# dip_2425s1_assignment2_question

**Repository Path**: jade-jumper-tech/dip_2425s1_assignment2_question

## Basic Information

- **Project Name**: dip_2425s1_assignment2_question
- **Description**: 这是一个基于 Python 的数字图像处理实验项目，主要实现了多种图像处理效果，包括通道分离、特效处理和图像合成等功能。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 110
- **Created**: 2025-10-12
- **Last Updated**: 2025-10-12

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 图像处理学习项目

这是一个用于学习图像处理和颜色通道操作的Jupyter Notebook项目，通过实际操作理解数字图像的基本概念和颜色通道的工作原理。

## 项目概述

本项目包含一系列逐步深入的图像处理练习，从基础的像素操作到复杂的颜色通道控制，帮助初学者理解数字图像的构成和基本的图像处理技术。

## 文件结构

```
.
├── Untitled.ipynb          # 主要的Jupyter Notebook文件
├── extracted_code.py       # 从notebook提取的代码（可选）
├── x.jpg                   # 示例图像文件1
├── galaxy-full.jpg         # 示例图像文件2
├── earth.jpg               # 示例图像文件3
└── README.md               # 项目说明文档
```

## 环境要求

### 必需库
```bash
pip install scikit-image matplotlib
```

### Python库依赖
- `scikit-image` - 用于图像读取和处理
- `matplotlib` - 用于图像显示和可视化

## 代码示例详解

### 1. 基础图像操作

#### 单元格1：上半部分红色通道
```python
# 将图像上半部分的红色通道设置为255（白色）
for i in range(w):
    for j in range(h // 2):
        img[j, i][0] = 255
```

#### 单元格2：左半部分红色通道
```python
# 将图像左半部分的红色通道设置为255
for i in range(w // 2):
    for j in range(h):
        img[j, i][0] = 255
```

### 2. 区域选择操作

#### 单元格3：左上四分之一区域
```python
# 操作图像左上四分之一区域
for i in range(w//2):
    for j in range(h//2):
        img[j, i][0] = 255
```

#### 单元格4：特定小区域操作
```python
# 在图像的特定小区域(3-6行,3-6列)进行操作
for i in range(3,7):
    for j in range(3,7):
        img[j, i][0] = 255
```

### 3. 颜色通道实验

#### 单元格5：创建绿色方块
```python
# 在8x8区域创建纯绿色效果
for i in range(1,9):
    for j in range(1,9):
        img[j, i][1] = 255  # 绿色通道
        img[j, i][2] = 0    # 蓝色通道
```

#### 单元格6-8：单通道效果
分别移除绿色、红色、蓝色通道，观察单色效果：
```python
# 只保留红色通道（移除绿色和蓝色）
img[j, i][1] = 0  # 绿色通道设为0
img[j, i][2] = 0  # 蓝色通道设为0
```

### 4. 创意效果

#### 单元格9：彩色条纹
```python
# 创建垂直彩色条纹效果
for i in range(w):
    for j in range(h):
        if i % 3 == 0:
            img[j, i][0] = 255  # 红色条纹
        elif i % 3 == 1:
            img[j, i][1] = 255  # 绿色条纹
        else:
            img[j, i][2] = 255  # 蓝色条纹
```

## 学习目标

通过本项目的练习，您将学会：

1. **图像基础**
   - 读取和显示图像
   - 理解图像尺寸和通道概念
   - 访问和修改单个像素

2. **颜色通道操作**
   - RGB颜色模型的理解
   - 单独控制红、绿、蓝通道
   - 创建特定的颜色效果

3. **区域选择**
   - 操作图像的特定区域
   - 使用循环遍历像素
   - 理解图像坐标系

4. **创意应用**
   - 结合编程逻辑创建视觉效果
   - 开发自定义的图像过滤器

## 使用方法

1. 确保所有依赖库已安装
2. 准备测试图像文件（x.jpg, galaxy-full.jpg, earth.jpg）
3. 打开Jupyter Notebook：
   ```bash
   jupyter notebook Untitled.ipynb
   ```
4. 按顺序运行每个单元格，观察图像变化

## 图像文件说明

- `x.jpg` - 用于基础操作练习的图像
- `galaxy-full.jpg` - 用于单通道效果实验的图像
- `earth.jpg` - 用于创意效果制作的图像

## 扩展练习建议

1. 尝试创建水平条纹效果
2. 实现简单的图像滤镜（如怀旧效果）
3. 添加用户交互来选择操作区域
4. 尝试其他颜色空间（如HSV）
5. 创建自定义的颜色混合效果

## 注意事项

- 确保图像文件存在于正确路径
- 操作前建议备份原始图像
- 不同的图像尺寸可能需要调整循环参数
- 某些操作可能会永久修改图像数据

## 技术要点

- 使用`skimage.io.imread()`读取图像
- 图像数据格式为NumPy数组
- 通道顺序为RGB（红、绿、蓝）
- 像素访问方式：`img[行, 列][通道]`

这个项目适合图像处理初学者，通过实践操作深入理解数字图像的基本概念和简单的图像处理技术。