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Começando pela esquerda e se movendo em torno das imagens: maltês, Yorkie, Havanese, Shih Poo, Morkies e Maltipoo. Nós comercializamos uma rede muito pequena de criadores profissionais experientes. Nós não comercializamos corretores ou lojas de animais. Os cachorros que comercializamos vêm diretamente de seu criador para você. Todos os trabalhos de papel e instruções de cuidados com cachorro estão entre você e seu criador. Se você pegar seu cachorro, você está sujeito ao imposto sobre vendas de seu criador. Nenhum imposto de vendas é cobrado em um cachorro que é enviado. Todos os criadores que comercializamos neste site atendem aos novos requisitos do USDA. Você não tem certeza de qual raça seria o melhor para sua família. Aqui estão algumas das raças populares que você pode encontrar em nosso site: Yorkshire terrier é um cãozinho puro e puro. O tamanho médio é de 5 a 7 libras e você também os encontrará no tamanho do copo de chá, que não existe tal coisa de chá, exceto que eles são menores no tamanho de 2,5 a 4 lbs. Eles não são recomendados para crianças muito pequenas. Eles funcionam bem para pessoas solteiras, casais e idosos. As cores variam de ouro preto a ouro prateado. Não derramamento e hipoalergênico Travel well. Havanese misturado com um Shih Tzu ou Poodle faz incríveis animais de estimação da família. Cachorros amorosos divertidos e divertidos Eles são grandes cachorros puppies de boneca. Eles são muito inteligentes e divertidos. Criação de F1 com pais registrados Tamanho médio de 7 a 12 libras. Eles não são derramados e hipoalergênicos. Great family pet hellip. good com crianças Viaje bem. Os cachorros malteses são cães brancos e não derramados. Ao procurar um olhar para um com bons pontos negros. Os pontos negros são os olhos, o nariz e os lábios são preenchidos em preto escuro. Um pouco de amarelamento nas orelhas é comum, mas você não quer amarelar em todo o casaco. Normalmente, as orelhas iluminam-se. O tamanho maltês médio é de 5 a 7 libras. Muitos malteses são cachorros. Os tamanhos do Teacup são geralmente 3 a 5 lbshellip Não derramando e hipoalergênico Ótimo animal de estimação para uma única pessoa, adolescente, idosos e eles viajam bem. Os filhotes do Maltipoo são os melhores cães de volta ao redor. Eles são uma mistura de malteses e caniches. Só recomendamos a criação de F1 com pais de raça pura registrados. A maioria dos maltipoorsquos gostam de ser abraçados, muito brincalhões. Filhotes muito inteligentes e aprender rapidamente. Tamanho médio 4 a 7 lbs. Para manter o lindo filhote de cachorro, recomendamos o corte de cachorrinho. Eles não são derramados e hipoalergênicos. Grande filhote de cachorro para idosos, crianças, pessoas solteiras e famílias Travel wellhellip Morkies são um maravilhoso filhote de mistura de designer. Nós apenas recomendamos a criação de F1, que de uma Barragem e Sire registrada. A Morkie é uma mistura de um terrier de Yorkshire de raça pura e um maltês. Eles vêm no preto e ouro, branco, chocolate, parti, avermelhado ou apricothellipthe maioria será preto e dourado ou damasco avermelhado. Eles são filhotes muito fofos com bastante alta energia. Os tamanhos gerais são de 5 a 7 libras. Você encontrará alguns menores e alguns muito maiores. Os tamanhos dos pais e os tamanhos dos avós ajudam a dar uma boa estimativa do tamanho, juntamente com filhotes 8 semanas e 12 semanas de peso. Você triplica o peso às 8 semanas e dobra as 12 semanas para uma boa estimativa. Eles não são derramados e hipoalergênicos. Ótimo cachorro para famílias singles e apartamentos. As pessoas do gohellipthey viajam bem. Os novos cachorros Teddy Bear estão se tornando muito populares entre todos. Os ursos de pelúcia menores são geralmente uma mistura de um maltês e Shih Tzu. Eles também são conhecidos como cachorros Maltshi e Maltzu. Eles são brincalhões, cheios de amor e parecem pequenos ursinhos de pelúcia. Recomendamos a criação de F1 para todas as raças de mistura de pais registrados. Você vai adorar seu filhote de ursinho. Para manter a aparência de um filhote de ursinho de pelúcia, mantenha-os em um cachorro. O tamanho médio pode variar, mas 5 a 10 lbs. Peça ao tamanho dos pais e ao tamanho dos avós mais cachorros com pesos de 8 semanas e 12 semanas para obter uma boa estimativa. O criador deve poder dar-lhe uma boa idéia do tamanho que eles pensam que seu cachorro talvez, é apenas uma melhor estimativa. Eles não são derramados e hipoalergênicos. Ótimo cão de família, idosos e eles viajam bem. Bom com as crianças. Certifique-se de que não deixe o seu animal de estimação no frio a longo ou em um carro enquanto faz compras ou por qualquer motivo. Um cão pequeno pode relaxar com bastante rapidez e até morrer se for deixado de fora. Seja responsável por todas as suas necessidades de animais de estimação. Você tem seu cão em um programa mensal de sem-fim cardíaco. Não se esqueça de dar ao seu cão suas vacinas anuais. Certifique-se de que você tenha seu cão em um programa de tratamento de pulgas. Não deixe seu cachorro em um carro por qualquer período de tempo. Um cachorro pode superaquecer um carro da luz solar e morrer. Recomendações de recomendação de New Puppy Compre o livro 101 para Dummies em raças de mistura ou o filhote de raça pura que você está trazendo para casa Vá para uma loja de animais ou loja de fazenda e olhe para canetas de brinquedo ou canetas de ginástica ou dedique uma área 3x3 ou 4x4 para seu novo filhote de cachorro Para housebreaking Não dê ao seu filhote de cachorro cheio de casa enquanto housebreaking eles não terão idéia do que você quer deles. Se você não tem um veterinário perguntar ao redor e visitar um veterinário antes de obter cachorros de ovo de farinha de aveia não é perfumado é um shampoo de excelente tipo (geralmente o seu escritório de veterinário vai ter) Quando você traz cachorro de casa manter o estresse até cachorro tem tempo para ajustar Manter Comida e água na frente do cachorro novo o tempo todo até que você conheça filhotes está comendo e bebendo bem para você. Depois que o cachorrinho tiver tiros de 12 semanas, você pode querer considerar algumas aulas de cachorrinho. Antes que o cachorrinho entre em sua casa, nós lhe daremos algumas dicas sobre o desenvolvimento doméstico e medidas prótivas para ajudar a prevenir episódios hiperglicêmicos. TOMANDO CASA UM NOVO FILHOTE DE CACHORRO É UMA DECISÃO DE TEMPO DE VIDA. Certifique-se de que você está pronto para assumir a responsabilidade de uma chamada ou email para puppydog para mais informações sobre filhotes: infocrpuppylove Ligue ou envie-nos um e-mail sobre os cachorros disponíveis e futuros ou para nos informar o que você está procurando. Se você está procurando Maltês Os cachorros Yorkies, Teddy Bear Puppies, Mix breed, Puppies Designer, Morkies, Maltipoorsquos, Shih Tzu Mix, Maltshi, Poodle Mix, Shih Poorsquos, Havapoorsquos, Havanese, Goldendoodles e Labordoodles, podemos ajudar a colocá-lo com o cachorro adequado para sua família. Nós colocamos cachorros em Iowa, Nebraska, Illinois, Wisconsin, Minnesota, Califórnia, NY, TX, Utah, Nova Jersey, MA, Ohio e todos os outros Estados Unidos, além de Canadá copyCopyright CRPuppyLove 2011 Termos de uso amp Política de PrivacidadeImageMagick v6 Exemplos - Layers de imagens Layering Images Introdução Como observamos anteriormente, o ImageMagick não lida com apenas uma imagem, mas com uma seqüência ou lista de imagens. Isso permite que você use IM em duas técnicas de processamento de imagem muito especiais. Você pode, por exemplo, pensar em cada imagem na lista como um único quadro no tempo, de modo que toda a lista possa ser considerada como uma Animação. Isso será explorado em outras Páginas de Exemplo de MI. Veja princípios básicos de animação. Alternativamente, você pode pensar em cada imagem na seqüência como Camadas de um conjunto de transparências transparentes transparentes. Ou seja, cada imagem representa uma pequena parte da imagem final. Por exemplo: a primeira camada (mais baixa) pode representar uma imagem de fundo. Acima disso, você pode ter uma visão difusa embora sombra. Então a próxima imagem de camada contém o objeto que molda essa sombra. Além disso, uma camada com algum texto que está escrito sobre esse objeto. Isso é que você pode ter uma seqüência de imagens ou camadas que cada uma adiciona mais uma peça a uma imagem muito mais complexa. Cada camada de imagem pode ser movida, editada ou modificada completamente separadamente de qualquer outra camada, e até mesmo salva em um arquivo multi-imagem (como TIFF. MIFF: ou XCF :) ou como imagens separadas, para processamento futuro. E esse é o ponto da camada das imagens. Somente quando todas as camadas da imagem foram criadas você Flatten. Mosaico. Ou mescla todas as imagens em camadas em uma única imagem final. Anexar imagens A adição é provavelmente a mais simples, das operações de imagens múltiplas fornecidas para lidar com múltiplas imagens. Basicamente ele junta a seqüência atual de imagens na memória em uma coluna, ou uma linha, sem lacunas. A opção - append acrescenta-se verticalmente, enquanto o anexo acrescido adiciona anexos horizontalmente. Por exemplo, aqui, anexamos um conjunto de imagens de cartas, lado a lado, para formar uma palavra extravagante, de forma semelhante a que os glifos ou letras individuais de uma fonte são unidos. O acima é semelhante (de uma maneira muito básica) a como as fontes são tratadas. Ao contrário das fontes reais, você não está limitado a apenas duas cores, mas pode gerar alfabetos coloridos muito sofisticados a partir de imagens de personagens individuais. Muitas dessas fontes de imagem estão disponíveis na WWW para download. Um conjunto muito pequeno pode ser encontrado em Anthonys Icon Library. Em Fontes para texto e contadores. Que também é onde eu encontrei a Fonte de Bolha Azul acima. Observe também como o operador de anexos foi feito como a última operação, depois que todas as imagens que você deseja anexar foram adicionadas à sequência de imagens atual. Isso é ótimo para adicionar um rótulo a uma imagem, por exemplo. Observe que a cor do plano de fundo foi usada para preencher qualquer espaço que não foi preenchido. Claro que, se todas as imagens tiverem a mesma largura, nenhum espaço será deixado para este preenchimento. No IM v6.4.7-1, a configuração de gravidade pode ser usada para especificar como as imagens devem ser adicionadas em conjunto. Como tal em um anexo vertical, uma configuração do Centro centralizará a imagem em relação à imagem final resultante (assim será uma configuração de Norte ou Sul). Tecnicamente, o primeiro conjunto de parênteses não é necessário, pois nenhuma imagem já foi lida, mas faz com que todo pareça uniforme e mostra a intenção do comando, ao fazer uma série de imagens. Veja também o modo Montagem Concatenação. Para uma maneira alternativa de criar arrays de imagens de tamanho igual. O operador "append" só anexará as imagens reais e não usará o tamanho da tela virtual (página da imagem) ou o deslocamento da imagem. No entanto, a informação da tela virtual parece ser deixada em um estado engraçado com os tamanhos de tela sendo adicionados e o deslocamento definido para algum valor indefinido. Isso pode ser considerado como um erro e significa que as imagens de entrada ou o resultado devem ter a reinicialização da tela virtual usando repage, antes de salvar ou usar a imagem em operações onde essas informações podem se tornar importantes. Esta situação provavelmente será corrigida em alguma expansão futura da operação. Atenção é aconselhável, especialmente se re-adicionar imagens Azulejo recortado. Anexar com sobreposição No fórum de MI, um usuário pediu uma maneira simples de anexar imagens com alguma sobreposição. Muitas soluções foram oferecidas. Esta foi uma das soluções mais simples, com a quantidade de sobreposição dada em um único local. O acima não precisava de cálculos de posicionamento de imagem, geralmente envolvendo tamanhos de imagem, o que representaria uma solução mais geral. Consulte Manejo de camadas de imagens abaixo. O que isso fez foi cortar a parte que se sobrepôs, antes de adicionar o resultado à primeira imagem, produzindo o tamanho final da imagem. A imagem original é então composta (com gravidade) no topo para gerar a sobreposição real. Pode ser facilmente modificado para sobreposição vertical, ou mesmo sobreposição direta a esquerda relativamente facilmente. Smening Append Outra maneira de adicionar imagens é por meio de cheiros. O operador - smush funciona muito parecido com o Append Operator (veja acima), mas é preciso um argumento de quanto espaço (ou anti-espaço) você deseja entre as imagens. Por exemplo, vamos usá-lo para que o exemplo anterior seja mais simples. Isso funciona muito bem, embora não seja o que o operador realmente foi projetado, e provavelmente é muito mais lento. O que o smush realmente é fazer é mover imagens em forma tão próximas quanto possível. Por exemplo, eu gere as letras A e V e as sirvo com tão pouco espaço entre elas quanto possível. Observe que a forma como as duas letras foram anexadas muito mais próximas do que anexar, aproveitando o espaço vazio da forma das imagens. Isso é o que - smush faz. O argumento, é um deslocamento para essa posição final, e como mostrado anteriormente, pode ser positivo, gerar uma lacuna ou negativo para criar uma sobreposição. Note que, para realmente fazer isso, o operador faz algum trabalho extra para fazer para encontrar a posição mais próxima para enterrar as imagens juntas. Composição de múltiplos pares de imagens Composição é a operação de baixo nível que é usada para mesclar duas imagens individuais em conjunto. Quase todas as técnicas de camadas acabam sendo transferidas para juntar as imagens juntas duas vezes por vez, até que apenas uma imagem seja deixada. Então, comece por olhar maneiras de fazer a composição de baixo nível de pares de imagens. Usando o Comando Composto O método tradicional de combinar duas imagens usando o ImageMagick é o comando composto. Este comando só pode combinar duas imagens por vez, salvando os resultados de cada operação em um arquivo. Isso, é claro, não o impede de usá-lo para vincular imagens múltiplas, uma imagem por vez. Como todas as imagens de entrada são lidas por ImageMagick ANTES de abrir a imagem de saída, você pode enviar para uma das imagens de entrada. Isso permite que você trabalhe na mesma imagem uma e outra vez, como mostrado acima, sem problemas. Não faça isso com um formato de imagem com perda, como JPEG, pois os erros de formato são acumulados e a imagem base irá degradar rapidamente. Você também pode redimensionar a imagem sobreposta, bem como posicioná-la usando a configuração - geometria. O comando composto também possui algumas outras vantagens em que você pode usar para controlar a forma como a imagem é desenhada no fundo com a opção - composição e sua posição relativa é efetuada pela configuração de gravidade. Você também pode --tile a sobreposição para que ele apenas cubra a imagem de fundo, sem precisar especificar limites de telha. Isso é algo disponível apenas ao usar o composto. A grande desvantagem com este método é que você está usando vários comandos, e IM tem que escrever a imagem de trabalho, seja para uma tubulação ou para o disco, para o próximo comando para ler novamente. Para encontrar mais exemplos de usar o comando composto, para sobrepor as imagens em cima de outras imagens, consulte Anotar sobre sobreposição de imagens e posicionamento da imagem usando gravidade. Operador composto do Convert The - composite operator está disponível no comando convert. Para mais detalhes, veja Composição da imagem em IM. Isso permite que você faça o mesmo que o acima, mas tudo em um comando. As imagens desenhadas também podem ser Rotated, Scaled e Affine Distorted durante o processo de sobreposição. Embora isso possa ser complicado para trabalhar da maneira que você quiser. Imagens desenhadas são: gravidade, como o texto. Layering Multiple Images A camada verdadeira de imagens requer métodos para combinar várias imagens em conjunto, sem necessidade de compor individualmente cada par de imagens separadamente. É aí que os métodos do operador de vários caminhos são próprios. O pedido de imagens em camadas pode ser importante, por isso é uma boa idéia entender os operadores especiais de Sequência de Imagem ou Lista. Observe que as imagens em camadas são praticamente idênticas ao manipulação de quadros animados. Como tal, recomenda-se que você também veja as Noções básicas de animação e as modificações de animação para técnicas envolvendo o processamento de camadas ou quadros individuais. Na verdade, as animações costumam usar o mesmo operador para processar imagens. Aplanar - em uma imagem de plano de fundo Os elementos-ajustadores aplainam o operador da lista de imagens, (ou seu atalho - flatten) basicamente, compõem cada uma das imagens dadas em um plano de fundo para formar uma única imagem. No entanto, as posições da imagem são especificadas usando sua Virtual Canvas atual ou Deslocamento de página. Por exemplo, aqui crio uma boa tela e especifique cada uma das imagens que eu quero sobrepor na tela. A partir de IM v6.3.6-2, o operador - flatten é apenas um alias para um método de achatamento de a-couches. Assim, a opção - flatten pode ser considerada como um atalho para o método - players do mesmo nome. Você não precisa criar uma tela inicial como fizemos acima, você pode, em vez disso, permitir que você crie uma para você. A cor da tela será a cor atual - background, enquanto seu tamanho é definido pelas primeiras imagens Tamanho da tela virtual. Enquanto a configuração de gravidade afetará a colocação da imagem definida usando as configurações de geometria, isso não afetará o posicionamento da imagem usando compensações de canvas virtuais definidas através da configuração da página. Isso faz parte da definição de tais compensações. Consulte Compensações de geometria vs página para mais detalhes. Se a colocação com gravidade for necessária, procure os métodos de composição de imagens múltiplas acima ou o método especial de Composição de camadas que pode lidar com ambos os métodos de posicionamento simultaneamente. Se qualquer imagem não aparecer na área de tela virtual definida, ela será cortada ou ignorada, conforme apropriado. Por exemplo, aqui usamos um tamanho de lona menor, fazendo com que as imagens posteriores não apareçam completamente nessa tela. O uso normal do Flatten é fundir várias camadas de imagens em conjunto. Isso é que você pode gerar várias partes de uma imagem maior, usualmente usando parênteses para limitar os operadores de imagens para a imagem de camada única que está sendo gerada, e então aplique o resultado final em conjunto. Por exemplo, um uso típico é criar uma camada de imagem de sombra, na qual a imagem original é achatada. Por exemplo. Observe que, como eu quero a sombra sob a imagem original, eu precisava trocar as duas imagens, coloque-as na ordem correta. Usar Flatten para adicionar Imagens de sombra geradas não é recomendado, pois as imagens de sombra geradas podem ter compensações de imagem negativas. A solução recomendada, conforme indicado na seção sobre imagens de sombra. É usar a técnica de mesclagem de camada mais avançada, vamos olhar mais tarde. Como a Lona virtual consiste apenas em um tamanho, a imagem resultante será esse tamanho, mas não terá deslocamento de lona virtual, como tal, você não precisa se preocupar com nenhum offsets presente na imagem final. Este uso da tela virtual para definir a tela em que sobrepor a imagem significa que você pode usá-la para adicionar uma borda circundante a uma imagem. Por exemplo, eu estabeleço um tamanho de imagem e um deslocamento virtual para preencher uma imagem com um tamanho específico. Claro, existem melhores maneiras de Pad Out uma imagem para que o IM centreie automaticamente a imagem na área maior. Estranhamente, o mesmo manuseio pode ser usado para cortar ou Cortar uma imagem em uma tela virtual menor que a imagem original. Neste caso, você deseja usar um deslocamento negativo para posicionar a localização da recorte, pois você está compensando a imagem e não posicionando a janela de corte. É claro que uma colheita do Viewport também faria isso melhor, sem o processamento extra da geração de lona e a sobreposição que - flatten também faz. Também não expandirá a imagem em si para cobrir toda a viewport se a imagem fosse parcialmente contida naquela janela de visualização. Um uso comum comum do operador - flatten é remover a transparência de uma imagem. Isso é eliminar qualquer transparência que uma imagem possa ter, mas sobrepontá-la na cor de fundo. No entanto, isto não funcionará quando as imagens múltiplas estiverem envolvidas, como tal, não são mais recomendadas. Mosaico - Expansão de telas O operador de mosaico de camadas (ou seu atalho de curta distância) é mais como uma versão de lona em expansão do Operador de Flatten. Em vez de apenas criar uma tela inicial com base apenas no tamanho da tela da imagem inicial, o Operador Mosaico cria uma tela que é grande o suficiente para manter todas as imagens (somente na direção positiva). Por exemplo, eu nem consigo definir uma Canvas Virtual apropriada. No entanto, o operador - mosaico descobrirá quão grande essa tela precisa ser para manter todas as camadas da imagem. Como no IM v6.3.6-2 o operador - mosaic é apenas um alias para o mosaico de a-couches. Assim, a opção - mosaic pode ser considerada como um curto-circuito para o método - players do mesmo nome. Note-se que ambos - mosaic e - flatten ainda criam uma tela que começou a partir da origem ou 0,0 pixel. Isso faz parte da definição de uma tela ou página virtual de imagens e, por isso, você pode ter certeza de que a imagem final para ambos os operadores terá um deslocamento virtual não, e toda a tela será totalmente definida em termos de dados reais de pixels. Observe também que - mosaic só expandirá a tela nas direções positivas (as bordas inferior ou direita), pois as bordas superior e esquerda são fixadas na origem virtual. Isso, claro, significa que - mosaic ainda irá cortar imagens com deslocamentos negativos. Fusionando - para criar uma imagem de nova camada O operador de mesclagem de camada-camada é quase idêntico aos operadores anteriores e foi adicionado com IM v6.3.6-2. Ele só cria uma imagem de tela apenas grande o suficiente para armazenar todas as imagens fornecidas em suas respectivas compensações. Como o Mosaico também expandirá a tela, mas não apenas na direção positiva, mas também na direção negativa. Basicamente, isso significa que você não precisa se preocupar com o corte, o deslocamento ou outros aspectos ao juntar as imagens da camada. Todas as imagens serão mescladas em relação a cada outro local. A saída não inclui nem garante que a origem faça parte da tela expandida. Como tal, a saída de uma mesclagem de camadas pode conter um deslocamento de camadas que pode ser positivo ou negativo. Em outras palavras. Layers Merge combina imagens de camada para produzir uma nova imagem de camada. Como tal, se você não quiser esse deslocamento quando terminar, você provavelmente irá querer incluir um operador de repetição antes do salvamento final. Por exemplo, aqui é o mesmo conjunto de imagem de camada que usamos anteriormente. Como você pode ver, a imagem é apenas grande o suficiente para armazenar todas as imagens que foram colocadas em relação umas às outras, enquanto eu descartei as imagens resultantes em relação à origem da lona virtual. Esta preservação da posição relativa sem recorte ou espaço extra desnecessário é o que torna esta variante tão poderosa. Vamos tentar isso novamente, dando uma imagem um deslocamento negativo. Como você pode ver, o balão não foi cortado, apenas se afastou dos outros para preservar sua distância relativa para eles. Claro que o operador de repetição nos exemplos acima, remove o offset de lona virtual absoluto na imagem final, preservando apenas os posicionamentos de imagem relativos entre as imagens. O deslocamento foi removido, pois os navegadores da Web muitas vezes têm problemas com deslocamentos de imagem e, em especial, compensações de imagem negativas, a não ser que parte de uma animação GIF. Mas se eu não removesse esse deslocamento, todas as imagens permanecerão na sua localização correta na tela virtual dentro da imagem de camada única gerada, permitindo que você continue processando e adicionando mais imagens à imagem mesclada. Normalmente, você usaria uma cor - background de None, para tornar transparentes as áreas não utilizadas da imagem mesclada. Quando aplicado a uma única imagem, a Layer Merging substituirá qualquer transparência na imagem com o fundo da cor sólida, mas preservará o tamanho original das imagens, bem como qualquer qualquer compensação nessa imagem. O tamanho da tela virtual da imagem pode ser ajustado Para melhor ajustar o tamanho e o deslocamento das imagens. O propósito original dos operadores foi permitir que os usuários combinem mais facilmente várias imagens distorcidas em um todo unificado, independentemente do deslocamento das imagens individuais. Por exemplo, ao alinhar fotos para formar um panorama maior. Você pode simplesmente começar com uma imagem de base central não distorcida (sem um deslocamento) e usar esse operador para sobrepor as outras imagens em torno desse ponto de partida (usando deslocamentos negativos ou positivos) alinhados e distorcidos para coincidir com essa imagem central. Para outros exemplos de usar este operador, distorcendo imagens para alinhar pontos de controle comuns, veja 3D Isometric Photo Cube. E caixa de perspectiva 3D. Outros exemplos de usar este operador são gerar uma série simples de Fotos sobrepostas. Composição coalescente - uma camada progressiva Os operadores de imagem coalescentes (ou o seu "atalho coalescente") são realmente projetados para converter animações GIF em uma seqüência de imagens. Para exemplos, consulte Coalescing Animations para obter detalhes. No entanto, está muito intimamente associado com - flatten e tem efeitos muito úteis para imagens de várias camadas a este respeito. Por exemplo, usando Coalesce em uma única imagem, fará exatamente o mesmo trabalho que o uso de Flatten com uma cor - background de None ou Transparency. Isso é que irá preencher a tela da imagem com pixels transparentes. Layers Composite - Merge Two Layer Lists Com IM v6.3.3-7 o método "layers ", o Composite foi adicionado, permitindo que você crie dois conjuntos de imagens completamente diferentes. Para fazer isso na linha de comando, é necessária uma imagem de nulo: imagem de marcador específica para definir onde a primeira lista de imagens de destino termina e a lista de imagens de origem sobrepostas começa. Mas essa é a única complicação real desse método. Basicamente cada imagem da primeira lista é composta contra a imagem correspondente na segunda lista, combinando efetivamente as duas listas juntas. A segunda lista pode ser posicionada globalmente em relação à primeira lista, usando um deslocamento de geometria. Assim como você pode com um Operador Compósito normal (veja acima). A gravidade também é aplicada usando o tamanho da tela da primeira imagem, para fazer os cálculos. Além desse deslocamento global, o deslocamento virtual individual da imagem também é preservado, pois cada par de imagens é composta em conjunto. Um caso especial também é tratado. Se uma das listas de imagens contiver apenas uma imagem, essa imagem será composta contra todas as imagens da outra lista. Além disso, nesse caso, os metadados da imagem (como os horários de animação) de uma lista maior são o que será mantido, mesmo que não seja o lado de destino da composição. Este operador de colocação é mais tipicamente usado ao compor duas animações, que podem ser consideradas como uma espécie de lista de imagens em camadas no tempo. Por isso, é melhor exemplo na seção Modificações de animação dos exemplos. Então, veja Multi-Image Alpha Composition para mais detalhes. Manipulação de camadas de imagem A colocação de imagens múltiplas usando as várias operadoras de camada acima é uma técnica muito versátil. Ele permite que você trabalhe em uma grande quantidade de imagens de forma individual, e então, quando terminar, você combina tudo em um único todo unificado. Até agora, mostramos várias maneiras de fundir (compor ou enrolar) imagens múltiplas de muitas maneiras diferentes. Aqui, forneço alguns exemplos mais práticos sobre como usar essas técnicas. Layering Of Thumbnail Images Você também pode usar esta técnica para juntar múltiplas miniaturas em várias formas complexas. Aqui eu adiciono um Soft Edge às imagens conforme você lê e posiciona-as, você pode gerar uma composição de imagens bastante agradável, em uma tela em mosaico. Posicionamento Calculado de Imagens. O Virtual Canvas Offset (página) pode ser configurado de várias maneiras. Mais especificamente você pode - definir definir este atributo por imagem. E até mesmo calcular uma localização diferente para cada imagem. Por exemplo, eu leio em um grande conjunto de imagens (pequenas imagens de ícones do mesmo tamanho) e organizá-las em um círculo. A chave para o exemplo acima é a operação de página - set que usa o índice de imagem normalizado (a Expressão FX tn) para criar um valor de 0,0 para não bastante 1,0 para cada imagem individual. Esse valor é então mapeado para posicionar a imagem (por ângulo) em um círculo de 80 pixels de raio, usando FX Expressions como Percentagem de Escape. A posição calculada é do canto superior esquerdo da imagem (não é o centro, embora seja um ajuste simples), que é então mesclado para gerar uma nova imagem. O posicionamento é feito sem considerar o deslocamento positivo ou negativo, que é o poder do Operador de colocação em série. Isso é que nós geramos uma nova imagem de todas as imagens, uma vez que elas são relativas umas às outras. O retalho final remove o deslocamento negativo final resultante da imagem da camada mesclada, já que isso não é mais necessário e pode causar problemas ao visualizar a imagem resultante. Observe que a primeira imagem (mais à direita no resultado) está em camadas abaixo de qualquer outra imagem. Se você deseja que as camadas sejam verdadeiramente cíclicas, então a última imagem estava abaixo deste primeiro, você pode ter: gerar e combinar duas versões acima, com diferentes ordenações das imagens ou sobreposição da primeira imagem na última imagem, Corretamente, antes de gerar o círculo. Ambas as soluções são complicadas e são deixadas como um exercício. Esta técnica é poderosa, mas só pode posicionar as imagens em um deslocamento inteiro. Se você precisar de um posicionamento mais preciso de sub-pixel de imagens, as imagens precisarão ser distorcidas (traduzidas) para o local certo, em vez de simplesmente ajustar seu deslocamento virtual. Posições calculadas incrementalmente Você pode acessar alguns atributos de imagem de outras imagens usando expressões FX, ao definir o atributo das imagens conforme elas são processadas. Isso significa que você pode definir a localização de cada imagem, relativa a posição calculada da imagem anterior. Por exemplo, isso define a posição de cada imagem como a posição da imagem anterior, além da largura das imagens anteriores. Cada imagem é anexada ao local da imagem anterior, observando essa localização e adicionando as imagens de largura. Esta localização anterior, de fato, acabou de ser calculada, pois o IM percorreu cada imagem definindo o atributo da página (deslocamento virtual). O resultado é um equivalente de DIY Append Operator e do qual você pode desenvolver suas próprias variações. Você deve notar que toda a seqüência é realmente deslocada pelo u-1.w configurado durante o cálculo da posição da primeira imagem. Esta deve ser a largura da última imagem na sequência de imagens atual. No entanto, esse deslocamento global é rebocado pela remessa final. Você pode usar algum cálculo extra para que ele ignore esse deslocamento, mas não é necessário no acima. Ao usar um índice de imagem, como ut, todos os seletores de imagens u, v e s, todas as referências da mesma imagem, de acordo com o índice fornecido. Como tal, é melhor usar você (a primeira ou a imagem zeroth) como um mnemônico desse comportamento de indexação (e caso isso mude). Aqui está outro exemplo. Cada imagem é deslocada em relação à imagem anterior, usando a posição e a largura dessa imagem, de modo a calcular um Acréscimo Sobreposto. Essa capacidade de acessar atributos de outras imagens, também inclui os dados de pixels de outras imagens. Isso significa que você pode criar uma imagem especial onde os valores de cores representam as posições mapeadas das outras imagens. Claro que a imagem de mapeamento também seria posicionada, e precisaria ser removida antes da execução da sobreposição. Como é útil criar imagens de posição mapeadas especiais é outra questão. É apenas outra possibilidade. Posicionamento em duas etapas das imagens Você pode simplificar o processamento da imagem, separando-as em duas etapas. Um passo pode ser usado para gerar, distorcer, posicionar e adicionar fluff às imagens, com um passo final para juntar todas elas. Por exemplo, criamos Miniaturas Polaroid a partir das imagens originais maiores na Photo Store. Processando cada um deles individualmente (mantendo esse aspecto separado e simples). O script acima parece complicado, mas não é realmente. Ele simplesmente gera cada imagem em miniatura em um loop, ao mesmo tempo que as almofadas de centro (usando Extensão) e Trims cada imagem para que o centro de imagens esteja em uma localização conhecida na tela virtual. Poderia realmente calcular essa posição, embora isso possa exigir arquivos temporários, por isso é melhor garantir que ele esteja em um local bem conhecido, para todas as imagens. A imagem é traduzida (usando um operador de página relativa, veja Offsets de Canvas), de modo que cada imagem gerada seja exatamente 60 pixels à direita da imagem anterior. 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). Aqui está um exemplo. 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