据。

总结
图形图像处理作为一种重要的数字图像处理技术，在当今技术领域具有广泛的
应用前景和发展空间。

通过不断的技术创新和研究探索，图形图像处理技术将为人类社会带来更多的便利和发展机遇。

Algebraic operation 代数运算一种图像处理运算，包括两幅图像对应像素的和、差、积、商。

Aliasing 走样（混叠）当图像象素间距和图像细节相比太大时产生的一种人工痕迹。

Arc 弧（l）图的一部分（2）表示一段相连曲线的像素集合。

Binary image 二值图像只有两级灰度的数字图像（通常为0和1，黑和白）。

Blur 模糊由于散焦、低通滤波、摄像机运动等引起的图像清晰度的下降。

Border 边框一幅图像的首、未行或列。

Boundary chain code 边界链码定义一个物体边界的方向序列。

Boundary pixel 边界像素至少和一个背景象素相邻接的内部像素（比较：外部像素、内部像素）。

Boundary tracking边界跟踪一种图像分割技术，通过沿弧从一个像素顺序探索到下一个像素的方法将弧检测出来。

Brightness 亮度和图像一个点相关的值，表示从该点的物体发射或反射的光的量。

Change detection 变化检测通过相减等操作将两幅匹准图像的像素加以比较从而检测出其中物体差别的技术。

Class 类见模或类。

Closed curve 封闭曲线一条首尾接于一点的曲线。

Cluster 聚类，集群在空间（如在特征空间）中位置接近的点的集合。

Cluster analysis 聚类分析在空间中对聚类的检测、度量和描述。

Concave 凹的如果说某个物体是“凹的”是指至少存在两个物体内部的点，其连线不能完全包含在物体内部（反义词为凸的）。

Connected 连通的。

Contour encoding 轮廓编码对具有均匀灰度的区域，只将其边界进行编码的一种图像压缩技术。

Contrast 对比度物体平均亮度（或灰度）与其周围背景的差别程度。

Contrast stretch 对比度扩展一种线性的灰度变换。

Convex 凸的指连接物体内部任意两点的直线均落在物体内部。

Convolution 卷积一种将两个函数组合生成第三个函数的运算，卷积刻画了线性移不变系统的运算。