Gleitender Durchschnitt 3x3

Von links nach links und um die Bilder: Maltesisch, Yorkie, Havanese, Shih Poo, Morkies und Maltipoo Wir vermarkten ein sehr kleines Netzwerk von erfahrenen Züchtern. Wir vermarkten nicht zu Brokern oder Zoohandlungen. Die Welpen, die wir vermarkten, kommen direkt von Ihrem Züchter zu Ihnen. Alle Papierarbeiten und Welpen Pflegeanweisungen sind zwischen Ihnen und Ihrem Züchter. Wenn Sie Ihren Welpen abholen, unterliegen Sie der Umsatzsteuer von Ihrem Züchter. Keine Verkaufssteuer wird auf einem Welpen, der versendet wird aufgeladen. Alle Züchter, die wir auf dieser Website vertreiben, erfüllen die neuen Anforderungen von USDA. Sind Sie nicht sicher, welche Rasse die beste Passform für Ihre Familie wäre Hier sind einige der beliebten Rassen finden Sie auf unserer Website: Yorkshire Terrier ist ein voller temperamentvoll reinrassigen kleinen Hund. 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Ein kleiner Hund kann ziemlich schnell kühlen und sogar sterben, wenn weggelassen zu lang. Seien Sie verantwortlich für alle Ihre Haustiere braucht. Haben Sie Ihren Hund auf einem monatlichen Herz Wurm Programm Vergessen Sie nicht, geben Sie Ihrem Hund seine jährlichen vacinations Stellen Sie sicher, dass Sie Ihren Hund auf einem Floh-Behandlungs-Programm Dont lassen Sie Ihren Hund in einem Auto für einen beliebigen Zeitraum. Ein Hund kann in einem Auto von Sonnenlicht überhitzen und sterben. New Puppy Empfehlungen Tipps Kaufen Sie das Buch 101 für Dummies auf Mix-Rassen oder die reinrassigen Welpen Sie nach Hause bringen Gehen Sie zu einer Zoohandlung oder Bauernhof zu speichern und Blick auf Welpenspiel Kugelschreiber oder Übungsstifte oder widmen einen 3x3 oder 4x4 Bereich für Ihren neuen Welpen Für Hausbrechen Geben Sie nicht Ihre Welpen voller Run of home, während housebreaking sie haben keine Ahnung, was Sie wollen, von ihnen. Wenn Sie nicht ein Tierarzt fragen, um und besuchen Sie einen Tierarzt vor dem Welpen Haferflocken Medicated Shampoo nicht duftenden ist eine ausgezeichnete Art Shampoo (in der Regel Ihre Vet-Büro haben) Wenn Sie bringen Welpen Hause halten Stress bis zum Welpen hat Zeit, Essen und Wasser vor der neuen Welpen die ganze Zeit, bis Sie wissen, Welpen isst und trinken gut für Sie. Nachdem Welpen hat 12-Wochen-Aufnahmen können Sie einige Welpen-Klassen betrachten Bevor Welpen nach Hause gehen mit Ihnen geben wir Ihnen einige Tipps auf housebreaking und pro aktive Maßnahmen zu verhindern, dass hyperglykämische Episoden. EIN NEUER WELPEN IST EIN LEBEN-ZEIT-ENTSCHEIDUNG. Bitte stellen Sie sicher, dass Sie bereit sind, auf die Verantwortung eines puppydog Anruf oder E-Mail für weitere Informationen über Welpen nehmen: infocrpuppylove Rufen Sie an oder mailen Sie uns über die verfügbaren und kommenden Welpen oder lassen Sie uns wissen, was Sie suchen forhellip Wenn Sie auf der Suche nach Maltesisch , Puppenmischungen, Shih Poesquos, Havapoorsquos, Havanese, Goldendoodles und Labordoodles Welpen können wir Ihnen helfen, Sie mit dem Welpen fit für Ihre Familie. Wir stellen Welpen in Iowa, in Nebraska, in Illinois, in Wisconsin, in Minnesota, in Kalifornien, in NY, in TX, in Utah, in New-Jersey, in MA, in Ohio und in allen anderen US-Staaten plus Kanada copyCopyright CRPuppyLove 2011 amp Privacy PolicyImageMagick v6 Beispiele - Image-Ebenen Layering-Bilder Einführung Wie wir bereits erwähnt haben, behandelt ImageMagick nicht nur ein Bild, sondern eine Sequenz oder eine Liste von Bildern. So können Sie IM in zwei ganz speziellen Bildverarbeitungstechniken einsetzen. Sie können zum Beispiel jedes Bild in der Liste als ein einziges Bild in der Zeit denken, so dass die ganze Liste als eine Animation betrachtet werden kann. Dies wird in anderen IM-Beispielseiten erforscht. Siehe Animation Grundlagen. Alternativ können Sie jedes Bild in der Sequenz als Ebenen eines Satzes von durchsichtigen Overheadfolien denken. Das heißt, jedes Bild stellt einen kleinen Teil des endgültigen Bildes dar. Beispiel: Die erste (niedrigste) Schicht kann ein Hintergrundbild darstellen. Darüber können Sie eine Fuzzy sehen, obwohl Schatten. Dann enthält das Bild der nächsten Ebene das Objekt, das diesen Schatten wirft. Darüber hinaus eine Ebene mit etwas Text, der über das Objekt geschrieben wird. Das heißt, Sie können eine Folge von Bildern oder Ebenen haben, die jeweils ein weiteres Stück zu einem viel komplexeren Bild hinzufügt. Jede Bildschicht kann separat von jeder anderen Ebene verschoben, bearbeitet oder modifiziert werden und sogar in einer Multi-Image-Datei (wie TIFF. MIFF: oder XCF :) oder als separate Bilder für die zukünftige Verarbeitung gespeichert werden. Und das ist der Punkt der Bildschicht. Erst wenn alle Bild-Ebenen erstellt wurden flach. Mosaik. Oder Alle Ebenen zu einem einzigen endgültigen Bild zusammenführen. Anhängen von Bildern Das Anhängen ist wahrscheinlich die einfachste der Mehrfachbild-Operationen, die vorgesehen sind, um mehrere Bilder zu behandeln. Grundsätzlich verbindet es die aktuelle Sequenz von Bildern im Speicher in eine Spalte oder eine Zeile ohne Lücken. Die - append-Option hängt vertikal an, während das Plus-Form-Append horizontal anhängt. Zum Beispiel fügen wir hier eine Reihe von Buchstabenbildern zusammen, nebeneinander, um ein schickes Wort zu bilden, in ähnlicher Weise, dass einzelne Glyphen oder Buchstaben einer Schriftart miteinander verbunden werden. Die obige ist ähnlich (in einer sehr grundlegenden Weise), wie Schriften behandelt werden. Im Gegensatz zu echten Schriften sind Sie nicht auf nur zwei Farben beschränkt, sondern können einige sehr ausgefallene bunte Alphabete aus einzelnen Charakterbildern generieren. Viele dieser Bild-Fonts stehen im WWW zum Download zur Verfügung. Ein sehr kleines Set finden Sie in der Anthonys Icon Library. In Schriften für Text und Zähler. Wo ich auch die obige Blue Bubble Schrift gefunden habe. Beachten Sie auch, wie der Append-Operator als letzte Operation ausgeführt wurde, nachdem alle Bilder, die Sie anfügen möchten, der aktuellen Bildsequenz hinzugefügt wurden. Dies ist zum Beispiel für das Anhängen eines Labels an ein Bild ideal. Beachten Sie, dass die Hintergrundfarbe verwendet wurde, um alle Felder auszufüllen, die nicht ausgefüllt wurden. Natürlich, wenn alle Bilder die gleiche Breite haben, bleibt kein Platz für diese Füllung übrig. Aus IM v6.4.7-1 kann die Gravitationseinstellung verwendet werden, um festzulegen, wie die Bilder zusammengefügt werden sollen. Als solches in einem vertikalen Append, eine Einstellung von Center zentriert das Bild relativ zum endgültigen Bild (so wird eine Einstellung von entweder Nord oder Süd). Technisch ist der erste Satz von Klammern nicht notwendig, da noch keine Bilder gelesen wurden, aber er macht das Ganze einheitlich und zeigt die Absicht des Befehls bei der Herstellung eines Arrays von Bildern. Siehe auch Montageverkettungsmodus. Für eine alternative Möglichkeit, Arrays von gleich großen Bildern zu erstellen. Der - append-Operator fügt nur die eigentlichen Bilder hinzu und verwendet nicht die virtuelle Leinwandgröße (Bildseite) oder den Bildoffset. Allerdings scheint die virtuelle Leinwand Informationen in einem lustigen Zustand mit der Leinwand Größen zusammen und der Offset gesetzt, um einige unbestimmt Wert links. Dies kann als Fehler angesehen werden und bedeutet, dass entweder die Eingabebilder oder das Ergebnis das virtuelle Canvas-Zurücksetzen unter Verwendung von Wiederherstellung vor dem Speichern oder Verwenden des Bilds in Operationen, in denen diese Information wichtig werden kann, aufweisen sollte. Diese Situation wird wahrscheinlich in einer zukünftigen Erweiterung der Operation behoben sein. Vorsicht ist daher ratsam, vor allem, wenn Re-Anhängen Tile Cropped Bilder. Anfügen mit Überlappung Auf dem IM-Forum wurde ein einfacher Weg zum Hinzufügen von Bildern mit einigen Überlappungen gefordert. Viele Lösungen wurden angeboten. Dies war eine der einfachsten Lösungen, wobei die Menge der Überlappung an einer einzigen Stelle angegeben wurde. Das Obige brauchte keine Bildpositionierungsberechnungen, typischerweise mit Bildgrößen, die eine allgemeinere Lösung darstellen würden. Siehe Handhabung von Bildschichten unten. Was dies tat, wurde von dem Teil abgehackt, der überlappte, bevor das Ergebnis an das erste Bild angehängt wurde, wodurch die endgültige Bildgröße erzeugt wurde. Das Originalbild wird dann zusammengesetzt (mit Schwerkraft), um die tatsächliche Überlappung zu erzeugen. Es kann leicht geändert werden für vertikale Überlappung, oder sogar rechts nach links überlappen relativ leicht. Smushing Append Eine andere Art des Anhängens von Bildern ist durch Smushing. Der - smush-Operator funktioniert ähnlich wie der Append Operator (siehe oben), aber es dauert ein Argument, wie viel Platz (oder Anti-Raum), die Sie zwischen den Bildern. Zum Beispiel können wir es verwenden, um so das vorherige Beispiel einfacher. Das funktioniert sehr gut, aber das ist nicht das, was der Betreiber eigentlich entworfen ist, und es ist wahrscheinlich viel langsamer. Was smush eigentlich ist ment zu tun, ist geformte Bilder bewegen so nah wie möglich zu posible. Zum Beispiel hier generiere ich die Buchstaben A und V und smush sie zusammen mit so wenig Platz zwischen ihnen wie möglich. Beachten Sie, dass, wie die beiden Briefe wurden zusammen angefügt weit näher als Append würde, unter Ausnutzung der leeren Raum der Bilder Form. Das ist, was - smush tut. Das Argument ist ein Versatz für diese endgültige Position, und wie zuvor gezeigt, kann es positiv sein, eine Lücke oder ein Negativ zu erzeugen, um eine Überlappung zu erzeugen. Beachten Sie, dass, um dies zu tun, der Operator einige zusätzliche Arbeit zu tun, um die nächste Position zu finden, um die Bilder zusammen smush finden. Zusammensetzung von mehreren Paaren von Bildern Die Komposition ist die Niederpegeloperation, die verwendet wird, um zwei einzelne Bilder zusammenzuführen. Fast alle Schichten Techniken schließlich auf die Verschmelzung Bilder zusammen zwei auf einmal, bis nur ein Bild übrig bleibt. So beginnen wir mit Blick auf Möglichkeiten der Low-Level-Zusammensetzung der Bildpaare zu tun. Verwenden des Composite-Befehls Die traditionelle Methode, zwei Bilder zusammen mit ImageMagick zu kombinieren, ist der zusammengesetzte Befehl. Dieser Befehl kann nur zwei Bilder gleichzeitig kombinieren, wobei die Ergebnisse jeder Operation in einer Datei gespeichert werden. Dies hält natürlich nicht davon ab, es zu verwenden, um mehrere Bilder zu schichten, ein Bild zu einer Zeit. Da alle Eingabebilder von ImageMagick eingelesen werden, BEVOR das Ausgabebild geöffnet ist, können Sie eines der eingegebenen Bilder ausgeben. Auf diese Weise können Sie das gleiche Bild immer wieder bearbeiten, wie oben gezeigt, ohne Probleme. Tun Sie dies nicht mit einem verlustbehafteten Bildformat wie JPEG, da die Formatfehler akkumulativ sind und das Basisbild schnell abgebaut wird. Sie können auch das überlagerte Bild ändern und es mit der Einstellung - geometry positionieren. Der zusammengesetzte Befehl hat auch einige andere Vorteile, die Sie verwenden können, um zu steuern, wie das Bild auf den Hintergrund mit der Option - compose gezeichnet wird, und seine relative Position wird durch die Gravitationseinstellung bewirkt. Sie können die Überlagerung auch so anordnen, dass sie nur das Hintergrundbild abdeckt, ohne die Fliesengrenzen festlegen zu müssen. Dies ist nur bei Verwendung von Composite möglich. Der große Nachteil bei dieser Methode ist, dass Sie mehrere Befehle verwenden, und IM muss das Arbeitsbild entweder in eine Pipeline oder auf eine Festplatte schreiben, damit der nächste Befehl erneut eingelesen werden kann. Weitere Informationen zur Verwendung des Befehls composite finden Sie unter Beschriften durch Überlagern von Bildern und Bildpositionierung mit Hilfe der Schwerkraft. Composite-Operator von Convert Der - composite-Operator steht im Konvertierungsbefehl zur Verfügung. Weitere Einzelheiten finden Sie unter Bildkomposition im IM. Dies ermöglicht Ihnen, das gleiche wie oben, aber alle in einem Befehl zu tun. Die gezeichneten Bilder können auch gedreht, skaliert und affine während des Überlagerungsprozesses verzerrt werden. Obwohl das schwierig sein kann, um die Arbeit so, wie Sie wollen. Gezogene Bilder sind - Gravitation bewirkt, genau wie Text. Schichtung mehrerer Bilder True Schichtung von Bildern erfordert Methoden, um mehrere Bilder miteinander zu kombinieren, ohne dass jedes einzelne Bild separat einzeln komponiert werden muss. Dies ist, wo die verschiedenen-Layer-Operator Methoden in ihre eigenen kommen. Die Anordnung von Ebenenbildern kann wichtig sein, daher ist es eine gute Idee, die speziellen Bildsequenz - oder Listenoperatoren zu verstehen. Beachten Sie, dass geschichtete Bilder praktisch identisch mit dem Umgang mit animierten Rahmen sind. Als solches empfiehlt es sich auch, sowohl Animation Grundlagen und Animation Modifikationen für Techniken, die Verarbeitung einzelner Schichten oder Frames. Tatsächlich verwenden Animationen oft denselben Operator für die Bearbeitung von Bildern. Flatten - auf ein Hintergrundbild setzen Die - Ebenen flachlegen Bildliste Operator, (oder ihre Abkürzung - flatten) wird im Grunde Komponieren Sie jedes der gegebenen Bilder auf einem Hintergrund, um ein einziges Bild zu bilden. Die Bildpositionen werden jedoch mit der aktuellen virtuellen Leinwand oder dem Seitenoffset angegeben. Zum Beispiel, hier habe ich eine schöne Leinwand, und geben Sie jedes der Bilder, die ich auf die Leinwand überlagern möchten. Ab IM v6.3.6-2 ist der - flatten-Operator nur ein Alias ​​für eine "Flattenmethode". Somit kann die - Flatten-Option als eine Abkürzung für das gleichnamige - Schicht-Verfahren angesehen werden. Sie brauchen nicht, eine anfängliche Leinwand zu schaffen, wie wir oben getan haben, können Sie stattdessen lassen - flatten erstellen Sie ein für Sie. Die Leinwandfarbe wird die aktuelle Hintergrundfarbe sein, während ihre Größe durch die erste virtuelle Leinwandgröße definiert ist. Während die Gravitationseinstellung die mit den Geometrieeinstellungen definierte Bildplatzierung beeinflusst, wird die Bildpositionierung mit virtuellen Leinwandversätzen, die über die Seiteneinstellung festgelegt wird, nicht beeinflusst. Dies ist Teil der Definition solcher Offsets. Weitere Informationen finden Sie unter Geometrie vs Seitenoffsets. Wenn die Platzierung mit der Gravitation erforderlich ist, müssen entweder die obigen Multibildzusammensetzungsverfahren oder die spezielle Schichtzusammensetzungsmethode betrachtet werden, die beide Positionierungsverfahren gleichzeitig verarbeiten kann. Wenn kein Bild im definierten virtuellen Leinwandbereich angezeigt wird, wird es entweder entsprechend abgeschnitten oder ignoriert. Zum Beispiel hier haben wir eine kleinere Leinwand Größe, so dass die späteren Bilder nicht vollständig auf dieser Leinwand erscheinen. Die normale Verwendung von Flatten besteht darin, mehrere Ebenen von Bildern zusammenzuführen. Das heißt, Sie können verschiedene Teile eines größeren Bildes erzeugen, in der Regel die Verwendung von Klammern, um die Bildoperatoren auf das erzeugte Einzellagenbild zu beschränken und dann das Endergebnis zusammenzufassen. Eine typische Anwendung besteht beispielsweise darin, eine Schattenbildschicht zu erzeugen, auf der das Originalbild abgeflacht ist. Beispielsweise. Beachten Sie, dass, wie ich den Schatten unter dem ursprünglichen Bild, ich brauchte, um die beiden Bilder platzieren sie in der richtigen Reihenfolge. Das Verwenden von Flatten zum Hinzufügen von erzeugten Shadow-Bildern wird nicht empfohlen, da erzeugte Schattenbilder negative Bildoffsets haben können. Die empfohlene Lösung, wie im Abschnitt über Shadow Images beschrieben. Ist es, die fortgeschrittene Schicht Merging-Technik verwenden, werden wir später zu suchen. Da die virtuelle Leinwand nur aus einer Größe besteht, wird das resultierende Bild in dieser Größe sein, aber keinen virtuellen Leinwandversatz haben. Daher müssen Sie sich keine Sorgen um eventuelle Offsets des fertigen Bildes machen. Diese Verwendung der virtuellen Leinwand zum Definieren der Leinwand, auf der das Bild zu überlagern ist, kann verwendet werden, um einen umgebenden Rahmen zu einem Bild hinzuzufügen. Zum Beispiel hier habe ich eine Bildgröße und virtuellen Offset, um ein Bild auf eine bestimmte Größe. Natürlich gibt es bessere Möglichkeiten, Pad ein Bild, so dass IM automatisch zentriert das Bild in den größeren Bereich. Seltsam kann die exakt gleiche Behandlung verwendet werden, um Clip oder Crop ein Bild auf eine virtuelle Leinwand, die kleiner ist als das Originalbild. In diesem Fall möchten Sie jedoch einen negativen Offset verwenden, um den Zuschneideort zu positionieren, da Sie das Bild versetzen und das Zuschneidefenster nicht positionieren. Natürlich würde ein Viewport Crop dies auch besser machen, ohne die zusätzliche Verarbeitung von Canvas-Generationen und Overlays, die auch - flatten. Es wird auch nicht erweitern das Bild selbst, um das gesamte Ansichtsfenster zu decken, wenn das Bild war nur teilweise in diesem Sichtfenster enthalten. Eine häufige Fehlanwendung des - Flatten-Operators besteht darin, Transparenz aus einem Bild zu entfernen. Das heißt, jede Transparenz, die ein Bild haben kann, aber überlagern es auf die Hintergrundfarbe loszuwerden. Dies funktioniert jedoch nicht, wenn mehrere Bilder als solche nicht mehr empfohlen werden beteiligt sind. Mosaic - Canvas Expanding Der Mosaik-Operator (oder seine - Mosaik-Verknüpfung) ist mehr wie eine erweiterte Leinwandversion des Flatten Operators. Anstatt nur eine erste Leinwand zu erstellen, die nur auf der Leinwandgröße des ursprünglichen Bildes basiert, erstellt der Mosaic Operator eine Leinwand, die groß genug ist, um alle Bilder (nur in positiver Richtung) zu halten. Zum Beispiel hier habe ich nicht einmal eine geeignete virtuelle Leinwand. Jedoch wird der Mosaikoperator erarbeiten, wie groß eine solche Leinwand sein muss, um alle Bildschichten zu halten. Wie bei IM v6.3.6-2 ist der - Mosaikoperator nur ein Alias ​​für ein - Mosaik. Somit kann die Option - mosaic als eine Abkürzung für die gleichnamige - Schichtmethode angesehen werden. Beachten Sie, dass sowohl - mosaic und - flatten noch eine Leinwand erstellt, die aus dem Ursprung oder 0,0 Pixel gestartet. Dies ist Teil der Definition einer virtuellen Leinwand oder einer virtuellen Leinwand und deshalb können Sie sicher sein, dass das endgültige Bild für beide Operatoren keinen virtuellen Versatz hat und die gesamte Leinwand vollständig in Form von tatsächlichen Pixeldaten definiert wird. Beachten Sie auch, dass - Mosaik nur die Leinwand in den positiven Richtungen (die unteren oder rechten Kanten) erweitern, da die obere und linke Kante an dem virtuellen Ursprung befestigt sind. Das bedeutet natürlich, Mosaik wird noch Clip-Bilder mit negativen Offsets. Merging - Erstellen eines neuen Layer-Bildes Der Layer-Merge-Operator ist fast identisch mit den vorherigen Operatoren und wurde mit IM v6.3.6-2 hinzugefügt. Es erzeugt nur ein Leinwandbild, das gerade groß genug ist, um alle gegebenen Bilder an ihren jeweiligen Versätzen zu halten. Wie Mosaik erweitert auch die Leinwand, aber nicht nur in die positive Richtung, sondern auch in die negative Richtung. Grundsätzlich bedeutet das, dass Sie sich keine Gedanken über Clipping, Offset oder andere Aspekte machen müssen, wenn Layer-Bilder zusammengefügt werden. Alle Bilder werden relativ zu jedem anderen Standort zusammengeführt. Die Ausgabe enthält nicht oder stellt sicher, dass der Ursprung Teil der erweiterten Leinwand ist. Als solche kann die Ausgabe eines Ebenen-Merges einen Ebenen-Offset enthalten, der positiv oder negativ sein kann. Mit anderen Worten. Ebenen Merge fügt Ebenenbilder zusammen, um ein neues Ebenenbild zu erzeugen. Als solches, wenn Sie nicht möchten, dass Offset, wenn Sie fertig sind, werden Sie wahrscheinlich wollen, um eine Repair-Operator vor der endgültigen speichern. Zum Beispiel hier ist der gleiche Satz von Ebenenbild, das wir vorher verwendet haben. Wie Sie sehen können, ist das Bild nur groß genug, um alle Bilder, die relativ zueinander platziert wurden, zu halten, während ich die daraus resultierenden Bilder im Verhältnis zum virtuellen Canvas-Ursprung verwerfe. Diese Erhaltung der relativen Position ohne Clipping oder extra unnötigen Raum ist, was machen diese Variante so mächtig. Versuchen Sie es erneut, indem Sie einem Bild einen negativen Offset geben. Wie Sie sehen können, wurde der Ballon nicht abgeschnitten, nur weiter weg von den anderen bewegt, um seine relative Entfernung zu ihnen zu bewahren. Selbstverständlich entfernt der Repositor in den obigen Beispielen den absoluten virtuellen Leinwandversatz im fertigen Bild und bewahrt nur die relativen Bildplazierungen zwischen den Bildern. Der Offset wurde entfernt, da Webbrowser oft Schwierigkeiten mit Bildoffsets und vor allem negativen Bildoffsets haben, es sei denn, ein Teil einer GIF-Animation. Aber wenn ich nicht entfernen, dass Offset, werden alle Bilder in ihrer korrekten Position auf der virtuellen Leinwand innerhalb des generierten Einzelschicht-Bild bleiben, so dass Sie weiter zu verarbeiten und fügen Sie mehr Bilder auf das zusammengeführte Bild. Normalerweise verwenden Sie eine - Hintergrundfarbe von None, um die unbenutzten Bereiche des zusammengeführten Bildes transparent zu machen. Wenn auf ein einzelnes Bild angewendet wird, ersetzt das Layer-Merging jede Transparenz im Bild mit dem Vollton-Hintergrund, bewahrt jedoch die ursprüngliche Größe des Bildes sowie irgendwelche Offsets in diesem Bild. Die virtuelle Leinwandgröße des Bildes kann jedoch angepasst werden Zu passen, dass Bilder Größe und Offset. Der ursprüngliche Zweck der Operatoren war es Benutzern zu ermöglichen, mehrfache verzerrte Bilder zu einem einheitlichen Ganzen zusammenzuführen, unabhängig von den einzelnen Bildern, die versetzt wurden. Zum Beispiel beim Ausrichten von Fotos, um ein größeres Panorama zu bilden. Sie können einfach mit einem zentralen unverzerrten Basisbild beginnen (ohne einen Offset), und verwenden Sie diesen Operator, um die anderen Bilder um diesen Ausgangspunkt (mit entweder negativen oder positiven Offsets) zu überlagern, die so ausgerichtet und verzerrt wurden, dass sie dem zentralen Bild entsprechen. Weitere Beispiele für die Verwendung dieses Operators durch die Verzerrung von Bildern zur Ausrichtung gemeinsamer Kontrollpunkte finden Sie unter 3D Isometric Photo Cube. Und 3D-Sichtbox. Weitere Beispiele für die Verwendung dieses Operators ist die Erzeugung einer einfachen Reihe von überlappenden Fotos. Koaleszenzzusammensetzung - eine Progressive Layer Die Koaleszenz-Bildoperatoren (oder ihre & ndash; Coalesce-Verknüpfung) sind zum Konvertieren von GIF-Animationen in eine Sequenz von Bildern konzipiert. Beispiele finden Sie unter Koaleszenzanimationen für Details. Es ist jedoch sehr eng mit - vulkanisiert und hat sehr nützliche Effekte für mehrschichtige Bilder in dieser Hinsicht. Wenn Sie z. B. Coalesce auf einem einzelnen Bild verwenden, wird der gleiche Auftrag wie bei der Verwendung von Flatten mit einer Hintergrundfarbe ohne oder mit Transparenz durchgeführt. Das ist es füllt die Leinwand des Bildes mit transparenten Pixeln. Layer Composite - Zusammenführen von zwei Layer-Listen Mit IM v6.3.3-7 der - layers-Methode wurde Composite hinzugefügt, so dass Sie zwei vollständig getrennte Bilder zusammenstellen können. Um dies auf der Befehlszeile zu tun, wird ein spezielles null: Markerbild benötigt, um zu definieren, wo die erste Zielliste der Bilder endet und die überlagerte Quellbildliste beginnt. Aber das ist die einzige wirkliche Komplikation dieser Methode. Grundsätzlich wird jedes Bild aus der ersten Liste mit dem entsprechenden Bild in der zweiten Liste zusammengesetzt, wodurch die beiden Listen effektiv zusammengeführt werden. Die zweite Liste kann global mit Bezug auf die erste Liste unter Verwendung eines Geometrie-Offsets positioniert werden. Genauso wie mit einem normalen Composite Operator (siehe oben). Die Gravitation wird auch mit der Leinwandgröße des ersten Bildes angewendet, um die Berechnungen durchzuführen. Zusätzlich zu dem globalen Versatz wird der individuelle virtuelle Versatz des Bildes auch beibehalten, da jedes Bildpaar zusammengefügt wird. Auch ein Spezialfall wird behandelt. Wenn eine der Bildlisten nur ein Bild enthält, wird dieses Bild mit allen Bildern der anderen Liste komponiert. Auch in diesem Fall ist die Bild-Meta-Daten (wie Animations-Timings) einer größeren Liste, was beibehalten wird, auch wenn es nicht die Zielseite der Komposition ist. Dieser Verleger wird typischerweise beim Erstellen von zwei Animationen verwendet, die als eine Art zeitlich geschichtete Bildliste betrachtet werden können. Aus diesem Grund wird es besser in der Animation Modifikationen Abschnitt der Beispiele. Siehe auch Multi-Image Alpha Composition für weitere Details. Handhabung von Bildschichten Das Verlegen mehrerer Bilder mit den verschiedenen Ebenenoperatoren ist eine sehr vielseitige Technik. Es erlaubt Ihnen, eine große Anzahl von Bildern einzeln zu bearbeiten, und wenn Sie fertig sind, kombinieren Sie sie alle zu einem einzigen einheitlichen Ganzen. Bisher haben wir verschiedene Möglichkeiten der Verschmelzung (Zusammensetzen oder Schichten) mehrerer Bilder in vielfältiger Weise gezeigt. Hier stelle ich einige praktische Beispiele vor, wie man diese Techniken nutzen kann. Layering von Thumbnail-Bildern Sie können diese Technik auch verwenden, um mehrere Thumbnails in vielfältiger Weise zusammenzuführen. Hier füge ich einen Soft-Edge, um die Bilder, wie Sie lesen und positionieren, können Sie eine ziemlich schöne Komposition von Bildern, auf einem Tiled Canvas generieren. Berechnete Positionierung der Bilder. Die virtuelle Leinwand Offset (Seite) kann in vielerlei Hinsicht eingestellt werden. Speziell können Sie diese Einstellung für jedes Attribut einstellen. Und sogar einen anderen Ort für jedes Bild berechnen. Zum Beispiel lese ich hier in einem großen Satz von Bildern (kleine Ikonenbilder alle die gleiche Größe) und ordne sie in einem Kreis. Der Schlüssel zum obigen Beispiel ist die - set-Seitenoperation, die den normalisierten Bildindex (den FX-Ausdruck tn) verwendet, um für jedes einzelne Bild einen Wert von 0,0 bis nicht ganz 1,0 zu erzeugen. Dieser Wert wird dann abgebildet, um das Bild (nach Winkel) in einem Kreis von 80 Pixel Radius zu positionieren, wobei FX-Ausdrücke als Prozent-Escape verwendet werden. Die berechnete Position ist von der linken oberen Ecke des Bildes (nicht die Mitte, obwohl dies eine einfache Einstellung ist), die dann zusammengeführt wird, um ein neues Bild zu erzeugen. Die Positionierung erfolgt ohne Rücksicht darauf, ob der Offset positiv oder negativ ist, was die Leistung des Merge-Laying-Operators ist. Das ist ein neues Bild von allen Bildern, da sie relativ zueinander sind. Die endgültige Wiederholung entfernt den endgültigen resultierenden negativen Offset des zusammengefügten Ebenenbildes, da dies nicht mehr benötigt wird und Probleme beim Anzeigen des resultierenden Bildes verursachen kann. Beachten Sie, dass das erste Bild (rechts am meisten im Ergebnis) unter jedem anderen Bild geschichtet wird. Wenn Sie möchten, dass die Ebenen wirklich zyklisch sind, so dass das letzte Bild unter diesem ersten liegt, können Sie entweder: zwei Versionen des Objektivs erzeugen und kombinieren, mit unterschiedlicher Anordnung der Bilder oder Überlagerung des ersten Bildes auf dem letzten Bild, Korrekt, bevor der Kreis erzeugt wird. Beide Lösungen sind knifflig und bleiben als Übung übrig. Diese Technik ist leistungsstark, aber sie kann nur Bilder auf einen Integer-Offset positionieren. Wenn Sie eine genauere Sub-Pixel-Positionierung von Bildern benötigen, müssen die Bilder an der richtigen Stelle verzerrt (übersetzt) ​​werden, anstatt lediglich ihren virtuellen Versatz anzupassen. Inkremental berechnete Positionen Sie können auf einige Bildattribute anderer Bilder mit FX-Ausdrücken zugreifen, während Sie das Attribut der Bilder so einstellen, wie sie verarbeitet werden. Dies bedeutet, dass Sie die Position jedes Bildes relativ zur berechneten Position des vorherigen Bildes einstellen können. So wird beispielsweise die Position jedes Bildes als Position des vorherigen Bildes plus der vorherigen Bildbreite eingestellt. Jedes Bild wird an den Speicherort des vorherigen Bildes angehängt, indem dieser Speicherort gesucht und die Bildbreite hinzugefügt wird. Diese vorherige Position wurde in der Tat nur berechnet, da IM durchschleift durch jedes Bild Einstellung der Seite (virtuelle Offset) Attribut. Das Ergebnis ist ein DIY Append Operator-Äquivalent, und aus dem Sie Ihre eigenen Variationen entwickeln können. Sie sollten beachten, dass die gesamte Sequenz bei der Positionsberechnung des ersten Bildes tatsächlich um u-1.w verschoben wird. Dies sollte die Breite des letzten Bildes in der aktuellen Bildsequenz sein. Diese Gesamtverdrängung wird jedoch durch die abschließende Wiederholung beseitigt. Sie können einige zusätzliche Berechnung verwenden, um es zu ignorieren diesen Offset, aber es ist nicht erforderlich, in den oben genannten. Bei Verwendung eines Bildindex wie ut alle Bildselektoren u, v und s, beziehen sich alle Verweise auf dasselbe Bild, entsprechend dem angegebenen Index. Als solches ist es besser, u (das erste oder nullte Bild) als eine Mnemonik dieses Indexierungsverhaltens zu verwenden (und falls dies sich ändert). Hier ein weiteres Beispiel. Jedes Bild wird gegenüber dem vorherigen Bild versetzt, wobei sowohl die Position als auch die Breite dieses Bildes verwendet wird, um so einen überlappenden Append zu berechnen. Diese Fähigkeit, auf Attribute anderer Bilder zuzugreifen, schließt auch die Pixeldaten anderer Bilder ein. Das bedeutet, dass Sie ein spezielles Bild erstellen können, bei dem die Farbwerte die abgebildeten Positionen der anderen Bilder darstellen. Natürlich würde das Abbildungsbild auch positioniert werden und müsste entfernt werden, bevor die Überlagerung durchgeführt wird. Wie sinnvoll das Erstellen eigens abgebildeter Positionsbilder ist. Es ist nur eine andere Möglichkeit. Zwei-Stufen-Positionierung von Bildern Sie können Ihre Bildverarbeitung vereinfachen, indem Sie sie in zwei Schritte trennen. Ein Schritt kann verwendet werden, um zu erzeugen, zu verzerren, zu positionieren und Flusen zu Bildern hinzuzufügen, mit einem letzten Schritt, um sie alle zusammen zu verschmelzen. So können beispielsweise Polaroid-Thumbnails aus den größeren Originalbildern im Photo Store erstellt werden. Die jeweils einzeln verarbeitet werden (wobei dieser Aspekt getrennt und einfach gehalten wird). Das Skript oben scheinen kompliziert, aber nicht wirklich. Es erzeugt einfach jedes Thumbnail-Bild in einer Schleife, während gleichzeitig die Mitte Pads (mit Extent) und Trims jedes Bild, so dass die Bilder-Center befindet sich an einem bekannten Ort auf der virtuellen Leinwand. Es könnte tatsächlich berechnen, dass Postion, aber das kann temporäre Dateien erfordern, so ist es besser zu gewährleisten, ist es in einem bekannten Ort, für alle Bilder. Das Bild wird dann übersetzt (mit einem Relativ-Seiten-Operator, siehe Canvas Offsets), so dass jedes erzeugte Bild genau 60 Pixel rechts vom vorherigen Bild ist. That is, each image center is spaced a fixed distance apart, regardless of the images actual size, which could have changed due to aspect ratios and rotations. The other major trick with this script is that rather than save each layer image into a temporary file, you can just write the image into a pipeline using the MIFF: file format. A method known as a MIFF Image Streaming. This works because the MIFF: file format allows you to simply concatenate multiple images together into a single data stream, while preserving all the images meta-data, such as its virtual canvas offset. This technique provides a good starting point for many other scripts. Images can be generated, or modified and the final size and position can be calculated in any way you like. Another example is the script hslnamedcolors which takes the list of named colors found in ImageMagick and sorts them into a chart of those colors in HSL colorspace. You can see its output in Color Specification. Other possibilities include. Use any type of thumbnail (or other Fluff ), or just simply use a raw small thumbnail directly. Generate images so the first image is centered and the other images are arrange to the left and right under that first image, like a pyramid. Position images into Arcs, Circles and spirals, by placing them at specific X and Y coordinates relative to each other. For example: PhD Circle. Sunset Flower. Fibonacci Spiral. Position images according to their color. For example: Book Covers. Position images by time of day or time submitted. For example: Year of Sunsets Basically you have complete freedom in the positioning of images on the virtual canvas, and can then simply leave IM to sort out the final size of the canvas needed to whole all the images. Pins in a Map Here is a typical layering example, placing coloured pins in a map, at specific locations. To the left is a push pin image. The end of the pin is at position 1841. I also have a image of a Map of Venice. and want to put a pin at various points on the map. For example Accademia is locate at pixel position, 160283. To align the push-pin with that position you need to subtract the location of the end of the pin from map position. This produces a offset of 142242 for our pin image. Here is the result, using layered images This example was from a IM Forum Discussion, Layering Images with Convert. Lets automate this further. We have a file listing the locations and colors for each of the pins we want to place in the map. The location name in the file is not used and is just a reference comment on the pixel location listed. Note it assumes the original pin color is red ( which has a hue of 0 ) and uses the Modulate Operator to re-color it to other colors, with the appropriate scaling calculations. Note that the modulate argument for a no-op hue change is 100, with it cycling over a value of 200 (a sort of pseudo-percentage value). FUTURE: perspective distort map, adjust pin size for depth on the map calculate change in pin position due to distortion, and pin it to the distorted map. The above used a method known as a MIFF Image Streaming. with each image generated individually in a loop, then piped into the layering command to generate the final image. The alternative method (commonly using in PHP scripts) is to use a generated command technique, that uses a shell script to generate a long convert command to be run. The scripts in Image Warping Animations use this technique. Both methods avoid the need to generate temporary images. Layers of Shadows Correctly handling semi-transparent shadow effects in a set of overlapping images is actually a lot more difficult than it seems. Just overlaying photos with shadows will cause the shadows to be applied twice. That is two overlapping shadows become very dark, where in reality they do not overlay together in quite the same way that the overlaying images do. The various parts of the image should be simply shadowed or not shadowed. That is shadows should be applied once only to any part of the image. You should not get darker areas, unless you have two separate light sources, and that can make things harder still. Tomas Zathurecky lt tom 64 ksp. sk gt took up the challenge of handling shadow effects in layered images, and developed image accumulator technique, to handle the problem. Basically we need to add each image to the bottom of stack one at a time. As we add a new image the shadow of all the previous images needs to darken the new image, before it is added to the stack. However only the shadow falling on the new image, needs to be added. Shadows not falling on the new image needs to be ignored until later, when it falls on some other image, or the background (if any). Hier ist ein Beispiel. The above program seems complex, but is actually quite straight forward. The first image is used to start a accumulating stack of images (image index 0). Note we could have actually started with a single transparent pixel ( - size 1x1 xc:none ), if you dont want to use that first image to initialize the stack. Now to add a new image to the bottom of the image stack, we apply the same set of operations, each time. First the thumbnail image is read into memory, and any rotations, relative placements (may be negative), is applied. You could also do apply other thumbnailing operations to the image at this point if you want, though for his example that have already been performed. The new image forms image index 1. We now grab the previous stack of images (0), generate a shadow with appropriate color, blur, offset, and ambient light percentage. This shadow is overlaid on the new image (1) so only the shadow that falls ATop the new image is kept. We also (optionally) apply a Trim Operation the result to remove any extra space added from the shadowing operation, to form image 2. Now we simply add the new image (2) to the accumulating stack of images (0). and delete all the previous working images, except the last. To add more images we basically just repeat the above block of operations. After all the images has been added to the stack, it is simply a matter of doing a normal shadowing operation on the accumulated stack of images. removing any remaining image offsets (which many web browsers hate). Using Merge I can automatically handle virtual offsets, especially negative ones, allowing to to simply place images anywhere you like relative to the previous image placements. It also make applying shadows which can generate larger images with negative offsets properly. Now the above handles multi-layered image shadows properly, but while the shadow is offset, it is actually offset equally for all the images What really should happen is that the shadow should become more offset and also more blurry as it falls on images deeper and deeper in the stack. That is a image at the top should case a very blurry shadow on the background, compared to the bottom-most image. This is actually harder to do as you not only need to keep a track of the stack of images, you also need to keep a track of how fuzzy the shadow has become as the stack of images becomes larger. Thus you really need two accumulators. The image stack (as above), and the shadow accumulation, as we add more images. For example here is the same set of images but with shadows that get more blurry with depth. Look carefully at the result. The offset and blurriness of the shadow is different in different parts of the image. It is very thin between images in adjacent layers, but very thick when it falls on a image, or even the background much deeper down. Of course in this example, the shadow offset is probably too large, but the result seems very realistic giving a better sense of depth to the layers. Note how we split the operation of shadow into two steps. When applying the accumulated shadow (image index 1) to the new image (2), we only add the ambient light percentage, without any blur, or offset ( 70x000 in this case). The new image is then added to the accumulating stack of images (0). But after adding new images (2) shadow directly to the accumulated shadow (1), again without blur or offset, only then do we blur and offset ALL the shadows, to form the new accumulated shadow image. In other words, the accumulated shadow image becomes more and more blurry and offset as the stack gets thicker and thicker. Only the shadow of deeper images has not accumulated the effect as much. This program essentually separates the application of the shadow, from the incremental shadow accumulator. This allows you control things like. Realistic Shadow (as above): 70x000 and 100x247 Constant Shadow (as basic example): 70x247 and 100x000 constant blur, but cumulative offset: 70x200 and 100x047 both constant and progressive offset: 60x047 and 100x011 cumulative ambient light effect: 80x000 and and 95x247 Most of them are probably unrealistic, but may look good in another situations. Also setting the - background color before the - compose ATOP composition will let you define the color of the shadow (actually a colored ambient light).You can even even use a different color for the shadow that eventually falls on the final background layer (the last - background black setting), or leave it off entirely to make it look like the images are not above any background at all (that is floating in mid-air). It is highly versitile. Tomas Zathurecky went on to develop another method of handling the shadows of layered images, by dealing with a list of layered images as a whole. Something I would not have considered posible myself. The advantage of this method is that you can deal with a whole list of images as a whole, rather than having to accumulate one image at a time, and repeating the same block of operations over and over. First lets again look at the simplier contant shadow problem. You can see the same set of blocks that was used previously, but with much more complicated caculations to set the initial Bounds Trimming. and later calculate the offsets needed for the progressive shadow list. However the shadow currently does not become more blurry with depth. The above will be a lot simplier using the IMv7 magick command, which would allow you to use fx calculations directly the argument to - shadow , that would let you not only calculate a larger offset for the shadow with depth, but also let you mak ethe shadow more blurry with depth. Positioning Distorted Perspective Images Aligning distorted images can be tricky, and here I will look at aligning such images to match up at a very specific location. Here I have two images that highlight a specific point on each image. The second image is 65 semi-transparent, which allow you to see though it when it is composed onto the blue image, so you can see if the marked points align. The marked control points themselves are at the coordinates 59,26 (blue) and 35,14 (red) respectively. If you are simply overlaying the two images, you can just subtract the offsets and compose the two image on top of each other, producing a offset of 2412. Note that this offset could be negative And that is something we will deal with shortly. This only works as the coordinates are integer pixel coordinates. If the matching coordinates are sub-pixel locations (as is typically the case in a photo montage), simple composition will not work. It will also not work well if any sort of distortion is involved (which is also common for real-life images). And this is the problem we will explore. When distorting the image, you will want to ensure the two pixels remain aligned. The best way to do that would be to use the points you want to align as Distort Control Points. This will ensure they are positioned properly. As distort generates a layer image with a canvas offset you can not simply use Composite to overlay the images (too low level), instead we need to use a Flatten operator, so that it will position them using the distort generated offset. Note how I also added a value of 0.5 to the pixel coordinates. This is because pixels have area, while mathematical points do not, as such if you want to align the center of a pixel, you need to add 0.5 to the location of the center point within the pixel. See Image Coordinates vs Pixel Coordinates for more information. The other problem with the above was that the overlaid image was clipped by the blue background canvas image, just as the Composite Operator does. That is to say the blue image provided the clipping viewport for the result during the composition. To prevent this we use Layer Merge instead which automatically calculates a viewport canvas that is large enough contain hold all the images being composted together. As the result of the merge the image will have a negative offset (so as to preserve layer positions of the images). To display the results I needed to junk that offset as many browsers do not handle negative offsets in images. I do this using repage before saving the final image. If I was going to do further processing (without displaying the result on the web) I would keep that offset (remove the repage ), so the image positions remains in their correct and known position for later processing. Now the same techniques as shown above would also apply if you were doing a more complex distortion such as Perspective. The problem with this technique is that you position the perspective distortion using an internal control point. That is one point in the inside of the image, and 3 points around the edge. That can make it hard to control the actual perspective shape, as a small movement of any control point can make the free corner move wildly. This situation can be even worse if you are using a large list of registered points to get a more exact least squares fit to position images. In that case the point you are interested in be no wehere near one of the control registered points used to distort the image. The alternative is to simply distort the image the way we need to, then figure out how we need to translate the resulting image to align the points we are interested in. To make this work we will need to know how the point of interest moved as a result of the distortion. This is real problem with distorting and positioning images, especially real life images. For example, here I distort the image using all four corners to produce a specific (suposedally desired) distortion shape, but I will not try to align the control points at this point, just apply the distortion. As you can see while the red image was distorted, the position of the red control point is no where near the blue control point we want to align. You can not just simply measure these two points as the red point is unlikely to be at a exact pixel position, but will have a sub-pixel offset involved. We will need to first calculate exactly where the red point is. To do that we can re-run the above distortion with verbose enabled to get the perspective forward mapping coefficients. These can then be used to calculate as described in Perspective Projection Distortion. All we want is just the calculated coefficients used by the distortion. As such we dont need the destination image, so we just the output using a null: image file format. We also tell the distort that the new image it is generating is only one pixel is size using a Distort Viewport. That way it does the distortion preparation and verbose reporting, but then only distorts a single destination pixel, which is then junked. This can save a lot of processing time. Actually if the distortion did not use source image meta-data (needed for the percent escapes w and h ) as part of its calculations, we would not even need the source image alignred. png . In that case we could have used a single pixel null: image, for the input image too. We are also not really interested in the virtual pixels, backgrounds, or anything else for this information gathering step, so we dont need to worry about setting those features. Now we can get the distort information, we need to extract the 8 perspective coefficients, from the 3rd and 4th line of the output. These can then be used to map the red control point to its new distorted position, and from there subtract it from the blue control point, so as to get the actual amount of translation that is needed, to align the marked red coordinate with the blue coordinate. The above used the tr text filter to remove extra quotes and commas from the output. It then uses the awk program to extract the coefficients, and do the floating point mathematics required to forward map the red marker to match the blue marker. Note that I again added 0.5 to the pixel coordinates of the control points to ensure that the center of the pixel is what is used for the calculations. See Image Coordinates vs Pixel Coordinates. Now we know the amount of translation needed by the distorted image, we have two ways you add that translation to the distortion. Either by modifying the coefficients of the perspective projection appropriately (not easy). Or we could just add the translation amounts to each of the destination coordinates of the original (very easy). Here is the result of the latter (add translations to destination coordinates). Averaging hundreds of images of the same fixed scene, can be used to remove most transient effects, such moving people, making them less important. However areas that get lots of transient effects may have a ghostly blur left behind that may be very hard to remove. As video sequences are notoriously noisy when you look at the individual frames, you can average a number of consecutive, but unchanging, frames together to produce much better cleaner and sharper result. Matt Leigh, of the University of Arizona, reports that he has used this technique to improve the resolution of microscope images. He takes multiple images of the same target then averages them all together to increase the signalnoise ratio of the results. He suggests others may also find it useful for this purpose. An alternative for averaging two images together is to use a composite - blend 50 image operation, which will work with two different sized images. See the example of Blend Two Images Together for more detail. The IM Discussion Forum had a discussion on Averaging a sequence 10 frames at a time. so as to average thousands of images, without filling up the computers memory (making it very slow). Related to this, and containing relevent maths is the discussion Dont load all images at once. Another alternative to using mean is to use the newer Poly Operator. which can individually weight each image. MaxMin Value of multiple images The Max and Min methods will get the maximum (lighter) values and minimum (darker) values from a sequence of images. Again they are basically equivalent to using a Lighten and Darken Composition Methods. but with multiple images. With the right selection of background canvas color, you could use Flatten Operator with the equivelent compose method. WARNING: This is not a selection of pixels (by intensity), but a selection of values. That means the output image could result in the individule red, green and blue values from different images, resulting in a new color not found in any of the input images. See the Lighten Compose Method for more details of this. Median Pixel by Intensity The - evaluate-sequence Median will look for the pixel which has an intensity of the middle pixel from all the images that are given. That is for each position it collects and sorts the pixel intensity from each of the images. Then it will pick the pixel that falls in the middle of the sequence. It can also be used as a alternative to simply averaging the pixels of a collection of images. This could be used for example by combining an image with two upper and lower limiting images. As the pixel will be the middle intensity you will either get the pixel from the original image, or a pixel from the limiting images. In other words you can use this to clip the intensity of the original image. Strange but true. For an even number of images, the pixel on the brighter side of the middle will be selected. As such with only two images, this operator will be equivalent to a pixel-wise lighten by intensity. The key point is that each pixel will come completely from one image, and sorted by intensity. You will never get a mix of values, producing a color mixed from different images. The exact color of each pixel will come completely from one image. Add Multiple Images The Add method is will of course simply add all the images together. This takes a rose: (unmodified using a weight of 1 and power-of 1), adds to this twice the color values from the granite: image (weight2), and finally subtracts a value of 1 using a null: image, using an exponent of 0 (ignore image input) and a weighting value of -1.0. The resulting image is equivalent to. rose 2.0granite - 1.0 In other words the rose image is given a noisy granite texture overlay (with a 50 grey bias). This is in fact exactly like a very strong Hardlight lighting effect but with very explicit weighting of the granite overlay. The key difference to this over other multi-image operations is the ability to weight each image individually, but perform all calculations in a single image processing operation without the need for extra intermediate images. This avoids and quantum rounding, clipping or other effects on the final results, in a non-HDRI version of ImagMagick. (See Quantum Effects ). It can for example be used to perform a weighted average of large numbers of images, such as averaging smaller groups of images, then averaging those groups together. Created: 3 January 2004 Updated: 19 April 2012 Author: Anthony Thyssen. ltA. Thyssen64griffith. edu. au gt Examples Generated with: URL: imagemagick. orgUsagelayers