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# DIP_Code
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### 介绍
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已实现功能：
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1. 第二章：彩色空间转换（转HSV、转GRAY、转BGRA、转HLS、转YUV）
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2. 第三章：算数运算、逻辑运算、缩放、旋转、翻转、对比度、亮度、FFT变换、DCT变换、仿射变换
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3. 第四章：直方图（线性拉伸、非线性拉伸、自适应均衡、全局均衡）
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4. 第五章：边缘检测（增强图像、Robert算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子、LoG算子、Canny算子
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5. 第六章：平滑（均值模糊、高斯模糊、中值模糊）
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6. 第七章：锐化
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7. 第八章：腐蚀膨胀（美颜）
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8. 第九章：噪声描述器（椒盐噪声、高斯噪声）、均值类滤波器（算数均值滤波器、几何均值滤波器、谐波均值滤波器）、排序统计类滤波器（最大值滤波器、中值滤波器 、最小值滤波器）、选择性滤波器（高通滤波器、低通滤波器、带通滤波器）
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9. 文字编辑
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10. 图像动作驱动
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### 安装教程
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1. 使用IDE打开本项目
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2. 打开cmd，使用pip install xxx==version -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 下载“使用工具”中提及的第三方库。xxx为库名，version为版本号，建议使用“使用工具”中推荐的版本号
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3. 都安装好后即可开始使用
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### 使用工具
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1. Python 3.9
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2. imageio 2.19.3
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3. matplotlib 3.5.2
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4. numpy 1.22.2
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5. pandas 1.3.4
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6. python-dateutil 2.8.2
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7. pytz 2021.3
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8. PyYAML 5.4.1
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9. scikit-image 0.18.3
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10. scikit-learn 1.1.1
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11. scipy 1.8.1
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12. torch 1.10.0
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13. torchvision 0.11.1
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14. tqdm 4.64.0
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### 使用说明
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####文字编辑
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1. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
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2. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
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3. 在“输入文字”文本框中输入文字
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4. 在“输入坐标”文本框中输入希望文字显现的坐标，可点击“坐标确认”来确认指定坐标位置
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5. 在“字体大小”下拉框中选择希望文字显现的大小
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6. 在“字体厚度”下拉框中选择希望文字显现的厚度
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7. 在“字体颜色”下拉框中选择希望文字显现的颜色
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8. 在“字体样式”下拉框中选择希望文字显现的样式
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9. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
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10. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
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11. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片
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####彩色空间转换
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1. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
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2. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
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3. 单击基础操作->彩色空间转换，即可选择转换方式
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4. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
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5. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
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6. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片
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####FFT、DCT、仿射变换
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1. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
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2. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
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3. 单击基础操作，即可选择变换方式
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4. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
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5. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
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6. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片
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####缩放、旋转、翻转
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1. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
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2. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
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3. 单击基础操作，即可选择想要的功能
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4. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
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5. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
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6. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片
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####直方图的操作
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1. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
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2. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
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3. 单击直方图，即可选择对直方图的操作
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4. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
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5. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
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6. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片
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####模糊
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1. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
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2. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
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3. 单击滤镜->平滑，即可选择模糊方式
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4. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
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5. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
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6. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片
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####锐化
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1. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
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2. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
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3. 单击滤镜->锐化->锐化
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4. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
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5. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
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6. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片
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####美颜
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1. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
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2. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
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3. 单击滤镜->美颜
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4. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
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5. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
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6. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片
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####添加噪声
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1. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
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2. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
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3. 单击图像恢复->添加噪声，即可选择想要添加的噪声
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4. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
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5. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
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6. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片
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####滤波器
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1. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
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2. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
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3. 滤波器分为三类滤波器，其中各有三种滤波器。
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1. 单击图像恢复->均值类滤波器，即可选择均值类的滤波器
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2. 单击图像恢复->排序统计类滤波器，即可选择排序统计类滤波器
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3. 单击图像恢复->选择性滤波器，即可选择选择性滤波器
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4. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
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5. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
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6. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片
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####图像拼接
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1. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
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2. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
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3. 单击图像合成->图像拼接
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4. 选择图片，即可将两张图拼接在一起
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5. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
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6. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
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7. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片
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####算术运算
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1. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
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2. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
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3. 单击图像合成->算术运算，选择想要的算数运算符
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4. 选择图片，即可对两张图做运算
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5. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
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6. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
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7. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片
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####逻辑运算
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1. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
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2. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
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3. 单击图像合成->逻辑运算，选择想要的算数运算符
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4. 选择图片，即可对两张图做运算
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5. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
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6. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
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7. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片
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####图像增强
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1. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
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2. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
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3. 单击边缘检测->图像增强
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4. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
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5. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
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6. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片
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####边缘检测
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1. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
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2. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
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3. 单击边缘检测，选择想要的算子
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4. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
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5. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
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6. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片
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####图像动作驱动
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1. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
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2. 单击图像动作驱动->图像动作驱动
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3. sup-mat下提供了初始照片1-9.png和初始视频source.mp4
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4. 运行结果保存在01-09.mp4
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