圖片批量處置，在日常生活工做中，我們老是離不開和圖片打交道。各人老是會(huì)碰到各類各樣的圖片問題。好比：圖片太大無法上傳。圖片過多招致內(nèi)存占用過多。圖片太小不契合標(biāo)準(zhǔn)等等一系列的圖片問題需要處置。那我們怎么有效快速地對圖片停止處置呢？

接下來的文章將會(huì)給各人介紹若何快速地對圖片停止處置，不管什么格局的圖片（jpg，png，tif，gif，pcx，tga，exif，）都能停止批量處置如：圖片批量壓縮大小、圖片批量加水印、圖片批量放大、網(wǎng)頁圖片批量下載、導(dǎo)入鏈接圖片下載等等。讓每小我都能實(shí)現(xiàn)快速處置圖片的免費(fèi)東西

圖像處置是指對圖像停止闡發(fā)、加工、和處置，使其滿足視覺、心理或其他要求的手藝。圖像處置是信號(hào)處置在圖像范疇上的一個(gè)應(yīng)用。目前大大都的圖像均是以數(shù)字形式存儲(chǔ)，因而圖像處置良多情況下指數(shù)字圖像處置。此外，基于光學(xué)理論的處置辦法仍然占有重要的地位。圖像處置是信號(hào)處置的子類，別的與計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能等范疇也有親近的關(guān)系。

傳統(tǒng)的一維信號(hào)處置的辦法和概念良多仍然能夠間接應(yīng)用在圖像處置上，好比降噪、量化等。然而，圖像屬于二維信號(hào)，和一維信號(hào)比擬，它有本身特殊的一面，處置的體例和角度也有所差別。

在人們的日常生活中，跟著拍照機(jī)和攝像機(jī)的普及，相片或者視頻的拍攝已經(jīng)越來越普遍，陪伴而來的用戶對相片和視頻的要求也越來越高，用戶希望視頻和相片的量量能越來越好的根底上，可以對照片和視頻中一些不令人滿意的處所停止處置，而在現(xiàn)有的處置辦法中，針對視頻的處置體例只能以視頻幀為最小處置單位停止簡單的朋分和合成處置，無法切確到對視頻畫面中特定的物體停止跟蹤和處置。因?yàn)橐曨l中良多物體都是運(yùn)動(dòng)的，每一時(shí)刻物體所見的角度根本都差別，給物體跟蹤和替代帶來了很大困難。而針對圖片的處置體例中只能夠?qū)螏瑘D像中的特定物體停止處置，無法對動(dòng)態(tài)畫面停止處置。并且靜態(tài)圖片中替代物體時(shí)必需要找一張與物體所見角度十分接近的一張圖像做為替代素材， 不然替代后的圖片顯得不三不四。

好比想替代照片中某小我正面照的頭像，那么必需要拍攝一張同樣是正面照的頭像才能夠替代，若是用某個(gè)側(cè)面照的頭像去替代，則人身體和臉部就會(huì)不協(xié)調(diào)，并且臉部和頸部很難停止無縫拼接。若是想要對一組圖片中某小我的頭像停止替代，而那一組圖片中每張人臉的所見偏離角度都差別，則需要拍攝更多差別角度的照片與之相對應(yīng)，然后通過手動(dòng)完成替代操做。操做繁瑣，用戶體驗(yàn)差。所以若何在包管圖片或視頻指定對象替代的量量上，快速切確地停止替代是亟需處理的問題。

幾十年前，圖像處置大大都由光學(xué)設(shè)備在模仿形式下停止。因?yàn)槟切┕鈱W(xué)辦法自己所具有的并行特征，至今他們?nèi)匀辉诹级鄳?yīng)用范疇占有核心地位，例如全息攝影。但是因?yàn)橛?jì)算機(jī)速度的大幅度進(jìn)步，那些手藝正在敏捷地被數(shù)字圖像處置辦法所替代。

從凡是意義上講，數(shù)字圖像處置手藝愈加普適、可靠和準(zhǔn)確。比起模仿辦法，它們也更容易實(shí)現(xiàn)。公用的硬件被用于數(shù)字圖像處置，例如，基于流水線的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)構(gòu)造在那方面獲取了龐大的貿(mào)易勝利。今天，硬件處理計(jì)劃被普遍地用于視頻處置系統(tǒng)，但貿(mào)易化的圖像處置使命根本上仍以軟件形式實(shí)現(xiàn)，運(yùn)行在通用小我電腦上。