نسبة إلى متوسط - طريقة أمثلة تتحرك ،

هل المتوسطات المتحركة التكيفية تؤدي إلى نتائج أفضل المتوسطات المتحركة هي أداة مفضلة للتجار النشطين. ومع ذلك، عندما تعزز الأسواق، هذا المؤشر يؤدي إلى العديد من الصفقات السائبة، مما أدى إلى سلسلة محبطة من انتصارات وخسائر صغيرة. وقد أمضى المحللون عقودا في محاولة لتحسين المتوسط ​​المتحرك البسيط. في هذه المقالة، ننظر إلى هذه الجهود ونجد أن بحثهم أدى إلى أدوات تداول مفيدة. (للحصول على قراءة خلفية عن المتوسطات المتحركة البسيطة، تحقق من المتوسطات المتحركة البسيطة جعل الاتجاهات الوقوف.) إيجابيات وسلبيات المتوسطات المتحركة تم تلخيص مزايا وعيوب المتوسطات المتحركة من قبل روبرت إدواردز وجون ماجي في الطبعة الأولى من التحليل الفني من اتجاهات الأسهم. عندما قالوا، وظهرت في عام 1941 أننا سعداء الاكتشاف (على الرغم من العديد من الآخرين قد جعلت من قبل) أنه عن طريق المتوسط ​​للبيانات لعدد محدد من دايسون يمكن أن تستمد نوعا من خط الاتجاه الآلي الذي من شأنه أن يفسر بالتأكيد تغييرات ترينديت يبدو تقريبا جيدة جدا ليكون صحيحا. والواقع أنه من الجيد جدا أن يكون صحيحا. مع عيوب تفوق المزايا، إدواردز وماجي بسرعة التخلي عن حلمهم من التداول من طابق واحد الشاطئ. ولكن بعد 60 عاما من كتابة تلك الكلمات، لا يزال آخرون يحاولون إيجاد أداة بسيطة من شأنها أن تساهم في توفير ثروات الأسواق دون عناء. المتوسطات المتحركة البسيطة لحساب متوسط ​​متحرك بسيط. إضافة أسعار الفترة الزمنية المطلوبة وتقسيم حسب عدد الفترات المحددة. وسيتطلب إيجاد متوسط ​​متحرك لمدة خمسة أيام تلخيص أسعار الإقفال الخمسة الأخيرة وتقسيمها إلى خمسة. إذا كان الإقفال الأخير فوق المتوسط ​​المتحرك، فسيعتبر السهم في اتجاه صاعد. يتم تحديد الاتجاه الهبوطي من خلال تداول أسعار أقل من المتوسط ​​المتحرك. (للمزيد من المعلومات، انظر البرنامج التعليمي للمتوسطات المتحركة). هذه الخاصية التي تحدد الاتجاه تجعل من الممكن تحريك المتوسطات لتوليد إشارات التداول. في أبسط تطبيقاته، يشتري المتداولون عندما تتحرك الأسعار فوق المتوسط ​​المتحرك وتبيع عندما تعبر الأسعار تحت هذا الخط. ويضمن نهج مثل هذا لوضع التاجر على الجانب الأيمن من كل التجارة الهامة. لسوء الحظ، في حين تمهيد البيانات، فإن المتوسطات المتحركة سوف تتخلف عن عمل السوق وسيعطي التاجر دائما تقريبا جزءا كبيرا من أرباحه حتى في أكبر الصفقات الفائزة. المتوسطات المتحركة الأسية يبدو أن المحللين يحبون فكرة المتوسط ​​المتحرك وقد أمضوا سنوات في محاولة للحد من المشاكل المرتبطة بهذا الفارق الزمني. واحد من هذه الابتكارات هو المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما). ويعطي هذا النهج ترجيح أعلى نسبيا للبيانات الحديثة، ونتيجة لذلك فإنه يبقى أقرب إلى حركة السعر من المتوسط ​​المتحرك البسيط. الصيغة المستخدمة لحساب المتوسط ​​المتحرك الأسي هي: إما (الوزن إغلاق) ((الوزن 1) إيمي) حيث: الوزن هو ثابت التمهيد المحدد من قبل المحلل إيمي هو المتوسط ​​المتحرك الأسي من أمس قيمة الترجيح الشائعة هي 0.181، والتي بالقرب من المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 20 يوما. آخر هو 0.10، وهو ما يقرب من المتوسط ​​المتحرك لمدة 10 أيام. على الرغم من أنه يقلل من التأخر، فإن المتوسط ​​المتحرك الأسي فشل في معالجة مشكلة أخرى مع المتوسطات المتحركة، وهو أن استخدامها لإشارات التداول سيؤدي إلى عدد كبير من الصفقات الخاسرة. في مفاهيم جديدة في أنظمة التداول التقنية. ويقدر ويلس وايلدر أن الأسواق فقط الاتجاه ربع الوقت. وينحصر ما يصل إلى 75 من إجراءات التداول في نطاقات ضيقة، عندما تتولد إشارات متوسطية للشراء والبيع بشكل متكرر مع تحرك الأسعار بسرعة فوق المتوسط ​​المتحرك وتحته. لمعالجة هذه المشكلة، اقترح العديد من المحللين تغيير عامل الترجيح لحساب إما. (لمزيد من المعلومات، انظر كيف تتحرك المتوسطات المستخدمة في التداول) تكييف المتوسطات المتحركة لإجراءات السوق طريقة واحدة لمعالجة مساوئ المتوسطات المتحركة هي ضرب عامل الترجيح من خلال نسبة التذبذب. وهذا يعني أن المتوسط ​​المتحرك سيكون أكثر من السعر الحالي في الأسواق المتقلبة. وهذا من شأنه أن يسمح للفائزين لتشغيل. كما يأتي الاتجاه إلى نهايته وتدعيم الأسعار. فإن المتوسط ​​المتحرك سوف يقترب من إجراءات السوق الحالية، ومن الناحية النظرية، السماح للتاجر للحفاظ على معظم المكاسب التي تم التقاطها خلال هذا الاتجاه. في الممارسة العملية، يمكن أن تكون نسبة التقلب مؤشرا مثل عرض النطاق الترددي بولينجر، الذي يقيس المسافة بين البولنجر باند المعروفة. (لمزيد من المعلومات حول هذا المؤشر، انظر أساسيات بولينجر باندز). اقترح بيري كوفمان استبدال متغير الوزن في صيغة إما مع ثابت على أساس نسبة الكفاءة في كتابه، نظم التداول الجديدة وطرق. تم تصميم هذا المؤشر لقياس قوة الاتجاه، المعرفة ضمن نطاق من -1.0 إلى 1.0. يتم حسابها بصيغة بسيطة: إير (تغير السعر الإجمالي للفترة) (مجموع تغيرات الأسعار المطلقة لكل شريط) النظر في المخزون الذي يحتوي على مجموعة من خمس نقاط كل يوم، وفي نهاية خمسة أيام قد اكتسب مجموع من 15 نقطة. وهذا من شأنه أن يؤدي إلى إير من 0.67 (15 نقطة في الاتجاه التصاعدي مقسوما على مجموع مجموعة 25 نقطة). إذا انخفض هذا السهم 15 نقطة، فإن إير سيكون -0.67. (لمزيد من المشورة التجارية من بيري كوفمان، اقرأ لوسينغ تو وين الذي يحدد استراتيجيات للتعامل مع الخسائر التجارية). ويستند مبدأ كفاءة الاتجاهات على مدى حركة الاتجاه (أو الاتجاه) تحصل على وحدة من حركة السعر على مدى فترة زمنية محددة. وتشير النتيجة المتوقعة من 1.0 إلى أن السهم في الاتجاه الصعودي المثالي -1.0 يمثل الاتجاه الهبوطي المثالي. ومن الناحیة العملیة، نادرا ما یتم الوصول إلی الحالات المتطرفة. لتطبيق هذا المؤشر للعثور على المتوسط ​​المتحرك التكيفي (أما)، سوف يحتاج التجار لحساب الوزن مع الصيغة التالية، المعقدة نوعا ما: C (إير (سف سس)) سس 2 حيث: سف هو ثابت الأسي لأسرع سما المسموح به (عادة 2) سس هو ثابت أسي لأبطأ إما المسموح به (غالبا 30) إير هي نسبة الكفاءة التي لوحظت أعلاه يتم استخدام القيمة ل C في صيغة إما بدلا من متغير الوزن الأبسط. على الرغم من صعوبة حساب باليد، يتم تضمين المتوسط ​​المتحرك التكيفي كخيار في جميع حزم البرامج التجارية تقريبا. (لمزيد من المعلومات عن المتوسط ​​المتحرك المتوسط، اقرأ قراءة المتوسط ​​المتحرك المتحرك أضعافا مضاعفة). ويبين الشكل 1 أمثلة على المتوسط ​​المتحرك البسيط (الخط الأحمر)، والمتوسط ​​المتحرك الأسي (الخط الأزرق)، والمتوسط ​​المتحرك التكيفي (الخط الأخضر). الشكل 1: أما في اللون الأخضر ويظهر أكبر درجة من تسطيح في العمل مجموعة محددة ينظر إليها على الجانب الأيمن من هذا المخطط. في معظم الحالات، يكون المتوسط ​​المتحرك الأسي الموضح بالخط الأزرق أقرب إلى إجراء السعر. يظهر المتوسط ​​المتحرك البسيط كخط أحمر. المتوسطات المتحركة الثلاثة المبينة في الشكل هي كلها عرضة للاتجار بالمنشار في أوقات مختلفة. وقد أصبح من المستحيل إزالة هذا العيب إلى المتوسطات المتحركة. الخاتمة قام روبرت كولبي باختبار مئات أدوات التحليل الفني في موسوعة مؤشرات السوق الفنية. واختتم قائلا: "على الرغم من أن المتوسط ​​المتحرك التكيفي هو فكرة جديدة مثيرة للاهتمام مع نداء فكري كبير، فشلت اختباراتنا الأولية في إظهار أي ميزة عملية حقيقية لهذا الأسلوب أكثر تعقيدا اتجاه التمهيد. وهذا لا يعني أن التجار يجب أن يتجاهلوا الفكرة. ويمكن الجمع بين هذا المؤشر ومؤشرات أخرى لتطوير نظام تجاري مربح. (لمزيد من المعلومات حول هذا الموضوع، اقرأ اكتشاف قنوات كيلتنر ومذبذب تشايكين). يمكن استخدام إير كمؤشر اتجاه مستقل لتحديد الفرص التجارية الأكثر ربحية. وكمثال على ذلك، فإن النسب فوق 0.30 تشير إلى اتجاهات صعودية قوية وتمثل عمليات شراء محتملة. وبدلا من ذلك، وبما أن التقلب يتحرك في دورات، فإن الأسهم ذات أدنى نسبة كفاءة يمكن أن ينظر إليها على أنها فرص اختراق. إجمالي القيمة السوقية للدولار لكل من أسهم الشركة المعلقة. يتم احتساب القيمة السوقية عن طريق الضرب. فريكسيت قصيرة ل كوتشيفيش إكسيتكوت هو الفرنسية سبينوف من بريكسيت المدى، التي برزت عندما صوتت المملكة المتحدة ل. أمر وضعها مع وسيط يجمع بين ملامح وقف النظام مع تلك من أجل الحد. أمر وقف الحد سوف. جولة من التمويل حيث المستثمرين شراء الأسهم من شركة في تقييم أقل من التقييم وضعت على. نظرية اقتصادية للإنفاق الكلي في الاقتصاد وآثاره على الإنتاج والتضخم. وقد تم تطوير الاقتصاد الكينزي. حيازة أصل في محفظة. ويتم استثمار الحافظة مع توقع تحقيق عائد عليها. هذا الموقع يظهر لك كيفية جعل رائعة ديفس أبحث الفيديو (من التلفزيون، دف، دف، دفد الخ) لأغراض الأرشفة أو كيفية تقليل حجم الملف لإنتاج جيدة المظهر بعد لقطات ديفس صغيرة. إذا كنت تتعامل مع ديفس، فإن هذا الموقع يتميز بعدد قليل من إحصاءات الفيديو والتجارب، التي قد تكون ذات فائدة لجميع ناشري الفيديو وعشاق ديفس. جزء كبير من هذا الموقع يتعامل مع إنتيرلاسينجدينتيرلاسينغ الذي يقدم بعض من أشد المشاكل المتداخلة مثل هذه: يرجى أيضا زيارة بلدي مواقع أخرى كتب إلكترونية تحميل الكتب-تحميل (مع برنامج التابعة) صفحة جوجل صغيرة لمتصفح تيغو مصفوفة معاد تحميل شرح مصفوفة وأوضح الحرة نصائح التعارف نصائح 100-التي يرجع تاريخها بلدي ملفات مجانية 1-4a هل تعتقد أنك تسجيل 25 لقطة في الثانية عند إجراء فيلم مع كاميرا الفيديو الرقمية الخاصة بك كاميرا الفيديو الرقمية يفعل ما يلي: تسجيل 50 صورة في الثانية الواحدة، ودمج كل صورتين متتاليتين ( مع نصف الارتفاع) في 1 الإطار. في الواقع، كنت لا ندعو لهم الصور، ولكن الحقول. لذلك يتم خلط حقلين في إطار واحد. ويسمى هذا الاختلاط المتداخلة. هنا مثال على ما تفعله كاميرا الفيديو الرقمية: كابتشر field1 (يلتقط في نصف الارتفاع، أو ارتفاع كامل ثم تغيير حجم أسفل): أنها تبدو إلى حد كبير نفس الشيء. ولكن الانتظار، فهي مختلفة. يمكنك أن ترى من خلال مقارنة موقف الإبهام ومفاتيح لوحة المفاتيح. الآن يتم خلط هذين المجالين (المتداخلة) في الإطار 1 (الارتفاع الكامل): ما تراه أعلاه هو إطار دقيق كما هو الحال على شريط الكاميرا. هنا هو عرض التكبير من الإطار أعلاه 1: كما يمكنك أن ترى بوضوح أعلاه، يتكون frame1 من Field1 و Field2. الطريقة التي تسمى يسمى المنشار نوع الأسنان حافة تشويه الفئران الأسنان تمشيط خطوط مسننة متداخلة. وبعبارة أخرى: يتكون إطار واحد من 2 يلتقط من 2 لحظات مختلفة في الوقت المناسب. Field1Time1، Field2Time2. انظر هذا الإطار أدناه. هذا هو التقاط مباشرة من متف الفيديو البث الرقمي: المشهد أعلاه يتكون من 2 مشاهد مختلفة تماما لأن هذا هو الإطار حيث ثيريس تغيير من scene1 إلى scene2. Scene2 (هذا هو أداء بريتني سبيرز في جوائز متف فيديو ميوزك 2001) بسبب هذا الوقت إنتيرميكس (1 frametime1time2) فإنه من المستحيل: تشابك إطار إبقاء 25 فراميسكوند الحفاظ على جودة كاملة (جميع المعلومات من الصورة). غير ممكن. سيكون لديك لتغيير واحد على الأقل من تلك النقاط. باستثناء، عندما لم يكن هناك أي حركة. على شاشة الكمبيوتر التسجيلات المتشابكة هي مزعج لمشاهدة لأن خطوط مقلقة حقا. وخاصة في المشاهد حيث حركة ثيريس من اليسار إلى اليمين (من اليمين إلى اليسار) ترى المتداخلة، كما هو الحال في هذا المثال: النص في مخطوطات أسفل من اليمين إلى اليسار، وبالتالي يترك لك مع أسنان الفئران لأن هذا الإطار يتكون من 2 لقطات من الوقت، كما هو موضح أعلاه. الأسنان الفئران بسبب حركة صعودا إلى أسفل. هذا هو مشهد من مقطع الموسيقى كوتانيوهركوت من أداء 112. هناك تداخل أي خطوط متشابكة الحركة هناك، ولكن هذا هو الإطار حيث كان هناك فلاش قصير، وبالتالي ثيريس الفرق من حقل واحد إلى الآخر. لجعل الأمور أكثر تعقيدا، بعض كاميرات الفيديو الرقمية لديها شيء يمكنك استدعاء كوتولور إنتيرلاسينغكوت. في حين أن هذا المصطلح ربما غير دقيق إلى حد ما لوصف مصدر القطع الأثرية، فهو وصفي تماما للنتيجة النهائية. ولكن حتى بعد إلغاء تداخل بعض الأحمر وبعض بكسل الخضراء البقاء حيث كان الحقل الأخير. هنا مثال آخر (بعد دينترلاسينغ): بعض كاميرات الفيديو مزيج ألوان مختلفة في مجالات مختلفة، أو استخدام كسد التي تتفاعل أبطأ، بحيث تحصل على هذا أنماط لون غريب في بعض الأحيان. وعلاوة على ذلك هناك كاميرات الفيديو مع بوثكوت كوثاردوار المعروفة التي تنتج هالة اللون أو نزيف اللون أو تلطيخ اللون (المثال أعلاه تم تصويره مع PC110 سوني، التي لديها هذا السلوك كوتوكولور المعروف). وعلاوة على ذلك هناك شيء مثل لون أونشاربنيس الناتجة عن الواقع، أن دقة اللون أقل من دقة الصورة، وهذا يعني على سبيل المثال أن 4 بكسل حصة 1 اللون. وعلاوة على ذلك هناك انحرافات اللون التي أدخلتها كاميرا نظام العدسات. وعلاوة على ذلك هناك يمكن أن تكون مكسورة دف الترميز، أن فك شفرة عربات التي تجرها الدواب. هل يمكن أن تحاول مينكونسيبتس دف الترميز () التي لديها سمعة عالية، إذا كنت عدم الثقة الترميز الخاص بك. هناك حتى شيء يمكن أن ندعو سطوع المتداخلة. هذا هو التقاط من كليب الموسيقى كوتسيكسيكوت التي يقوم بها كوتيرفيش أفيركوت من قناة التلفزيون تانغو تف (من لوكسمبورغ). تم بث هذا المقطع الموسيقى تدريجيا. هناك أرنت أي الفئران الأسنان في أي مكان في هذا المقطع. ومع ذلك ترى كوتبراتنيس المتداخلة سليسكوت. ربما تم تسجيل هذا المقطع متداخلة ثم تحول إلى أن تكون تدريجية وهذه هي القطع الأثرية اليسار دينترلاسينغ. لأنه حتى مع الأساليب المذكورة في هذا الموقع من الصعب الحصول على نتائج مثالية. لا، ليس كايلي مينوغ ولها طبيب الأسنان مثلي الجنس. كايلي جميلة وجميلة جيسون دونوفان أداء كوتيسبيسيلي ل يوكوت في عام 1988 في كوتوب من بوبسكوت كما ترون هناك بعض القطع الأثرية دينترلاسينغ. ومع ذلك، لا يكاد نلاحظ لهم أثناء اللعب. هو تشابك الخلل للأسف هذه هي الطريقة كاميرات الفيديو الرقمية ومسجلات الفيديو الرقمية سجل ويتم البث الرقمي. تتكون ثانية واحدة من الفيلم من 25 لقطة 50 صورة متداخلة. وهذا يعني أنه عند تشويش فيلم للكمبيوتر أو جهاز العرض أو شاشة تفت، وتريد تشغيله على جهاز تلفزيون قياسي، يجب أن يقوم البرنامج (أو جهازك) بتشبيكه مرة أخرى. على سبيل المثال: هناك نوعان من أقراص الفيديو الرقمية: بعضها يحتوي على تنسيق متداخل (مثل الأمثلة أعلاه) ويتم نقل بعضها من فيلم إلى دي في دي مباشرة، وبالتالي يكون 25 إطارات تقدمية ترميز. هذا هو قرار بحتة من شركة دي في دي. منذ أجهزة التلفزيون نتوقع منك إطعامهم مع 50 صورة في ثانية (سواء كان من مسجل فس التناظرية القديمة أو من الهوائي الخاص بك أو من مشغل دي في دي الخاص بك) لاعب دي في دي يحتاج إلى تحويل تلك الأطر 25 التقدمية إلى 50 صورة وإرسالها إلى جهاز التلفاز. وهذا يعني أنها يجب أن تتشابك لهم (حسنا، لا تتداخل في معناها الأصلي، ولكن كنت جعل 50 صورة من أصل 25 صورة) بدلا من السماح للتلفزيون ببساطة عرض تلك 25 إطارا في الثانية الأصلي. في الآونة الأخيرة قدمت باناسونيك واحدة من أجهزة التلفزيون الأولى لتكون قادرة على الحصول على إطارات التقدمية من مشغل دي في دي. لذلك تحتاج 2 الأشياء: مشغل دي في دي خاص، الذي يلغي تحويل 25p-gt50p وهذه مجموعة التلفزيون الخاصة. باناسونيك تكس 32ph40d قادرة على الحصول على إطارات التقدمية (Field1 و 2 هي نصف ارتفاع بالطبع، ولكن لقد قمت بتغيير حجمها لجعلها قابلة للمقارنة) مزج أن تفعل ذلك لهم: يرجى ملاحظة أن ليس فقط المنطقة التي وقعت فيها الحركة هو تغيرت من خلال مزيج، ولكن أيضا الجسم الرئيسي الأخضر. إذا لم يتغير شيء من حقل إلى حقل ثم كوتدينتيرلاسينغ بواسطة بلندينغكوت يعطيك طمس طفيف. وبعبارة أخرى: دينترلاسينغ عن طريق مزج (وهو واحد من أكثر الطرق شيوعا ل تشابك) سيملواتس حركة بطلاقة عن طريق عدم وضوح و كوتوموشيسكوت 2 الصور المتتالية معا. وهكذا في الواقع يمكنك تقليل الجودة وصولا الى ربع نوعية ممكنة. يمكنك استدعائه: إظهار كلا الحقلين لكل إطار. هذا أساسا لا تفعل أي شيء للإطار، وبالتالي فإنه يترك لك مع الأسنان الفئران ولكن مع القرار الكامل، وهو أمر جيد عندما لا حاجة دينترلاسينغ. هل يمكن أن نسميها: لا مزج كل شيء ولكن فقط الأسنان الفئران أنفسهم. ويمكن القيام بذلك عن طريق مقارنة الأطر حسب الزمن أو بالفضاء. هذا يعطيك نتائج جيدة في مشاهد هادئة حيث لا يتحرك الكثير، لأنه لا يوجد شيء غير واضحة بعد ذلك. هل يمكن أن نسميها: هذا يبدو لي فكرة أفضل بكثير من مزج، ولكن للأسف أنا لا أعرف أي مرشح أو البرنامج الذي يمكن أن تفعل ذلك. والفكرة هي: طمس الأسنان الفئران عند الحاجة، بدلا من خلط (مزج) لهم مع الحقل الآخر. وبهذه الطريقة سوف تحصل على نظرة أكثر مثل فيلم. كما ترى طمس يحصل أقوى في اتجاه الموقف القديم. يمكنك حتى إضافة تأثير مثل هذا (طمس الحركة) ويتم هذا طمس الحركة في الوقت الحاضر عندما كنت في حاجة لتحويل لقطات 50fps إلى 25fps لقطات (لجعل 50fps لقطات كاميرا الفيديو تبدو أكثر فيلم يشبه). أو لجعل كاريكاتير وتقديم (مثل كوتومونسترز إنكوت) تبدو أكثر مثل الفيلم. هل يمكن أن نسميها: أنت تجاهل كل سطر الثاني (الفيلم هو نصف الارتفاع ثم) ثم تغيير حجم الصورة أثناء اللعب. هذا هو نفسه تخطي Field2، Field4، Field6. هل يمكن استدعاء هذا كوتن فييلدز أونليكوت أو كوتود فييلدز أونكوت. هناك بعض الأشياء السيئة حول هذا الموضوع. تفقد نصف القرار ويصبح الفيلم نوع من التأتأة (كما ذكر أعلاه). وهذا يعني، أنه لا يلعب كما سائل كما يمكن أن يكون. يمكنك أن تسميها: هناك أيضا هذه الطريقة: عرض كل حقل (حتى أنك لا تفقد أي معلومات)، واحدا تلو الآخر (دون تداخل) ولكن مع 50 إطارا في الثانية. وهكذا ينقسم كل إطار متداخل إلى إطارين (الحقلان السابقان) نصف الارتفاع. كما ترون، لن تفقد أي حقول، لأن كلاهما يتم عرضها، واحدا تلو الآخر. في بعض الأحيان، يطلق على كوتوبوكوت أيضا اسم "سكانبوت". ولكن منذ بوب لا يحلل المناطق (غبي بوب) ولا الاختلافات بين الحقول هذا هو مرادف غير مناسب. يرجى الاطلاع على المثال التالي ل كوتريالكوت كوتكروبريسيف سكانكوت. هل يمكن أن نسميها: تحليل الحقلين وقطع تشابك فقط التي تحتاج إليها. والفرق الرئيسي ل كوتاريا باسوت هو أنه يعطيك فيلم 50fps بدلا من فيلم 25fps، وبالتالي يترك لك مع سيولة مثالية من الاقتراحات. أن أقول أكثر أكاديميا: القرار الزماني والرأسي العالي. هذا هو طريقتي المفضلة. يمكنك تحقيق ذلك مع مجانية. قراءة المزايا والعيوب على هذا الموقع. هل يمكن أن نسميها: تحليل حركة الكائنات في مشهد، في حين أن المشهد يتكون من الكثير من الإطارات. وبعبارة أخرى: تتبع كل كائن يتحرك في مكان الحادث. وبالتالي تحليل فعال لمجموعة من الأطر متتالية بدلا من إطارات واحدة فقط. هذا هو الحل الأفضل، ولكن للأسف للشركات فقط التي يمكن أن تدفع لحلول الأجهزة باهظة الثمن. أبدا أن تخدع: إذا كنت ترى واحد فقط إطار واحد بدلا من الفيلم كله لتظهر لك نوعية أي طريقة دينترلاسينغ، يكون على بينة. أنت لن تعرف كيف جيدة أو سيئة هو حقا. لأنك لا تعرف كيف السوائل الفيلم يلعب وكيف يتم فقدان العديد من الهياكل الدقيقة وعما إذا كان الأسلوب دينترلاسينغ لا تزال تفشل في بعض الأحيان أو يترك خطوط متداخلة. بدلا من ذلك، قارن بين أساليب دينترلاسينغ من خلال مشاهدة دقيقة واحدة أو نحو ذلك من كل من الأفلام مع مشاهد ثابتة وسريعة الحركة. كيف السوائل هو كيف عدم وضوح هو كم عدد القطع الأثرية المتداخلة ترك فيلم السائل. تقريبا جميع برامج الفيديو قادر على القيام بذلك. لا يلزم تحويل الفيديو إلى الحقول أولا. تصبح الصورة غير واضحة (ونشارب) عندما حركة ثيريس. معدلات الضغط ليست جيدة جدا. حتى في المناطق الهادئة يصبح الفيديو غير واضح. تجاهل الحقول حقل حقل واحد تقريبا كل برامج الفيديو قادرة على القيام بذلك. صورة شارب. 100 ديينترلاسد الفيلم. لن يكون هناك أي خطوط متداخلة اليسار. لا يلزم تحويل الفيديو إلى الحقول أولا. سريع جدا، حتى على أجهزة الكمبيوتر بطيئة، لأن الطريقة تتكون فقط من مجرد حذف كل سطر الثاني. تفقد نصف المعلومات. (على الرغم من أنه مع نصف المعلومات فإنه لا يزال أكثر وضوحا بكثير من مزج). تفقد قليلا من الحدة في مشاهد هادئة، لأن كل إطار هو نصف الارتفاع ويجب أن يتم توسيع نطاقها. الحبوب يبدو أن أكثر الخشنة لأنها مزدوجة الحجم أثناء اللعب. الفيلم ليس السوائل (نوع من التأتأة بشكل مستمر). تحتاج إلى تغيير حجم الفيلم أثناء اللعب، لذلك تحتاج إلى معالج أسرع. رؤية أكبر من التحف الضغط، لأن القطع الأثرية البقاء على نفس الحجم، في حين يتم قطع ارتفاع في النصف. وبعبارة أخرى: عندما تغيير حجم أثناء اللعب قمت بتغيير حجم التحف الضغط أيضا. لا يلزم تحويل الفيديو إلى الحقول أولا. إذا خوارزمية مبرمجة بشكل جيد، فإنه سيتم طمس الأسنان الفئران في الحركات السريعة مع الحفاظ على الحدة في الهدوء (أي حركة) مشاهد (أو أجزاء من الصور). لا يقضي دائما على جميع الخطوط المتداخلة. يلغي أحيانا بيانات الفيديو الخاطئة. في بعض الأحيان المعلمات المعقدة التي يمكن أن تختلف من مادة الفيديو إلى مادة الفيديو. انقر على الموافقة المسبقة عن علم أدناه، وتقول لي ما الأفضل لفيلمك: الفيلم يمكن أن تصبح غير واضحة بشكل غير طبيعي (ونشارب) أثناء الحركات. 720x576-gt720x288 50 إطارا في الثانية سوبر فيلم السائل. صورة شارب. 100 ديينترلاسد الفيلم. لن يكون هناك أي خطوط متداخلة اليسار. رؤية أكبر من التحف الضغط، لأن القطع الأثرية البقاء على نفس الحجم، في حين يتم قطع ارتفاع في النصف. وبعبارة أخرى: عندما تغيير الحجم أثناء اللعب قمت بتغيير حجم التحف الضغط أيضا. كيفية منع تغيير حجم القطع الأثرية. التحف القفز، ومعظمها مرئية مع الشعارات التلفزيونية (انظر المثال أدناه). في المشاهد الهادئة دون تحركات (حيث لا يمكن أن يكون التشابك مهما)، تفقد قليلا من الحدة، لأن كل إطار هو نصف الارتفاع ويجب أن يتم رفع مستوى. فقط عدد قليل من البرامج هي قادرة على تشابك بوب. تحتاج إلى تغيير حجم الفيلم أثناء اللعب لذلك تحتاج إلى معالج أسرع. تحتاج إلى تشغيل 50fps، لذلك تحتاج إلى معالج أسرع أو ترميز أسرع. بسبب مرشح مكافحة التزييت (انظر أدناه) الإطارات غير واضحة قليلا. ولأن الفيلم يجب تقسيمه إلى حقول بواسطة أفيسينث (انظر أدناه)، فإن سرعة ترميز الفيلم محدودة بواسطة أفيسينث، والتي يمكن أن تكون بطيئة جدا. حجم الملف الناتج كبير جدا بالمقارنة مع الطرق الأخرى. تركيبات من الأساليب المذكورة أعلاه أثناء اللعب يمكن أن يؤدي إلى كل إيجابيات الأساليب أعلاه يمكن أن يؤدي إلى كل سلبيات من الأساليب المذكورة أعلاه منذ المواد يمكن أن يؤدي إلى كل من 25fps و 50 إطارا في الثانية (التبديل بين هذين أثناء اللعب)، يمكن لهذه الطريقة فقط يمكن استخدامها لمشاهدة الأفلام بدلا من كونفيرتينغينكودينغ لهم. أشك في أن هناك أي برنامج يمكن أن يفعل ذلك بسرعة كافية. كان هناك برنامج مشغل دفد يمكن أن تفعل ذلك، ولكن أنا لا أعرف إذا كان مدعوما من قبل الأجهزة. هناك أيضا دسكالر، ولكن لها عديمة الفائدة بالنسبة لي منذ أ) لم أكن قادرا على الحصول عليه للعمل مع بلدي 3 بطاقات وينتف ب) أنها لا تعمل مع الأفلام المسجلة (فقط مع الأفلام المعروضة حاليا) ج) هو بالفعل جزءا جزئيا في وينتف د) تطورها بطيئة جدا (توقف) لذلك كنت أريد أن أقول أصدقائك لديك جهاز حصانا الكمبيوتر، تثبيت لاعب جديد، تثبيت برامج دينترلاسينغ ولا تزال تعيش مع نتيجة أسوأ من دينترلاسينغ بشكل صحيح في المقام الأول تغيير الحجم وصولا الى 384x288 أو أسفل أسهل طريقة. أي برنامج تحرير الفيديو يمكن أن تفعل ذلك، حتى لو كان لا ميزة كوتدينترليس ميثودكوت أحجام الملفات صغيرة جدا. والنتيجة يمكن أن يكون بالضبط نفس كوتبلندكوت، باستثناء ارتفاع العرض، مما يجعل الصورة أكثر قليلا ونشارب. هذه هي أسهل طريقة لإلغاء تشابك مقاطع الفيديو. على سبيل المثال: لديك لقطات فيديو دف نموذجية من 720x576 (متداخلة) ويمكنك ببساطة تغيير حجمه إلى 384x288. لماذا 384x288 لأن: 1) 2885762، وهذا يعني، أن سريع لحساب وفقدان الجودة منخفضة. 2) 384x288 هو 4: 3 ولكن أساسا للسبب 3) الأفلام التي هي 288 بكسل عالية وأدناه لا يمكن أن تكون متداخلة. حتى 384x288 هو أكبر حجم يضمن أن يكون لديك الفيديو التدريجي إطارات فقط. مزيج من بوبويف (المسح التقدمي) 720x576-gt720x576 50 إطارا في الثانية سوبر السائل الفيلم. صورة حادة بشكل لا يصدق. 99 ديينترلاسد الفيلم. (99 يعني أن هناك فرصة ضئيلة أن تبقى أسنان الفئران مرئية هنا وهناك) في مشاهد هادئة دون تحركات (حيث تداخل لا يهم)، يمكنك الحفاظ على كامل القرار، في حين أن المشاهد المتحركة هي السوائل. لم يكن لديك للعب مع مرشحات بوبديبوب (انظر أدناه). لا يتم تغيير الحجم. هذا يترك لك الحدة اضافية. القفز التحف، ومعظمها مرئية مع الشعارات التلفزيونية (انظر المثال أدناه). برامج قليلة فقط (مثل فيرتوالدوب وربما منظف) قادرة على تشابك مثل هذا. تحتاج إلى تشغيل 50fps، لذلك تحتاج إلى معالج أسرع أو ترميز أسرع. ولأن الفيلم يجب تقسيمه إلى حقول بواسطة أفيسينث (انظر أدناه)، فإن سرعة ترميز الفيلم محدودة بواسطة أفيسينث، والتي يمكن أن تكون بطيئة جدا. حجم الملف الناتج أكبر من مع الطرق الأخرى. راجع رابط مقارنة حجم الملف أدناه. 720x576-gt720x576 50 إطارا في الثانية معدات الأجهزة المهنية يمكن أن تحصل مكلفة للغاية. كيف مكلفة هل يمكن أن نقول 50000 أو التفكير 100000 ثم توضيح T-E-R-A-N-E-X. هذا هو المعدات المستخدمة في الإذاعة المهنية: تيرانكس. هناك حل البرمجيات من قبل معهد فراونهوفر الألماني (نعم، أولئك الذين اخترع MP3): هيكون 32. قطعة رائعة من العمل. بعض بطاقات الرسومات بيسي (على سبيل المثال نفيديا) وبطاقات الفيديو (على سبيل المثال هوبوج) نفذت على متن دينرلاسينغ. دعونا نأمل أن يحصل هذا المعيار مع مرور الوقت. على الرغم من النقاط المقابلة المذكورة أعلاه، دينترلاسينغ من قبل كوتكوت أو كوتيفيبوبكوت يمنحك نتائج ممتازة (أفضل النتائج من جميع أساليب البرمجيات المتاحة). والسبب بسيط: كيف يمكن أن تتوقع أن يكون لديك نتائج ممتازة عند تحويل 50 حقل في الثانية الواحدة (50 لقطات في الثانية) إلى 25 لقطات في الثانية إذا كنت لا تريد استخدام بوبروغريسيف سكان، أود أن أقترح استخدام التشابك بواسطة حقول التخلص، (يمكن القيام به مع بطيئة بيسي) يمكنك أن تفعل ذلك مع المدمج في تصفية فيرتوالدوب (انظر أدناه)، (هو حر وسهلة للقيام) الصورة يبقى حاد جدا فإنه يترك على الإطلاق أي خطوط متداخلة الناتجة فيليززيز صغيرة لقد ترميز الفيديو مع الأساليب المذكورة أعلاه وخيارات مختلفة لمقارنة أحجام الملفات. ملاحظة: عندما يكون برنامج تحرير الفيديو لديه خيار كوتدينترليسكوت دون مزيد من التوضيح فمن المؤكد أنه يعني كوتبلندكوت أو كوتديسارد فييلدكوت. فتح كوت example. avs كوت مع فيرتوالدوب وسوف تلاحظ أن لديك فيلم مع الحقول بدلا من الإطارات. نصف الارتفاع، ولكن لا خطوط متداخلة. انقر هنا إذا كان لديك. avs تنتج خطأ أو لا يعمل. الآن هناك 3 طرق كيف يمكن أن تستمر: 4a) الطريقة الأسوأ (ولكن لا تزال جيدة جدا): بوب انتقل إلى فيرتوالدوبس قائمة التصفية و كوت إضافة .. كوت المدمج في تصفية كوت فيلد بوب كوت. دون هذا المرشح بوبس الفيلم (يقفز صعودا وهبوطا). لماذا الفيلم بوب اختيار كوكيترار سكلين دونكوت أمب كوكيوارتر سكلين أوبكوت أو العكس بالعكس، اعتمادا على مادة الفيديو الخاص بك. إذا اخترت الخطأ، الفيديو الخاص بك سوف تقفز صعودا وهبوطا أكثر من ذلك (كما هو الحال في التجارية بيرسيل أدناه). لسوء الحظ هذا الفلتر المضاد بوب أيضا يضيء قليلا. حتى تتمكن من إضافة فيرتوالدوبس بنيت في تصفية كوت شاربن الحق بعد كوت فيلد بوب كوت ثم شحذ المبلغ الذي تريد. 4b) أفضل طريقة (ولكن المزيد من الوقت تستغرق وقتا أطول حجم الملف): المسح التقدمي (ويفيبوب) الحصول على التالية فيرتوالدوب تصفية كوتدينتيرليس - السلس كوت من موقع غونار ثالين. نسخه إلى المجلد فيرتوالدوبس كوتبلوجينسكوت. انتقل إلى فيرتوالدوبس القائمة تصفية و كوت إضافة .. كوت هذا الفلتر. قد تضطر إلى التحقق من كوتالرنات الحقل أوردركيوت ضمن هذا الفلتر. ولكن هذا يعتمد على مصدر الفيلم. 4c) ليست الطريقة الأفضل وليس الأسوأ هي: بوب بواسطة أفيسينث ببساطة تغيير البرنامج النصي أفيسينث كوت example. avs كوت تو: حدد نسبة 4: 3 من القائمة الخاصة بك لاعب. إذا كان لاعب الخاص بك لا يمكن اختيار نسبة ثم سترى فيلم نصف حجم (لكنه سوف لا يزال يكون السوائل جدا). التبديل إلى وضع ملء الشاشة. تعطيل أي معالجة ديفس بعد. سوف بوستبروسيسينغ تبطئ سرعة اللعب. حتى مع القليل من بوستبروسيسينغ الفيلم لن تلعب سوائل مع وحدة المعالجة المركزية بسرعة. حتى تعيين مستوى الجودة (مرحلة ما بعد المعالجة) إلى كوتينكوت. في الواقع يجب أن لا تستخدم ديفس فك القياسية من ديفس. الحصول على جناح فك مجانية ففدشو. أسرع المعالج الخاص بك على نحو أفضل. يجب أن يكون غ 0.6 غيغاهرتز وإلا كنت إسقاط الإطارات ويبدو كما لو كان الفيلم مشفرة بشكل سيء. لدي العديد من أجهزة الكمبيوتر ويمكنني مشاهدة الأفلام أدناه بسلاسة مع بلدي 650MHZ أثلون. قد تعتمد أيضا على سرعة بطاقة الرسومات الخاصة بك. نعم، أنا أعرف هذا التقاط هو من إصدار ديفس القديم. ولكن أنا لن تحديثه في كل مرة الافلام الافراج عن نسخة جديدة. (5.4 مب) بوب (طريقة 4 أ) 50 فبس 17 ثانية ترميز الفيديو: ديفس 5 (الجودة القائمة على: 93) ترميز الصوت: MP3 سجلت مباشرة من متف الرقمية (مبيغ-2) البث وتحويلها إلى ديفس. avi أنت لديك لمشاهدة الفيلم 4: 3 1) يرجى ملاحظة كيف السائل الفيلم هو 2) ولكن لاحظ أيضا أن شعار متف في الزاوية اليمنى العليا هو تلمع قليلا. المزيد عن فليميرينغ. 3) هذه ليست أفضل نوعية، لأنني استخدمت كوتيبوكوت بدلا من كوتروغريسيف سكانكوت. 4) أيضا الالتفات إلى راقصة سوداء على اليمين، هيس جيدة جدا. 5) هذا الأداء من بريتني سبيرز (متف فما 2001) بثت 50fps. أداء جوستين تيمبرلاكس بعد عام واحد في حفل توزيع جوائز متف فيديو ميوزك 2002 تم بثه أيضا 50 إطارا في الثانية، ولكن هذه الإطارات كانت متداخلة بشكل مصطنع من 25 إطارا تدريجيا، لجعلها تبدو أكثر كوتيفيلم-ليكوت. التشابك مرئي في الأفلام ذات الارتفاع غ 288 (نتسك: غ 240). لذلك عند التقاط فيلم، ويقول، 384x288 أو أصغر لن ترى إطارات متداخلة. لها مزج عمليا. بعض بطاقات التقاط لا يمزج ولكن إسقاط كل حقل الثاني مع أحجام أصغر أو يساوي 288. مصطلح كوتهالف إيماجيكوتكوتالف بيكتيوركوت هو كلمة أخرى ل كوتفيلدكوت. ويتصل كوثالفكوت بالحقيقة أن نصف القرار (مثلا 288 بكسل) من الحقلين (نصف الصور) يجمعان بدقة كاملة (576 بكسل) في مناطق هادئة. في رأيي الشخصي بال هو أفضل من نتسك: لأنه في المسائل النهائية القرار. نتسك لديها فقط 83 من القرار بالس. و بال القرار هو بالفعل سيئة بما فيه الكفاية. يتم تسجيل فيلم سينما مع 24 إطارا في الثانية. لتحويلها إلى بال (25 إطارا في الثانية) يمكنك ببساطة جعل الفيلم تشغيل أسرع (4 أسرع، وبعض الناس مع آذان حساسة قد تسمع رفع في لهجة). ولكن لتحويله إلى نتسك (30 إطارا في الثانية) هو قصة مختلفة تماما. بال هو أكثر شيوعا في جميع أنحاء العالم من نتسك. حوالي 4 أضعاف عدد الناس يعيشون في بلد بال من في بلد نتسك. أنا لا أتحدث عن أشياء أخرى مثل هوى تذبذب، التباين، نسبة غاما وهلم جرا (N من أي وقت مضى هو S آم C أولور، بسبب لونه مشاكل)، لأن بال هو أيضا ليست الأفضل في هذا الصدد. أنا أتحدث عن القرار ومعدل الإطار التي هي أكبر الحجج ل بال. كما ترون من الأسباب المذكورة أعلاه لا علاقة له بالأميركيين أو معاداة لليابان. لها فقط على أساس المنطق النقي. لقد رأيت الأفلام بال والأفلام نتسك ووضوح بال هو أفضل بكثير. سيولة (50 صورة في الثانية مقابل 60 صورة في الثانية الواحدة) هو نفسه تقريبا. هناك كاميرات الفيديو الرقمية (مثل باناسونيكش أغ-DVX100) التي يمكن أن الفيلم مع 24 لقطة في الثانية الواحدة. بدون حقول. فقط تقدمية (غير متداخلة) الإطارات. لماذا 24 وليس 25 لتعطيك الشعور السينما. وبالتالي فإن المعلومات على هذا الموقع فيما يتعلق الأفلام دينترلاسينغ لا تنطبق على لقطات تم تصويرها من هذا القبيل. عند شراء دي في دي، يتم ترميز بعض مع إطارات متداخلة وبعضها تقدمي. الإخراج هو دائما متداخلة بالطبع (باستثناء بعض مشغلات دفد خاصة) لأن مجموعات التلفزيون عادة لا تدعم الإدخال التدريجي. ديفس سوكز و ديفس رولز. قواعد ديفس لأن دي المبرمج سريع ومجانا. قواعد ديفس لأن المبرمج إن جيدة وسريعة. ديفس تمتص بسبب مكلفتها كما الجحيم إذا كنت ترغب في نشر تجاريا الأفلام الخاصة بك: لديك لدفع شبكات ديفس للتشفير وللفيل المشفر إذا كنت ترغب في استخدامه تجاريا. AND you have to pay the MPEG patent holders (mpegla ) per movieper minute (because DivX is Mpeg-4). The MPEGLA fee for itself is already way too high. Please see my website 1-4a for movie utilities. ImageMagick v6 Examples -- Multi-Image Layers Layering Images Introduction As we have previously noted, ImageMagick does not deal with just one image, but a sequence or list of images. This allows you to use IM in two very special image processing techniques. You can for example think of each image in the list as a single frame in time, so that the whole list can be regarded as being a Animation . This will be explored in other IM Example Pages. See Animation Basics. Alternatively, you can think of each image in the sequence as Layers of a set of see-through overhead transparencies. That is, each image represents a small part of the final image. For example: the first (lowest) layer can represent a background image. Above that you can have a fuzzy see though shadow. Then the next layer image contains the object that casts that shadow. On top of this a layer with some text that is written over that object. That is you can have a sequence of images or layers that each adds one more piece to a much more complex image. Each image layer can be moved, edited, or modified completely separately from any other layer, and even saved into a multi-image file (such as TIFF. MIFF: or XCF:) or as separate images, for future processing. And that is the point of image layering. Only when all the image layers have been created do you Flatten. Mosaic. or Merge all the Layered Images into a single final image. Appending Images Appending is probably the simplest, of the multi-image operations provided to handle multiple images. Basically it joins the current sequence of images in memory into a column, or a row, without gaps. The - append option appends vertically, while the plus form append appends horizontally. For example here we append a set of letter images together, side-by-side, to form a fancy word, in a similar way that individual glyphs or letters of a font, are joined together. The above is similar (in a very basic way) to how fonts are handled. Unlike real fonts you are not limited to just two colors, but can generate some very fancy colorful alphabets from individual character images. Many of these image fonts are available on the WWW for download. A very small set can be found in Anthonys Icon Library. in Fonts for Text and Counters. which is also where I found the above Blue Bubble Font. Note also how the append operator was done as the last operation, after all the images that you want to append have been added to the current image sequence. This is great for appending a label to an image, for example. Note that the - background color was used to fill in any space that was not filled in. Of course if the all the images are the same width, no space will be left for this fill. From IM v6.4.7-1 the - gravity setting can be used to specify how the images should be added together. As such in a vertical append, a setting of Center will center the image relative to the final resulting image (so will a setting of either North or South ). Technically the first set of parenthesis is not needed, as no images have been read in yet, but it makes the whole thing look uniform and shows the intent of the command, in making an array of images. See also Montage Concatenation Mode. for an alternative way of creating arrays of equal sized images. The - append operator will only append the actual images, and does not make use the virtual canvas (image page) size, or the image offset. However the virtual canvas information seems to be left in a funny state with the canvas sizes being added together and the offset set to some undefined value. This may be regarded as a bug, and means either the input images or result should have the virtual canvas reset using repage , before saving, or using the image in operations where this information can become important. This situation will probably be fixed in some future expansion of the operation. Caution is thus advised, especially if re-appending Tile Cropped images. Append with Overlap On the IM Forum a user asked for a simple way to Append images with some overlap. Many solutions were offered. This was one of the simplest solutions, with the amount of overlap given in a single location. The above did not need to any image positioning calculations, typically involving image sizes, that would represent a more general solution. See Handling Image Layers below. What this did was chop off the part that overlapped, before appending the result to the first image, producing the final image size. The original image is then composed (with gravity) on top to generate the actual overlap. It can be easily modified for vertical overlapping, or even right to left overlapping relatively easily. Smushing Append Another way of appending images is by smushing. The - smush operator works much like the Append Operator (see above) does, but it takes an argument of how much space (or anti-space) you want between the images. For example, lets use it to so the previous example more simply. That works very well, though that is not what the operator is actually designed for, and it is probably a lot slower. What smush actually is ment to do is move shaped images as close togther as posible. For example here I generate the letters A and V and smush them together with as little space between them as posible. Notice that how the two letters were appended together far closer than append would, taking advantage of the empty space of the images shape. That is what - smush does. The argument, is an offset for that final position, and as shown before, it may be positive, to generate a gap, or negative to create a overlap. Note that to actually do this, the operator does do some extra work to do to find the closest position to smush the images together. Composition of Multiple Pairs of Images Composition is the low-level operation that is used to merge two individual images together. Almost all layering techniques eventually devolve down to merging images together two at a time, until only one image is left. So lets start by looking at ways of doing low-level composition of image pairs. Using the Composite Command The traditional method of combining two images together using ImageMagick is though the composite command. This command can only combine only two images at a time, saving the results of each operation into a file. This of course does not stop you from using it to layer multiple images, one image at a time. As all input images are read in by ImageMagick BEFORE the output image is opened, you can output to one of the input images. This allows you to work on the same image over and over, as shown above, without problems. Do not do this with a lossy image format like JPEG as the format errors are accumulative, and the base image will quickly degrade. You can also resize the overlaid image as well as position it using the - geometry setting. The composite command also has a few other advantages in that you can use to control the way the image is drawn onto the background with the - compose option and its relative position is effected by the - gravity setting. You can also - tile the overlay so that it will just cover the background image, without needing to specify tile limits. This is something only available when using composite . 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. فمثلا. 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. بعبارات أخرى. 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). هنا مثال آخر. 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). هنا مثال. 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