Ratio To Moving Average Methode Beispiele

Adaptive Moving Averages führen zu besseren Ergebnissen Moving Averages sind ein Lieblings-Tool von aktiven Händlern. Allerdings, wenn die Märkte konsolidieren, führt dieser Indikator zu zahlreichen whipsaw Trades, was zu einer frustrierenden Reihe von kleinen Gewinnen und Verlusten führt. Analysten haben Jahrzehnte damit verbracht, den einfachen gleitenden Durchschnitt zu verbessern. In diesem Artikel betrachten wir diese Bemühungen und finden, dass ihre Suche zu nützlichen Handelswerkzeugen geführt hat. (Für Hintergrundlesung auf einfachen gleitenden Durchschnitten, check out Simple Moving Averages machen Trends Stand Out.) Vor-und Nachteile der Moving Averages Die Vor-und Nachteile der bewegten Durchschnitte wurden zusammengefasst von Robert Edwards und John Magee in der ersten Auflage der technischen Analyse von Stock Trends. Als sie sagten, und es war wieder im Jahr 1941, dass wir die Entdeckung (obwohl viele andere es schon früher gemacht hatten), dass durch die Mittelung der Daten für eine angegebene Anzahl von Tageszeiten eine Art automatisierte Trendlinie ableiten konnte, die definitiv die Veränderungen von TrendIt schien fast zu gut um wahr zu sein. Tatsächlich war es zu gut um wahr zu sein. Mit den Nachteilen, die die Vorteile überwiegen, haben Edwards und Magee schnell ihren Traum vom Handel von einem Strandbungalow aufgegeben. Aber 60 Jahre nachdem sie diese Worte geschrieben haben, bestehen andere daran, ein einfaches Werkzeug zu finden, das mühelos den Reichtum der Märkte liefern würde. Einfache gleitende Mittelwerte Um einen einfachen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Fügen Sie die Preise für den gewünschten Zeitraum hinzu und teilen Sie sich die Anzahl der ausgewählten Perioden auf. Die Suche nach einem fünftägigen gleitenden Durchschnitt würde die Summe der fünf letzten Schlusskurse und die Teilung um fünf verlangen. Wenn die jüngste Schließung über dem gleitenden Durchschnitt liegt, würde die Aktie als in einem Aufwärtstrend betrachtet werden. Abwärtstrends werden durch den Handel unter dem gleitenden Durchschnitt definiert. (Für mehr, siehe unsere Moving Averages Tutorial.) Diese trenddefinierende Eigenschaft macht es möglich, gleitende Mittelwerte zu generieren Handelssignale. In seiner einfachsten Anwendung kaufen Händler, wenn die Preise über den gleitenden Durchschnitt gehen und verkaufen, wenn die Preise unter dieser Linie liegen. Ein solcher Ansatz ist garantiert, um den Händler auf die rechte Seite jedes bedeutenden Handels zu stellen. Leider, während die Glättung der Daten, gleitende Mittelwerte hinter der Marktaktion zurückbleiben und der Händler wird fast immer wieder einen großen Teil ihrer Gewinne auf sogar die größten Gewinnen Trades zurückgeben. Exponentielle Moving Averages Analysten scheinen die Idee des gleitenden Durchschnitts zu mögen und haben jahrelang versucht, die mit dieser Verzögerung verbundenen Probleme zu reduzieren. Eine dieser Innovationen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA). Dieser Ansatz verleiht den jüngsten Daten eine relativ höhere Gewichtung, und als Ergebnis bleibt er der Preisaktion näher als ein einfacher gleitender Durchschnitt. Die Formel zur Berechnung eines exponentiellen gleitenden Durchschnitts ist: EMA (Gewicht Schließen) ((1-Gewicht) EMAy) Wo: Gewicht ist die Glättungskonstante, die vom Analytiker ausgewählt wird EMAy ist der exponentielle gleitende Durchschnitt von gestern Ein gemeinsamer Gewichtungswert ist 0,181, was Ist nah an einem 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt. Ein anderer ist 0,10, was ungefähr ein 10-Tage gleitender Durchschnitt ist. Obwohl es die Verzögerung reduziert, kann der exponentielle gleitende Durchschnitt kein anderes Problem mit bewegten Durchschnitten ansprechen, was bedeutet, dass ihre Verwendung für Handelssignale zu einer großen Anzahl von verlorenen Trades führen wird. In neuen Konzepten in technischen Handelssystemen. Welles Wilder schätzt, dass die Märkte nur ein Viertel der Zeit treiben. Bis zu 75 Handelsgeschäfte sind auf enge Bereiche beschränkt, wenn gleitende durchschnittliche Buy-and-Selling-Signale wiederholt generiert werden, da die Preise schnell über und über den gleitenden Durchschnitt hinausgehen. Um dieses Problem zu lösen, haben mehrere Analysten vorgeschlagen, den Gewichtungsfaktor der EMA-Berechnung zu variieren. (Weitere Informationen finden Sie unter Wie werden gleitende Mittelwerte im Handel verwendet) Anpassen von Bewegungsdurchschnitten auf Marktaktivitäten Eine Methode zur Bewältigung der Nachteile der sich bewegenden Mittelwerte besteht darin, den Gewichtungsfaktor um ein Volatilitätsverhältnis zu multiplizieren. Dies würde bedeuten, dass der gleitende Durchschnitt weiter von dem aktuellen Preis in volatilen Märkten abhängt. Dies würde es den Gewinnern ermöglichen zu laufen. Da ein Trend zu Ende geht und die Preise konsolidieren. Der gleitende Durchschnitt würde sich der aktuellen Markttätigkeit näher bringen und theoretisch dem Händler erlauben, die meisten der während des Trends erfassten Gewinne zu halten. In der Praxis kann das Volatilitätsverhältnis ein Indikator wie die Bollinger Bandbreite sein, die den Abstand zwischen den bekannten Bollinger Bands misst. (Weitere Informationen zu diesem Indikator finden Sie unter Die Grundlagen der Bollinger-Bands.) Perry Kaufman schlug vor, die Gewichtsvariable in der EMA-Formel mit einer Konstante basierend auf dem Wirkungsgrad (ER) in seinem Buch New Trading Systems und Methods zu ersetzen. Dieser Indikator dient zur Messung der Stärke eines Trends, der in einem Bereich von -1,0 bis 1,0 definiert ist. Es wird mit einer einfachen Formel berechnet: ER (Gesamtpreisänderung für Periode) (Summe der absoluten Preisänderungen für jede Bar) Betrachten Sie eine Aktie, die täglich einen Fünfpunktbereich hat und am Ende von fünf Tagen insgesamt gesammelt hat Von 15 Punkten. Dies würde zu einem ER von 0,67 führen (15 Punkte Aufwärtsbewegung geteilt durch den gesamten 25-Punkt-Bereich). Hätte dieser Bestand 15 Punkte gesenkt, wäre der ER -0.67. (Für mehr Handel Beratung von Perry Kaufman, lesen Sie Losing To Win, die Strategien für die Bewältigung von Handelsverlusten skizziert.) Das Prinzip der Trends Effizienz basiert auf, wie viel Richtungsbewegung (oder Trend) erhalten Sie pro Einheit der Preisbewegung über ein Definierten Zeitraum. Ein ER von 1.0 zeigt an, dass der Bestand in einem perfekten Aufwärtstrend ist -1.0 stellt einen perfekten Abwärtstrend dar. In praktischer Hinsicht werden die Extreme selten erreicht. Um diesen Indikator anzuwenden, um den adaptiven gleitenden Durchschnitt (AMA) zu finden, müssen die Händler das Gewicht mit der folgenden, ziemlich komplexen Formel berechnen: C (ER (SCF SCS)) SCS 2 Wo: SCF ist die exponentielle Konstante für die schnellste EMA zulässig (meist 2) SCS ist die exponentielle Konstante für die langsamste EMA zulässige (oft 30) ER ist das Wirkungsgrad, das oben erwähnt wurde. Der Wert für C wird dann in der EMA-Formel anstelle der einfacheren Gewichtsvariablen verwendet. Obwohl es schwierig ist, von Hand zu berechnen, ist der adaptive gleitende Durchschnitt als Option in fast allen Handelssoftwarepaketen enthalten. (Für mehr auf der EMA lesen Sie bitte den exponentiell gewichteten bewegten Durchschnitt.) Beispiele für einen einfachen gleitenden Durchschnitt (rote Linie), ein exponentieller gleitender Durchschnitt (blaue Linie) und der adaptive gleitende Durchschnitt (grüne Linie) sind in Abbildung 1 dargestellt. Abbildung 1: Die AMA ist grün und zeigt den grössten Grad an Abflachung in der Bereichsgrenze, die auf der rechten Seite dieses Diagramms zu sehen ist. In den meisten Fällen ist der exponentielle gleitende Durchschnitt, der als blaue Linie dargestellt wird, der Preisaktion am nächsten. Der einfache gleitende Durchschnitt wird als rote Linie angezeigt. Die drei gleitenden Durchschnitte, die in der Figur gezeigt werden, sind alle anfällig für Peitschenhandel zu verschiedenen Zeiten. Dieser Nachteil der bewegten Durchschnitte ist bisher nicht möglich. Schlussfolgerung Robert Colby hat Hunderte von technischen Analyse-Tools in der Enzyklopädie der technischen Marktindikatoren getestet. Er schloss, obwohl der adaptive gleitende Durchschnitt eine interessante neuere Idee mit beträchtlichem intellektuellen Reiz ist, zeigen unsere Vorversuche keinen wirklichen praktischen Vorteil für diese komplexere Trendglättungsmethode. Das bedeutet nicht, dass Händler die Idee ignorieren sollten. Die AMA könnte mit anderen Indikatoren kombiniert werden, um ein profitables Handelssystem zu entwickeln. (Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie unter Entdecken von Keltner-Kanälen und dem Chaikin-Oszillator.) Der ER kann als eigenständiger Trendindikator verwendet werden, um die profitabelsten Handelsmöglichkeiten zu ermitteln. Als Beispiel zeigen die Verhältnisse über 0,30 starke Aufwärtstrends und stellen potentielle Käufe dar. Alternativ kann, da sich die Volatilität in Zyklen bewegt, die Bestände mit dem niedrigsten Wirkungsgrad als Ausbruchchancen angesehen werden. Der Gesamtdollarmarktwert aller ausstehenden Aktien der Gesellschaft039s. Die Marktkapitalisierung erfolgt durch Multiplikation. Frexit kurz für quotFrench exitquot ist ein französischer Spinoff des Begriffs Brexit, der entstand, als das Vereinigte Königreich stimmte. Ein Auftrag mit einem Makler, der die Merkmale der Stop-Order mit denen einer Limit-Order kombiniert. Ein Stop-Limit-Auftrag wird. Eine Finanzierungsrunde, in der Anleger eine Aktie von einer Gesellschaft mit einer niedrigeren Bewertung erwerben als die Bewertung, Eine ökonomische Theorie der Gesamtausgaben in der Wirtschaft und ihre Auswirkungen auf die Produktion und Inflation. Keynesianische Ökonomie wurde entwickelt. Ein Bestand eines Vermögenswerts in einem Portfolio. Ein Portfolio-Investition wird mit der Erwartung gemacht, eine Rendite zu erzielen. Diese Seite zeigt Ihnen, wie Sie brillant aussehende DivX-Videos (von TV, DVB, DV, DVD etc.) für Archivierungszwecke oder wie man Dateigröße zu produzieren gut aussehende noch kleine DivX-Aufnahmen zu machen. Wenn Sie mit DivX zu tun haben, bietet diese Website ein paar Video-Statistiken und Experimente, die von Interesse für alle Video-Verlage und DivX-Enthusiasten sein können. Ein großer Teil dieser Website beschäftigt sich mit interlacingdeinterlacing, die einige der bösartigsten Interlacing-Probleme wie diese einführt: Bitte besuchen Sie auch meine anderen Seiten eBooks Download ebooks-Download (mit Affiliate-Programm) Tiny Google Startseite für Ihren Browser tigoo Matrix Reloaded Erklärte Matrix-erklärt Free Dating-Tipps 100-Dating-Tipps Meine Freeware-Dateien 1-4a Glaubst du, du registrierst 25 Bilder pro Sekunde, wenn du einen Film mit deinem digitalen Camcorder machst. Dein digitaler Camcorder macht folgendes: Aufzeichnung von 50 Bildern pro Sekunde, Durchmischen aller 2 aufeinanderfolgenden Bilder ( Mit halber Höhe) in 1 Rahmen. In der Tat, Sie nennen sie nicht Bilder, aber Felder. So werden 2 Felder in 1 Rahmen gemischt. Dieses Mischen heißt Interlacing. Hier ist ein Beispiel dafür, was dein digitaler Camcorder tut: Capture field1 (Captures auf halber Höhe oder volle Höhe und dann verkleinert unten): Sie sehen genau so aus. Aber warten Sie, sie sind anders. Sie können sehen, indem Sie die Position des Daumens und der Tastaturtasten vergleichen. Jetzt sind diese beiden Felder gemischt (interlaced) in Frame1 (volle Höhe): Was Sie oben sehen, ist ein exakter Rahmen wie auf Band des Camcorders. Hier ist eine vergrößerte Ansicht des obigen Rahmens 1: Wie Sie oben deutlich sehen können, besteht Frame1 aus Field1 und Field2. Die Art, wie es aussieht, heißt Sägezahn-Typ-Randverzerrung Mäuse Zähne Kämmen Verzahnungen verschachtelten Linien. Mit anderen Worten: Ein einziger Rahmen besteht aus 2 Aufnahmen von 2 verschiedenen Momenten in der Zeit. Field1Time1, Field2Time2. Sehen Sie diesen Rahmen unten. Dies ist eine Erfassung direkt von MTVs Digital Video Broadcasting: Die obige Szene besteht aus 2 völlig verschiedenen Szenen, weil dies der Rahmen ist, wo theres ein Wechsel von Szene1 zu Szene2 ist. Scene2 (Das ist Britney Spears Performance bei den MTV Video Music Awards 2001) Wegen dieser Zeit intermix (1 frametime1time2) ist es unmöglich: Deinterlace ein Frame halten 25 framessecond halten die volle Qualität (alle Informationen eines Bildes). Unmöglich. Sie müssen mindestens einen dieser Punkte ändern. Außer wenn es keine Bewegung gab. Auf einem Computer-Bildschirm interlaced Aufnahmen sind nervig zu beobachten, weil die Linien sind wirklich stören. Besonders in Szenen, in denen sich die Bewegung von links nach rechts (von rechts nach links) befindet, sieht man das Interlacing, wie in diesem Beispiel: Der Text an der Unterseite rollt von rechts nach links und verlässt damit Mäusenzähne, weil dieser Rahmen aus 2 Schnappschüssen besteht Zeit, wie oben beschrieben. Mäusenzähne wegen einer Aufwärtsbewegung. Dies ist eine Szene aus dem Musikclip quotAnywherequot vom Darsteller 112. Dort arent irgendeine Bewegung verschachtelte Zeilen dort, aber das ist ein Rahmen, wo es einen kurzen Blitz gab, also theres ein Unterschied von einem Feld zum anderen. Um die Dinge noch komplizierter zu machen, haben einige digitale Camcorder etwas, was du nennen könntest. Interlacingquot. Während dieser Begriff vielleicht etwas ungenau ist, um die Quelle der Artefakte zu beschreiben, ist es ziemlich beschreibend für das Endergebnis. Aber auch nach Deinterlacing einige rote und einige grüne Pixel bleiben, wo das letzte Feld war. Hier ist ein weiteres Beispiel (nach Deinterlacing): Einige Camcorder mischen verschiedene Farben in verschiedene Felder, oder verwenden CCDs, die langsamer reagieren, so dass man diese seltsamen Farbmuster manchmal bekommt. Darüber hinaus gibt es Camcorder mit bekannten Quothardware Bugsquot, die eine Farbe Halo oder eine Farbe Blutungen oder ein Farb-Verschmieren (das Beispiel oben wurde mit einem Sony PC110 gefilmt, dass diese bekannte Zitat-Verhalten). Darüber hinaus gibt es so etwas wie farbige Unschärfe, die sich aus der Tatsache ergibt, dass die Farbauflösung niedriger ist als die Bildauflösung, dh zum Beispiel, dass 4 Pixel 1 Farbe teilen. Darüber hinaus gibt es Farbabweichungen, die durch das Camcorder-Linsensystem eingeführt werden. Desweiteren gibt es gebrochene DV-Codecs, die den Buggy decodieren. Sie könnten versuchen, Mainconcepts DV-Codec (), die ein hohes Ansehen hat, wenn Sie Ihren eigenen Codec misstrauen. Es gibt sogar etwas, das man Helligkeits-Interlacing anrufen könnte. Dies ist ein Capture aus dem Musikclip quotSexyquot von quotFrench Affairquot aus dem TV-Kanal Tango TV (aus Luxemburg) durchgeführt. Dieser Musikclip wurde schrittweise ausgestrahlt. Es gibt irgendwelche Mäuse Zähne irgendwo in diesem Clip. Allerdings seht ihr, dass Sie die Reißverschluss-Zeilen hinterlegen. Vielleicht wurde dieser Clip interlaced aufgezeichnet und wurde dann umgewandelt, um progressiv zu sein, und das sind die linken Deinterlacing Artefakte. Denn auch mit den auf dieser Seite beschriebenen Methoden ist es schwierig, perfekte Ergebnisse zu erzielen. Nein, es ist nicht Kylie Minogue und ihr Homosexueller Zahnarzt. Sein hübsches Kylie und hübscher Jason Donovan, der QEs speziell für youquot 1988 in quotTop des Popsquot ausführt, wie Sie sehen, gibt es einige deinterlacing Artefakte. Allerdings bemerken sie sie während des Spiels kaum. Ist das Interlacing ein Bug Leider ist dies die Art und Weise digitale Camcorder und digitale VCRs Aufzeichnung und digitale Rundfunk ist fertig. Eine Sekunde eines Films besteht aus 25 Frames 50 Interlaced-Bildern. Das bedeutet, dass, wenn Sie einen Film für Ihren Computer oder Ihren Projektor oder Ihren TFT-Monitor entbinden, und Sie ihn auf einem Standard-TV-Gerät spielen möchten, muss Ihre Software (oder Ihre Hardware) erneut verschachtelt werden. Beispiel: Es gibt 2 Arten von DVDs: Manche haben ein Interlaced-Format (wie die obigen Beispiele) und manche werden von Film auf DVD direkt übertragen, also haben 25 progressive Frames codiert. Das ist nur eine Entscheidung der DVD-Firma. Da TV-Geräte erwarten, dass Sie sie mit 50 Bildern pro Sekunde (egal ob von Ihrem alten analogen VHS-Recorder oder von Ihrer Antenne oder von Ihrem DVD-Player) zu füttern, muss der DVD-Player diese 25 progressiven Frames auf 50 Bilder umwandeln und an die Fernsehgerät. Das heißt, sie müssen sie interlaced (gut, seine nicht interlacing in ihren ursprünglichen Sinn, aber Sie machen 50 Bilder aus 25 Bildern) anstatt lassen Sie die TV einfach die Original-25 fps. Gerade vor kurzem hat Panasonic eines der ersten Fernsehgeräte eingeführt, um progressive Frames vom DVD-Player zu erhalten. So brauchst du 2 Dinge: Ein spezieller DVD-Player, der die 25p-gt50p-Konvertierung unterdrückt und dieses spezielle TV-Gerät. Panasonic TX 32ph40d ist in der Lage, progressive Frames zu erhalten (Field1 und 2 sind die halbe Höhe natürlich, aber ich habe sie verändert, um sie vergleichbar zu machen) Blending würde dies zu ihnen tun: Bitte beachten Sie, dass nicht nur der Bereich, in dem die Bewegung passiert ist Veränderte sich durch Mischung, aber auch den grünen Hauptkörper. Wenn sich nichts von Feld zu Feld ändert, dann gibt es eine leichte Unschärfe. Mit anderen Worten: Deinterlacing durch Mischen (das ist eine der häufigsten Möglichkeiten zum Deinterlace) simuliert fließend Bewegung durch Verschwimmen und Quatsenquoten 2 aufeinanderfolgende Bilder zusammen. So reduzieren Sie in der Tat die Qualität auf ein Viertel der möglichen Qualität. Sie können es nennen: Zeigen Sie beide Felder pro Rahmen. Das macht im Grunde nichts an den Rahmen, also verlässt es dich mit Mäusenzähnen, aber mit der vollen Auflösung, was gut ist, wenn Deinterlacing nicht nötig ist. Du könntest es nennen: Nicht alles vermischen, aber nur die Mäuse zerreißen sich. Dies kann durch Vergleich von Frames nach Zeit oder durch Platzposition erfolgen. Das gibt dir gute Ergebnisse in ruhigen Szenen, wo sich nicht viel bewegt, denn dort ist nichts verschwommen. Man könnte es nennen: Das scheint mir eine viel bessere Idee als Blending, aber leider weiß ich keinen Filter oder Programm, das das machen kann. Die Idee ist: Blasen Sie die Mäuse Zähne wo nötig, anstatt zu mischen (Mischen) sie mit dem anderen Feld. Auf diese Weise bekommst du einen filmähnlichen Look. Wie Sie sehen, wird die Unschärfe in Richtung der alten Position stärker. Sie können sogar einen Effekt wie diese hinzufügen (Motion Blur) Diese Bewegungsunschärfe ist heutzutage, wenn Sie 50fps Footage auf 25fps Filmmaterial umwandeln müssen (um 50fps Camcorder-Footage mehr Film-wie zu machen). Oder um Comics und Rendering zu machen (wie quotMonsters Incquot) schau mehr Film-wie. Sie könnten es nennen: Sie verwerfen jede zweite Zeile (der Film ist die halbe Höhe dann) und dann die Größe des Bildes während des Spiels. Das ist das gleiche wie das Überspringen von Field2, Field4, Field6. Du könntest diesen "NoEven Fields Onlyquot" oder "NearOdd Fields Onlyquot" nennen. Es gibt einige schlechte Dinge darüber. Sie verlieren die Hälfte der Auflösung und der Film wird zum Stottern (wie oben erwähnt). Das bedeutet, dass es nicht so flüssig wie es sein könnte. Man könnte es nennen: Es gibt auch diesen Weg: Zeige jedes Feld (so dass du keine Informationen verlierst), eins nach dem anderen (ohne Interlacing) aber mit 50 fps. So wird jeder Interlaced-Rahmen in 2 Frames (die 2 ehemaligen Felder) aufgeteilt. Wie du siehst, wirst du keine Felder verlieren, denn beide werden nacheinander angezeigt. Manchmal wird quotBobquot auch als "Progressive Scanquot" bezeichnet. Jedoch da Bob nicht analysiert Bereiche (Stupid Bob) noch die Unterschiede zwischen den Feldern ist dies ein unangemessenes Synonym. Bitte sehen Sie das nächste Beispiel für das quotrealquot quotProgressive Scanquot. Sie können es nennen: Analysieren Sie die beiden Felder und entschärfen Sie nur Teile, die benötigen. Der Hauptunterschied zu quotArea basedquot ist, dass es Ihnen einen 50fps Film statt eines 25fps Film, so dass Sie mit perfekter Fließfähigkeit von Bewegungen. Um es akademischer zu sagen: Hohe zeitliche und vertikale Auflösung. Das ist meine Methode der Wahl. Sie können dies mit Freeware erreichen. Lesen Sie die Vorteile und Nachteile auf dieser Seite. Man könnte es nennen: Analysieren der Bewegung von Objekten in einer Szene, während die Szene aus vielen Frames besteht. Mit anderen Worten: Tracking jedes Objekts, das sich in der Szene bewegt. So effektiv analysieren eine Gruppe von aufeinanderfolgenden Frames anstelle von nur einzigen Frames. Dies ist die beste Lösung, aber leider nur für Unternehmen, die für teure Hardwarelösungen bezahlen können. NIEMALS FOLGEN: Wenn du nur einen einzigen Rahmen anstelle des ganzen Films siehst, um dir die Qualität einer Deinterlacing-Methode zu zeigen, sei dir bewusst. Sie wissen nicht, wie gut oder schlecht es wirklich ist. Weil Sie nicht wissen, wie flüssig der Film spielt und wie viele feine Strukturen verloren sind und ob die Deinterlacing-Methode immer noch manchmal versagt oder verlässt Linien. Stattdessen vergleichen Sie die Deinterlacing-Methoden, indem Sie eine Minute oder so von beiden Filmen mit immer noch schnell bewegten Szenen. Wie flüssig ist es Wie verschwommen ist es Wie viele Interlacing Artefakte sind verlassen Fluid Film. Fast alle Video-Software ist in der Lage, es zu tun. Video muss nicht zuerst in Felder konvertiert werden. Bild wird verschwommen (unscharf), wenn theres Bewegung. Kompressionsraten sind nicht zu gut. Auch in ruhigen Gebieten wird das Video verschwommen. Verwerfungsfelder Einzelfeldmodus Fast alle Videosoftware ist in der Lage, es zu tun. Scharfes Bild 100 Deinterlaced Film. Es werden keine Interlaced-Linien übrig. Video muss nicht zuerst in Felder konvertiert werden. Sehr schnell, auch auf langsamen Computern, denn die Methode besteht nur darin, einfach jede zweite Zeile zu löschen. Sie verlieren die Hälfte der Informationen. (Obwohl auch mit der Hälfte der Informationen ist es noch viel schärfer als das Mischen). Sie verlieren ein bisschen Schärfe in ruhigen Szenen, denn jeder Rahmen ist halb so hoch und muss skaliert werden. Getreide scheint grob zu sein, weil es während des Spiels doppelt so groß ist. Der Film ist nicht flüssig (irgendwie stotternd). Du musst den Film während des Spiels ändern, also brauchst du einen schnelleren Prozessor. Größere Sichtbarkeit von Kompressionsartefakten, denn die Artefakte bleiben gleich groß, während die Höhe in der Hälfte geschnitten wird. Mit anderen Worten: Bei der Größenänderung während des Spiels veränderst du auch die Kompressionsartefakte. Video muss nicht zuerst in Felder umgewandelt werden. Wenn der Algorithmus gut programmiert ist, wird er die Mäusezähne in schnellen Bewegungen verschwimmen und dabei die Schärfe in ruhigen (keine Bewegung) Szenen (oder Teile der Bilder) bewahren. Nicht immer beseitigen alle verschachtelten Linien. Manchmal eliminiert man die falschen Videodaten. Manchmal komplizierte Parameter, die sich von Videomaterial zu Videomaterial unterscheiden können. Klicken Sie auf das Bild unten, und sagen Sie mir, was ist am besten für Ihren Film: Film kann unnatürlich verschwommen (unscharf) während der Bewegungen. 720x576-gt720x288 50 fps Superflüssiger Film. Scharfes Bild 100 Deinterlaced Film. Es werden keine Interlaced-Linien übrig. Größere Sichtbarkeit von Kompressionsartefakten, denn die Artefakte bleiben gleich groß, während die Höhe in der Hälfte geschnitten wird. Mit anderen Worten: Bei der Größenänderung während des Spiels veränderst du auch die Kompressionsartefakte. So verhindern Sie die Größenänderung von Artefakten. Sprung-Artefakte, meist sichtbar mit TV-Logos (siehe Beispiel unten). In ruhigen Szenen ohne Bewegungen (wo das Verflechten nicht wichtig wäre), verliert man ein bisschen Schärfe, denn jeder Rahmen ist halb so hoch und muss skaliert werden. Nur wenige Softwareprogramme können durch bob deinterlace werden. Sie müssen den Film während des Spiels ändern, so dass Sie einen schnelleren Prozessor benötigen. Sie müssen 50fps spielen, also benötigen Sie einen schnelleren Prozessor oder einen schnelleren Codec. Durch den Anti-Bobbing-Filter (siehe unten) sind die Frames ein wenig verschwommen. Da der Film von Avisynth in die Felder aufgeteilt werden muss (siehe unten), ist die Filmcodierungsgeschwindigkeit durch Avisynth begrenzt, was recht langsam sein kann. Die resultierende Dateigröße ist im Vergleich zu den anderen Methoden ziemlich groß. Kombinationen der oben genannten Methoden WÄHREND DER PLAY Kann zu allen Vorteilen der oben genannten Methoden führen Kann zu allen Nachteilen der oben genannten Methoden führen Da das Material sowohl 25fps als auch 50fps (Umschalten zwischen diesen beiden während des Spiels) führen kann, kann diese Methode nur Verwendet werden, um Filme zu sehen, anstatt sie zu konvertieren. Ich bezweifle, dass es ein Programm gibt, das es schnell genug machen kann. Es gab eine DVD-Player-Software, die es tun könnte, aber ich weiß nicht, ob es von Hardware unterstützt wurde. Es gibt auch DScaler, aber es ist nutzlos für mich seit a) Ich war nie in der Lage, es zu bekommen, um mit meinen 3 WinTV Karten zu arbeiten b) es funktioniert nicht mit aufgezeichneten Filmen (nur mit Filmen derzeit angezeigt) c) es ist bereits teilweise integriert in WinTV d) seine Entwicklung ist sehr langsam (gestoppt) Also willst du deinen Freunden sagen, dass sie einen PS-Computer haben, einen neuen Spieler installieren, deinterlacing-Software installieren und immer noch mit einem Ergebnis schwächen kannst, als das Deinterlacing in der ersten Platzierung bis zu 384x288 Oder unten Die einfachste Methode. Jede Videobearbeitung Programm kann es tun, auch wenn es nicht ein quotdeinterlace methodquot Die Dateigrößen sind ziemlich klein. Das Ergebnis kann genau das gleiche wie quotBlendquot, mit Ausnahme der Höhenbreite, die das Bild ein wenig mehr unscharf macht. Dies ist der einfachste Weg, um Videos zu entschärfen. Beispiel: Sie haben eine typische DV-Kamera-Aufnahmen von 720x576 (interlaced) und Sie ändern einfach die Größe auf 384x288. Warum 384x288 Weil: 1) 2885762, das heißt, dass seine schnell zu berechnen und Qualitätsverlust ist gering. 2) 384x288 ist 4: 3 aber hauptsächlich aus Grund 3) Filme, die 288 Pixel hoch und darunter sind, können nicht verschachtelt werden. Also 384x288 ist die größte Größe, die dafür sorgt, dass Sie ein progressives-Frames-Video haben. Kombination von BobWeave (Progressive Scan) 720x576-gt720x576 50 fps Superflüssiger Film. Unglaublich scharfes Bild. 99 Deinterlaced movie. (99 bedeutet, dass es eine minimale Chance gibt, dass Mäusezähne hier und da sichtbar bleiben) In ruhigen Szenen ohne Bewegungen (wo Interlacing nicht wichtig wäre), behalten Sie die volle Auflösung, während die bewegten Szenen flüssig sind. Sie müssen nicht mit Bobdebob-Filtern spielen (siehe unten). Keine Größenänderung erfolgt. Das lässt Ihnen zusätzliche Schärfe. Springende Artefakte, meist sichtbar mit TV-Logos (siehe Beispiel unten). Nur wenige Software (wie Virtualdub und vielleicht Cleaner) kann so deinterlace sein. Sie müssen 50fps spielen, also benötigen Sie einen schnelleren Prozessor oder einen schnelleren Codec. Da der Film von Avisynth in die Felder aufgeteilt werden muss (siehe unten), ist die Filmcodierungsgeschwindigkeit durch Avisynth begrenzt, was recht langsam sein kann. Die resultierende Dateigröße ist größer als bei den anderen Methoden. Siehe Dateigrößenvergleichslink unten. 720x576-gt720x576 50 fps Professionelle Hardware-Ausrüstung kann sehr teuer werden. Wie teuer kannst du sagen 50000 Oder denke 100000 Dann buchstabiere T-E-R-A-N-E-X. Dies ist die Ausrüstung für den professionellen Rundfunk: Teranex. Es gibt eine Softwarelösung des Deutschen Fraunhofer-Instituts (ja, diejenigen, die mp3 erfunden haben): HiCon 32. Brillantes Werk. Einige PC-Grafikkarten (z. B. NVidia) und Videokarten (z. B. Hauppauge) haben Onboard-Deinterlacing implementiert. Lets hoffe, das wird standardmäßig, wie die Zeit vergeht. Trotz der oben genannten Gegenpunkte bietet Deinterlacing von quotBobquot oder quotWeaveBobquot hervorragende Ergebnisse (die besten Ergebnisse aller verfügbaren Software-Methoden). Der Grund ist einfach: Wie können Sie ausgezeichnete Ergebnisse erzielen, wenn Sie 50 Felder pro Sekunde (50 Schnappschüsse pro Sekunde) auf 25 Schnappschüsse pro Sekunde umwandeln Wenn Sie den BobProgressive Scan nicht verwenden möchten, würde ich vorschlagen, Deinterlace zu verwenden, indem er Felder, Weil es schnell ist (kann mit einem langsamen PC gemacht werden) können Sie es mit dem eingebauten Filter von Virtualdub machen (siehe unten), (ist kostenlos und einfach zu tun) das Bild bleibt sehr scharf es lässt absolut keine interlaced Linien das resultierende Dateigröße sind klein Ich habe ein Video mit den oben genannten Methoden und verschiedene Optionen, um die Dateigrößen zu vergleichen codiert. Anmerkung: Wenn Videobearbeitungssoftware eine Option quotDeinterlacequot ohne weitere Erläuterung hat, bedeutet dies ziemlich sicher, dass es sich um einen Link handelt. Öffnen Sie quot Example. avs mit Virtualdub und youll bemerken, dass Sie einen Film mit Feldern anstelle von Frames haben. Die halbe Höhe, aber keine Interlaced-Linien. Klicken Sie hier, wenn Ihr. avs einen Fehler erzeugt oder nicht funktioniert. Jetzt gibt es 3 Möglichkeiten, wie du fortfahren könntest: 4a) Die schlechtere Methode (aber immer noch sehr gut): Bob Gehe zum Virtualdubs Filter-Menü und "Add .." den eingebauten Filter "Field Bob". Ohne diesen Filter ist der Film Bobs (springt auf und ab). Warum ist der Film bob Wählen Sie quotQuarter scanline downquot amp quotQuarter scanline upquot oder umgekehrt, abhängig von Ihrem Video-Material. Wenn du das falsche wählst, springt dein Video noch mehr auf und ab (wie in der Persil-Werbung unten). Leider ist dieser Anti-Bob-Filter auch ein bisschen verwischt. So können Sie Virtualdubs in Filter-Sharpen quot direkt nach dem Feld Bob-Ziffer hinzufügen und dann schärfen die Menge, die Sie mögen. 4b) Die beste Methode (aber mehr Zeit verbrauchen eine größere Dateigröße): Progressive Scan (WeaveBob) Holen Sie sich die folgenden Virtualdub Filter quotDeinterlace - Smooth quot von der Website von Gunnar Thalin. Kopiere es in den Ordner "Virtualplans". Gehen Sie zu Virtualdubs Filter-Menü und fügen Sie hinzu .. diesen Filter. Möglicherweise müssen Sie in diesem Filter quotAlternate Feld orderquot überprüfen. Aber das hängt von deiner Filmquelle ab. 4c) Nicht das Beste und nicht die schlimmste Methode ist: Bob von Avisynth Ändern Sie einfach das Avisynth-Skript. Beispiel. avs an: Wählen Sie das Verhältnis 4: 3 aus dem Menü Ihres Spielers. Wenn dein Spieler kein Verhältnis wählen kann, dann wirst du den Film halb Größe sehen (aber es wird immer noch sehr flüssig). Wechseln Sie in den Vollbildmodus. Deaktiviere jede DivX-Nachbearbeitung. Nachbearbeitung verlangsamt die Spielgeschwindigkeit. Auch bei kleinen Nachbearbeitung wird der Film nicht mit einer schnellen CPU fließend spielen. Stellen Sie also das Qualitätsniveau (Post-Processing Level) auf quotMINquot ein. Eigentlich solltest du den Standard DivX Decoder von DivX nicht benutzen. Holen Sie sich die Freeware Decoder Suite FFDShow. Je schneller Ihr Prozessor desto besser. Es sollte gt 0,6 GHz ansonsten fallen Sie Frames und es sieht so aus, als wäre der Film schlecht codiert. Ich habe mehrere Computer und ich kann die Filme unten mit meinem 650Mhz Athlon reibungslos ansehen. Es kann auch von der Geschwindigkeit Ihrer Grafikkarte abhängen. Ja, ich weiß, dass diese Aufnahme von einer alten DivX-Version ist. Aber ich werde es nicht jedes Mal aktualisieren, wenn DivX eine neue Version veröffentlicht. Brit. avi (5.4 MB) Bob (Methode 4a) 50 fps 17 Sekunden Video Codec: DivX 5 (Qualität basiert: 93) Audio Codec: mp3 Direkt aufgenommen von MTVs Digital (MPEG-2) Broadcasting und konvertiert in eine DivX. avi Sie Muss den Film ansehen 4: 3 1) Bitte beachten Sie, wie flüssig der Film 2 ist), aber beachten Sie auch, dass das MTV Logo an der oberen rechten Ecke ein bisschen flimmert. Mehr über flimmering 3) das ist nicht die beste Qualität, weil ich quotBobquot statt quotProgressive Scanquot verwendet habe. 4) Achten Sie auch auf die schwarze Tänzerin rechts, hes ganz gut. 5) Diese Aufführung von Britney Spears (MTV VMA 2001) wurde mit 50 fps ausgestrahlt. Justin Timberlakes Leistung ein Jahr später bei den MTV Video Music Awards 2002 wurde auch 50fps ausgestrahlt, aber diese Frames waren künstlich von 25 progressiven Frames verflochten worden, um es aussehen mehr quotout-likequot. Interlacing ist in Filmen sichtbar, die eine Höhe gt 288 (NTSC: gt 240) haben. Also, wenn Sie einen Film zu erfassen, sagen, 384x288 oder kleiner Sie nicht sehen Interlaced Frames. Seine praktisch mischen. Einige Capture-Karten verschmelzen nicht, sondern fallen jedes zweite Feld mit Größen kleiner oder gleich 288. Der Begriff quotHalf ImagequotquotHalf Picturequot ist ein weiteres Wort für quotFieldquot. Das Qualfquot bezieht sich auf die Tatsache, dass die halbe Auflösung (z. B. 288 Pixel) der 2 Felder (Halbbilder) in ruhigen Bereichen in voller Auflösung (576 Pixel) kombiniert wird. In meiner persönlichen Meinung PAL ist besser als NTSC: Weil im Ende Auflösung Fragen. NTSC hat nur 83 PALs Auflösung. Und PALs Auflösung ist schon schlimm genug. Kino-Film sind mit 24 fps aufgenommen. Um sie in PAL (25 fps) zu konvertieren, machst du einfach den Film schneller laufen (4 schneller, manche Leute mit empfindlichen Ohren können die Tonhöhe hören). Aber um es in NTSC (30 fps) zu konvertieren, ist eine ganz andere Geschichte. PAL ist weltweit häufiger als NTSC. Etwa 4 mal so viele Menschen leben in einem PAL-Land als in einem NTSC-Land. Ich spreche nicht über andere Sachen wie Hue Fluctuation, Kontrast, Gamma-Verhältnis und so weiter (N je T er S ame C olor, wegen seiner Farbprobleme), weil PAL auch nicht das Beste in diesen Grüßen ist. Ich spreche über Auflösung und Framerate, die die größten Argumente für Pal sind. Wie Sie aus den oben genannten Gründen sehen, hat das nichts mit Anti-Amerikanismus oder Anti-Jagd zu tun. Seine nur auf reine Logik basiert. Ich habe PAL-Filme und NTSC-Filme gesehen und die Klarheit von PAL ist viel besser. Ihre Fließfähigkeit (50 Bilder pro Sekunde vs. 60 Bilder pro Sekunde) ist fast gleich. Es gibt Camcorder (wie Panasonics AG-DVX100), die mit 24 Bildern pro Sekunde filmen können. Ohne Felder. Nur progressive (nicht verschachtelte) Frames. Warum 24 und nicht 25 Um dir das Kino-Gefühl zu geben. Also die Info auf dieser Website in Bezug auf Deinterlacing-Filme gilt nicht für Filmmaterial gefilmt so. Wenn du eine DVD kaufst, sind einige mit verschachtelten Frames codiert und manche sind progressiv. Die Ausgabe ist immer interlaced natürlich (außer für einige spezielle DVD-Player), weil TV-Sets in der Regel nicht unterstützen progressive Eingabe. DivX suckz und DivX rulez. DivX-Regeln, weil der de coder schnell und frei ist. DivX-Regeln, weil der Encoder ist gut und schnell. DivX saugt, weil es teuer wie die Hölle ist, wenn du deine eigenen Filme kommerziell veröffentlichen möchtest: Du musst DivX Networks für den Encoder AND für den codierten Film bezahlen, wenn du ihn kommerziell nutzen möchtest. Und du musst die MPEG-Patentinhaber (mpegla) pro movieper minute bezahlen (weil DivX Mpeg-4 ist). Die MPEGLA-Gebühr für sich ist schon viel zu hoch. Bitte sehen Sie meine Website 1-4a für den Film utilities. ImageMagick v6 Beispiele - Multi-Image Layer Layering Bilder Einleitung Wie wir bereits bemerkt haben, beschäftigt sich ImageMagick nicht mit nur einem Bild, sondern mit einer Sequenz oder einer Liste von Bildern. Damit können Sie IM in zwei ganz besonderen Bildverarbeitungstechniken einsetzen. Sie können zum Beispiel jedes Bild in der Liste als ein einzelnes Bild in der Zeit denken, so dass die ganze Liste als eine Animation angesehen werden kann. Dies wird in anderen IM-Beispielseiten untersucht. Siehe Animationsgrundlagen. Alternativ können Sie jedes Bild in der Sequenz als Ebenen eines Satzes von durchsichtigen Overhead-Transparentfolien denken. Das heißt, jedes Bild repräsentiert einen kleinen Teil des endgültigen Bildes. Zum Beispiel: Die erste (niedrigste) Schicht kann ein Hintergrundbild darstellen. Darüber hinaus können Sie eine Fuzzy sehen, obwohl Schatten. Dann enthält das nächste Schichtbild das Objekt, das diesen Schatten ausgibt. Oben hier eine Schicht mit etwas Text, der über dieses Objekt geschrieben wird. Das ist, dass Sie eine Folge von Bildern oder Schichten haben können, die jeweils ein weiteres Stück zu einem viel komplexeren Bild hinzufügen. Jede Bildschicht kann vollständig getrennt von einer anderen Ebene verschoben, bearbeitet oder modifiziert werden und sogar in einer Mehrfachdatei (wie zB TIFF, MIFF: oder XCF :) oder als separate Bilder für zukünftige Verarbeitung gespeichert werden. Und das ist der Punkt der Bildschicht. Nur wenn alle Bildschichten erstellt wurden, flüchst du. Mosaik. Oder fügen Sie alle Layered Images zu einem einzigen endgültigen Bild zusammen. Anhängen von Bildern Anhängen ist wahrscheinlich die einfachste, der Mehrbild-Operationen zur Handhabung mehrerer Bilder. Grundsätzlich verbindet es die aktuelle Sequenz von Bildern im Speicher in eine Spalte oder eine Zeile, ohne Lücken. Die Option - append hängt vertikal an, während das Plusformular append horizontal anhängt. Zum Beispiel fügen wir hier eine Reihe von Briefbildern zusammen, nebeneinander, um ein Phantasiewort zu bilden, in ähnlicher Weise, dass einzelne Glyphen oder Buchstaben einer Schriftart miteinander verbunden sind. Das obige ist ähnlich (in einer sehr einfachen Weise), wie Fonts behandelt werden. Im Gegensatz zu echten Schriften sind Sie nicht nur auf zwei Farben beschränkt, sondern können einige sehr ausgefallene bunte Alphabete aus einzelnen Charakterbildern erzeugen. Viele dieser Bildschriften sind im WWW zum Download verfügbar. Ein sehr kleines Set finden Sie in der Anthonys Icon Library. In Schriftarten für Text und Zähler. Das ist auch wo ich die obige Blue Bubble Font gefunden habe. Beachten Sie auch, wie der Append-Operator als letzter Vorgang ausgeführt wurde, nachdem alle Bilder, die Sie anfügen möchten, der aktuellen Bildsequenz hinzugefügt wurden. Dies ist ideal für das Anhängen eines Etiketts an ein Bild, zum Beispiel. Beachten Sie, dass die Background-Farbe verwendet wurde, um jeden Platz auszufüllen, der nicht ausgefüllt wurde. Natürlich, wenn alle Bilder die gleiche Breite haben, wird kein Platz für diese Füllung übrig bleiben. Von IM v6.4.7-1 kann die - Gravitationseinstellung verwendet werden, um festzulegen, wie die Bilder zusammen addiert werden sollen. Als solches in einem vertikalen anhängen, wird eine Einstellung des Zentrums das Bild in Bezug auf das endgültige resultierende Bild zentrieren (so wird eine Einstellung von entweder Nord oder Süd). Technisch ist der erste Satz von Klammern nicht nötig, da noch keine Bilder gelesen worden sind, aber es macht das Ganze gleichartig und zeigt die Absicht des Befehls, bei der Herstellung einer Reihe von Bildern. Siehe auch Montageverkettungsmodus. Für eine alternative Möglichkeit, Arrays von gleich großen Bildern zu erzeugen. Der - append-Operator wird nur die tatsächlichen Bilder anhängen und verwendet nicht die virtuelle Leinwand (Bildseite) Größe oder die Bild-Offset. Allerdings scheint die virtuelle Segeltuchinformation in einem lustigen Zustand zu bleiben, wobei die Leinwandgrößen zusammen addiert werden und der Versatz auf einen undefinierten Wert eingestellt ist. Dies kann als ein Fehler angesehen werden, und bedeutet, dass entweder die eingegebenen Bilder oder das Ergebnis die virtuelle Leinwand zurücksetzen müssen, indem sie vor dem Speichern verwendet oder das Bild in Operationen verwendet, wo diese Informationen wichtig werden können. Diese Situation wird wahrscheinlich in einer zukünftigen Erweiterung der Operation behoben werden. Vorsicht ist daher ratsam, vor allem, wenn man die Tile Cropped Bilder wieder anhängt. Anhängen mit Überlappung Auf dem IM-Forum bat ein Benutzer um eine einfache Möglichkeit, Bilder mit etwas Überlappung anzufügen. Viele Lösungen wurden angeboten. Dies war eine der einfachsten Lösungen, mit der Menge an Überlappung an einem einzigen Ort gegeben. Das oben genannte brauchte keine Bildpositionierungsberechnungen, die typischerweise Bildgrößen beinhalteten, was eine allgemeinere Lösung darstellen würde. Weitere Informationen finden Sie unter Handhabung von Bildschichten. Was dies getan hat, hackte den Teil, der überlappte, bevor er das Ergebnis an das erste Bild anhielt und die endgültige Bildgröße erzeugte. Das Originalbild wird dann zusammengesetzt (mit Schwerkraft) oben, um die tatsächliche Überlappung zu erzeugen. Es kann leicht für vertikale Überlappung modifiziert werden, oder sogar rechts nach links überlappend relativ leicht. Smushing Append Ein weiterer Weg, um Bilder anzuhängen, ist durch Rütteln. Der - smush-Bediener arbeitet ähnlich wie der Append Operator (siehe oben), aber es nimmt ein Argument, wie viel Platz (oder Anti-Raum) Sie zwischen den Bildern wollen. Zum Beispiel können wir es verwenden, um das vorherige Beispiel einfacher zu machen. Das funktioniert sehr gut, aber das ist nicht das, was der Bediener eigentlich entworfen hat, und es ist wahrscheinlich viel langsamer. Was Smush eigentlich macht, ist geformte Bilder so nah wie möglich. Zum Beispiel generiere ich hier die Buchstaben A und V und verdrehe sie mit so wenig Raum zwischen ihnen wie möglich. Beachten Sie, dass, wie die beiden Buchstaben zusammengefügt wurden viel 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 bereits gezeigt, kann es positiv sein, eine Lücke zu erzeugen oder negativ, um eine Überschneidung zu schaffen. Beachten Sie, dass, um dies tatsächlich zu tun, macht der Betreiber etwas zusätzliche Arbeit zu tun, um die nächstgelegene Position zu finden, um die Bilder zusammen zu schlagen. Komposition von mehreren Paaren von Bildern Komposition ist die Low-Level-Operation, die verwendet wird, um zwei einzelne Bilder zusammen zu verbinden. Fast alle Schichtungstechniken entfalten sich schließlich, um zusammen zwei gleichzeitig zu verschmelzen, bis nur noch ein Bild übrig bleibt. So können wir beginnen, indem wir die Möglichkeiten sehen, eine niedrige Zusammensetzung von Bildpaaren zu machen. Verwenden des Composite-Befehls Die traditionelle Methode, zwei Bilder zusammen mit ImageMagick zu kombinieren, ist der Composite-Befehl. Dieser Befehl kann nur zwei Bilder gleichzeitig kombinieren und die Ergebnisse jeder Operation in eine Datei speichern. Dies hängt 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 wird, können Sie auf eines der Eingabebilder ausgeben. Dies ermöglicht es Ihnen, auf das gleiche Bild immer und immer wieder zu arbeiten, wie oben gezeigt, ohne Probleme. Tun Sie dies nicht mit einem verlustbehaften Bildformat wie JPEG, da die Formatfehler akkumulativ sind und das Basisbild schnell abgebaut wird. Sie können auch die Größe des überlagerten Bildes sowie die Positionierung mit der Einstellung - geometrie ändern. Der zusammengesetzte Befehl hat auch einige andere Vorteile, in denen Sie verwenden können, um die Art und Weise zu steuern, wie das Bild mit der Option - compose auf den Hintergrund gezeichnet wird, und seine relative Position wird durch die Gravitationseinstellung bewirkt. Sie können auch die Overlay - Tile, so dass es nur das Hintergrundbild abdecken, ohne dass die Fliesengrenzen angeben müssen. Dies ist nur bei der Verwendung von Composite verfügbar. The big disadvantage with this method is that you are using multiple commands, and IM has to write-out the working image, either to a pipeline, or to disk, for the next command to read-in again. To find more examples of using the composite command, to overlay images on top of other images, see Annotating by Overlaying Images and Image Positioning using Gravity . Composite Operator of Convert The - composite operator is available within the convert command. For more details see Image Composition in IM. This allows you to do the same as the above, but all in one command. The drawn images can also be Rotated, Scaled, and Affine Distorted during the overlay process. Though that can be tricky to get working the way you want. Drawn images are - gravity effected, just like text. Layering Multiple Images True layering of images requires methods to combine multiple images together, without needing to individually compose each pair of images separately. This is where the various - layers operator methods come into their own. Ordering of layered images can be important, so it is a good idea to understand the special Image Sequence or List Operators. Note that layered images is practically identical to the handling animated frames. As such it is recommended you also look at both Animation Basics and Animation Modifications for techniques involving processing individual layers or frames. Actually animations often use the same - layers operator for processing images. Flatten - onto a Background Image The - layers flatten image list operator, (or its shortcut - flatten ) will basically Compose each of the given images on to a background to form one single image. However the image positions are specified using their current Virtual Canvas, or Page offset. For example, here I create a nice canvas, and specify each of the images I want to overlay onto that canvas. As of IM v6.3.6-2 the - flatten operator is only an alias for a - layers flatten method. Thus the - flatten option can be regarded as a short cut for the - layers method of the same name. You dont need to create an initial canvas as we did above, you can instead let - flatten create one for you. The canvas color will be the current - background color, while its size is defined by the first images Virtual Canvas size. While the - gravity setting will effect image placement defined using - geometry settings, it will not effect image positioning using virtual canvas offsets set via the - page setting. This is part of the definition of such offsets. See Geometry vs Page Offsets for more details. If placement with - gravity is need look at either the above multi-image composition methods, or the special Layers Composition method that can handle both positioning methods simultaneously. If any image does not appear in the defined virtual canvas area, it will either be clipped or ignored, as appropriate. For example here we used a smaller canvas size, causing the later images not to appear completely on that canvas. The normal use of Flatten is to merge multiple layers of images together. That is you can be generating various parts of a larger image, usually using Parenthesis to limit image operators to the single layer image being generated, and then flatten the final result together. For example one typical use is to create a Shadow Image layer, onto which the original image is flattened. For example. Note that as I want the shadow under the original image, I needed to swap the two images place them in the right order. Using Flatten for adding generated Shadow Images is not recommended, as generated shadow images can have negative image offsets. The recommended solution, as given in the section on Shadow Images. is to use the more advanced Layer Merging technique, we will look at later. Because the Virtual Canvas consists of just a size, the resulting image will be that size, but have no virtual canvas offset, as such you do not need to worry about any offsets present in the final image. This use of the virtual canvas to define the canvas on which to overlay the image means you can use it to add a surrounding border to an image. For example here I set an images size and virtual offset to pad out an image to a specific size. Of course there are better ways to Pad Out an Image so that IM automatically centers the image in the larger area. Strangely the exact same handling can be used to clip or Crop an image to a virtual canvas that is smaller than the original image. In this case however you want to use a negative offset to position the crop location, as you are offsetting the image and not positioning the crop window. Of course a Viewport Crop would also do this better, without the extra processing of canvas generation and overlaying that - flatten also does. It also will not expand the image itself to cover the whole viewport if the image was only partially contained in that viewing window. A common mis-use of the - flatten operator is to Remove Transparency from an image. That is to get rid of any transparency that an image may have, but overlaying it on the background color. However this will not work when multiple images are involved as as such no longer recommended. Mosaic - Canvas Expanding The - layers mosaic operator (or its - mosaic shortcut) is more like a expanding canvas version of the Flatten Operator. Rather than only creating an initial canvas based on just the canvas size of the initial image, the Mosaic Operator creates a canvas that is large enough to hold all the images (in the positive direction only). For example here I dont even set an appropriate Virtual Canvas. however the - mosaic operator will work out how big such a canvas needs to be to hold all the image layers. As on IM v6.3.6-2 the - mosaic operator is only an alias for a - layers mosaic . Thus the - mosaic option can be regarded as a short cut for the - layers method of the same name. Note that both - mosaic and - flatten still creates a canvas that started from the origin or 0,0 pixel. This is part of the definition of an images virtual canvas or page and because of this you can be sure that the final image for both operators will have a no virtual offset, and the whole canvas will be fully defined in terms of actual pixel data. Also note that - mosaic will only expand the canvas in the positive directions (the bottom or right edges), as the top and left edge are fixed to the virtual origin. That of course means - mosaic will still clip images with negative offsets. Merging - to Create a New Layer Image The - layers merge operator is almost identical to the previous operators and was added with IM v6.3.6-2. It only creates a canvas image just large enough to hold all the given images at their respective offsets. Like Mosaic will also expand the canvas, but not only in the positive direction, but also in the negative direction. Basically it means that you dont have to worry about clipping, offset, or other aspects when merging layer images together. All images will be merged relative to each others location. The output does not include or ensure the origin is part of the expanded canvas. As such the output of a Layers Merge can contain a layers offset which may be positive or negative. In other words. Layers Merge merges layer images to produce a new layer image . As such if you dont want that offset when finished you will probably want to include a repage operator before the final save. For example here is the same set of layer image we have used previously. As you can see the image is only just big enough to hold all the images which were placed relative to each other, while I discarded the resulting images offset relative to the virtual canvas origin. This preservation of relative position without clipping or extra unneeded space is what make this variant so powerful. Lets try this again by giving one image a negative offset. As you can see the balloon was not clipped, just moved further away from the others so as to preserve its relative distance to them. Of course the repage operator in the above examples, removes the absolute virtual canvas offset in the final image, preserving only the relative image placements between the images. The offset was removed as web browsers often have trouble with image offsets and especially negative image offsets, unless part of a GIF animation. But if I did not remove that offset, all the images will remain in their correct location on the virtual canvas within the generated single layer image, allowing you to continue to process and add more images to the merged image. Typically you would use a - background color of None , to make the unused areas of the merged image transparent. When applied to a single image, Layer Merging will replace any transparency in the image with the solid color background, but preserve the images original size, as well as any any offsets in that image, The virtual canvas size of the image however may be adjusted to best fit that images size and offset. The operators original purpose was allow users to more easily merge multiple distorted images into a unified whole, regardless of the individual images offset. For example when aligning photos to form a larger panorama. You could simply start with a central undistorted base image (without an offset), and use this operator to overlay the other images around that starting point (using either negative or positive offsets) that have been aligned and distorted to match that central image. For other examples of using this operator by distorting images to align common control points, see 3D Isometric Photo Cube. and 3D Perspective Box. Other examples of using this operator is to generate a simple series of Overlapping Photos. Coalesce Composition - a Progressive Layering The - layers coalesce image operator (or its - coalesce shortcut) is really designed for converting GIF animations into a sequence of images. For examples, see Coalescing Animations for details. However, it is very closely associated with - flatten and has very useful effects for multi-layered images in this regard. For example using Coalesce on a single image, will do exact the same job as using Flatten with a - background color of None or Transparency . That is it will fill out the canvas of the image with transparent pixels. Layers Composite - Merge Two Layer Lists With IM v6.3.3-7 the - layers method, Composite was added allowing you compose two completely separate sets of images together. To do this on the command line a special null: marker image is needed to define where the first destination list of images ends and the overlaid source image list begins. But that is the only real complication of this method. Basically each image from the first list is composed against the corresponding image in the second list, effectively merging the two lists together. The second list can be positioned globally relative to the first list, using a Geometry Offset. just as you can with a normal Composite Operator (see above). Gravity is also applied using the canvas size of the first image, to do the calculations. On top of that global offset, the individual virtual offset of image is also preserved, as each pair of images is composited together. One special case is also handled. If one of the image lists contains only one image, that image will be composed against all the images of the other list. Also in that case the image meta-data (such as animation timings) of larger list is what will be kept, even if it is not the destination side of the composition. This laying operator is more typically used when composing two animations, which can be regarded as a sort of time-wise layered image list. Because of this it is better exampled in the Animation Modifications section of the examples. So see Multi-Image Alpha Composition for more details. Handling Image Layers Laying multiple images using the various layer operators above is a very versatile technique. It lets you work on a large number of images individually, and then when finished you combine them all into a single unified whole. So far we have shown various ways of merging (composing or layering) multiple images in many different ways. Here I provide some more practical examples on just how to make use of those techniques. Layering Of Thumbnail Images You can also use this technique for merging multiple thumbnails together in various complex ways. Here I add a Soft Edge to the images as you read and position them, you can generate a rather nice composition of images, on a Tiled Canvas. Calculated Positioning of Images. The Virtual Canvas Offset (page) can be set in many ways. More specifically you can - set set this per-image Attribute. and even calculate a different location for each and every image. For example here I read in a big set of images (small icon images all the same size) and arrange them in a circle. The key to the above example is the - set page operation that uses the normalized image index (the FX Expression tn ) to create a value from 0.0 to not quite 1.0 for each individual image. This value is then mapped to position the image (by angle) in a circle of 80 pixels radius, using FX Expressions as a Percent Escape. The position calculated is of the top-left corner of the image (not its center, though that is a simple adjustment), which is then Merged to generate a new image. The positioning is done without regard of the offset being positive or negative, which is the power of the Merge Laying Operator. That is we generated a new image of all the images as they are relative to each other. The final repage removes the final resulting negative offset of the merged layer image, as this is no longer needed and can cause problems when viewing the resulting image. Note that the first image (right-most in result) is layered below every other image. If you want the layering to be truly cyclic so the last image was below this first one, you may have either: to generate and combine two versions of the above, with different ordering of the images or overlay the first image on the last image, correctly, before generating the circle. Both solutions are tricky, and is left as a exercise. This technique is powerful, but it can only position images to a integer offset. If you need more exact sub-pixel positioning of images then the images will need to be distorted (translated) to the right location rather than simply adjusting its virtual offset. Incrementally Calculated Positions You can access some image attributes of other images using FX expressions, while setting the attribute of images as they are processed. This means that you can set the location of each image, relative the calculated position of the previous image. For example this sets the position of each image to be the position of the previous image, plus the previous images width. Each image is appended to the location of the previous image, by looking up that location and adding that images width. This previous location was in fact just calculated, as IM looped through each image setting the page (virtual offset) attribute. The result is a DIY Append Operator equivalent, and from which you can develop your own variations. You should note that the whole sequence is actually shifted by u-1.w set during the position calculation of the first image. This should be the width of the last image in the current image sequence. That overall displacement however is junked by the final repage . You can use some extra calculation to have it ignore this offset, but it isnt needed in the above. When using a image index such as ut all image selectors u , v , and s , all references the same image, according to the index given. As such it is better to use u (the first or zeroth image) as a mnemonic of this indexing behaviour (and in case this changes). Here is another example. Each image is offset relative to the previous image, using both position and width of that image, so as to calculate a Overlapped Append. This ability to access attributes of other images, also includes the pixel data of other images. That means you could create a special image where the color values represent the mapped positions of the other images. Of course that mapping image would also be positioned, and would need to be removed before the overlay is performed. How useful creating special mapped position images is another matter. It is just another possibility. Two Stage Positioning of Images You can simplify your image processing, by separating them into two steps. One step can be used to generate, distort, position and add fluff to images, with a final step to merge them all together. For example, lets create Polaroid Thumbnails from the larger original images in Photo Store. processing each of them individually (keeping that aspect separate and simple). The script above seem complicated but isnt really. It simply generates each thumbnail image in a loop, while at the same time center pads (using Extent ) and Trims each image so that the images center is in a known location on the virtual canvas. It could actually calculate that postion, though that may require temporary files, so it is better to ensure it is in a well known location, for all images. The image is then translated (using a relative - repage operator, see Canvas Offsets ), so that each image generated will be exactly 60 pixels to the right of the previous image. 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). Here is an example. 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