# 图像基础处理

**Repository Path**: eighty-three-point-seven-two/image1

## Basic Information

- **Project Name**: 图像基础处理
- **Description**: 图像的像素基本处理。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-09-16
- **Last Updated**: 2025-09-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

 **环境要求** 
Python 3.x
第三方库：scikit-image（用于图像的读取等操作）、matplotlib（用于图像的显示）

 **文件说明** 
代码文件：包含实现各图像基础操作的 Python 代码，利用 scikit-image 进行图像读取，通过对图像数组的索引、遍历等操作实现不同的图像效果，再使用 matplotlib 展示处理前后的图像。
图像文件：需准备用于测试的图像文件（如示例中的 x.jpg、galaxy-full.jpg 等），放在代码可访问的路径下。

 **代码示例说明** 
1. 图像上半部分处理
通过遍历图像高度的上半部分像素，对特定通道（如红色通道）进行修改，实现图像上半部分的色彩调整效果。
2. 图像左半部分处理
遍历图像宽度的左半部分像素，对绿色通道等进行操作，改变图像左半部分的显示效果。
3. 图像左上四分之一处处理
针对图像的左上四分之一区域的像素，进行色彩通道的调整，打造特定的局部图像效果。
4. 小区域像素处理
选取图像中的小区域（如中间小范围区域），对该区域的像素色彩通道进行修改，突出小区域的视觉效果。
5. 指定区域颜色处理
确定图像中的指定区域（如满足对角线等条件的区域），对这些区域的像素颜色通道进行设置，实现指定区域的色彩变化。
6-8. 星系图像颜色通道处理
分别对星系图像的红色、绿色、蓝色通道进行单独处理，展示单个颜色通道下星系图像的视觉效果。
9. 条纹效果处理
通过对图像的列进行遍历，按照负载均衡：普通求余的规则对不同列的色彩通道进行调整，生成条纹效果的图像。

 **使用方法** 
1.确保安装好所需的 Python 环境和第三方库。
2.将需要处理的图像文件放在正确的路径下。
3.运行对应的 Python 代码文件，即可看到图像基础操作后的效果。

 **学习要点** 
掌握使用 scikit-image 库读取和处理图像的基本方法，理解图像在计算机中以数组形式存储的结构（高度、宽度、通道数）。
学会通过对图像数组的索引、遍历等操作，实现对图像特定区域、特定色彩通道的修改，从而完成不同的图像基础处理任务，如区域色彩调整、通道分离显示、特殊效果生成等。
理解图像色彩通道（红、绿、蓝）的概念，以及修改不同通道对图像视觉效果的影响。

 _项目完成人：苏昊
完成时间：2025.9.23_