Ruby-vips图像处理库。 有没有好用的例子？

我是图像处理的新手。 我对JPEG内部及其工作原理一无所知。

我想知道，如果我能找到一些执行以下简单操作的ruby代码：

1. 打开jpeg文件。
2. 遍历每个像素并将其颜色设置为fx绿色。
3. 将结果写入另一个文件。

我对使用ruby-vips库如何实现这一点特别感兴趣
https://github.com/ender672/ruby-vips

我的目标 – 学习如何使用ruby-vips（伽马校正，亮度，色调……）执行基本的图像处理操作

任何链接到比’hello world’更复杂的工作示例 – 就像在ruby-vips的github页面上一样，将非常感谢！

如果有ruby-vips的替代品，我也会感谢他们。

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UPDATE

自从我问这个问题以来发生了很多事情：

• ruby-vips是一颗gem： http ：//libvips.blogspot.co.uk/2012/06/ruby-vips-launches.html
• 完全重写vips8，现在基于ruby-ffi
• 源代码存储库在这里： https ： //github.com/jcupitt/ruby-vips/
• 用法示例： https ： //github.com/jcupitt/ruby-vips/wiki/Examples
• vips图像处理的基本概念： https ： //github.com/jcupitt/ruby-vips/wiki/Basic-concepts
• ruby-vips集成到Ruby on Rails的CarrierWave上传器插件： https ： //github.com/eltiare/carrierwave-vips
• ruby-vips是rails6中ActiveStorage的官方后端之一

Answer 1

自写这个答案以来， 更新 ruby-vips已经改变了一点。 我已经修改了当前（2018）版本。

我是libvips的维护者之一，这是ruby-vips包装的图像处理库。

Tim的ruby-vips存储库暂时没有被触及。 我在这里有一个与当前libvips一起使用的fork：

https://github.com/jcupitt/ruby-vips

这里有一些例子：

https://github.com/jcupitt/ruby-vips/tree/master/example

要将红色和蓝色通道设置为零并保留绿色图像，可以将R和B乘以零，将G乘以1. ruby​​-vips使用数组表示像素常量，因此您只需编写：

out = in * [0, 1, 0] 

完整的可运行示例可能是：

 #!/usr/bin/ruby require 'vips' im = Vips::Image.new_from_file '/home/john/pics/theo.jpg' im *= [0, 1, 0] im.write_to_file 'x.jpg' 

你可以使用new_from_file的一个技巧：如果你知道你只是对图像进行简单的从上到下操作，比如算术或过滤或resize，你可以告诉ruby-vips你只需要顺序访问像素：

 im = Vips::Image.new_from_file '/home/john/pics/theo.jpg', access: :sequential 

现在ruby-vips将流式传输您的图像。 它将并行运行加载，乘法和保存，并且在任何时候都不会在内存中保留多个像素扫描线。 这可以为速度和内存使用提供非常好的改进。

要更改图像伽玛，您可以尝试以下方法：

 im = im ** 0.5 * 255 / 255 ** 0.5 

虽然这会有点慢（它会为每个像素调用pow（）三次），但制作查找表，运行pow（），然后通过表映射图像要快得多：

 lut = Vips::Image.identity lut = lut ** 0.5 * 255 /255 ** 0.5 im = im.maplut lut 

如有任何问题，请随时在rubyvips问题跟踪器上打开它们：

https://github.com/jcupitt/ruby-vips/issues

Answer 2

对不起，我不知道ruby-vips，但ImageMagick在图像处理方面是经典的。 有RMagick （ 当前repo ）forms的Ruby绑定，你可以从ImageMagick文档中获得很多function，但是这里还有三个教程，以及网上的很多例子。

如果你真的想深入了解图像处理理论，它的根源是信号处理的一种forms（这是非常令人兴奋和有益的，因为它通常允许你在图像和音频/video信号上应用非常相似的算法，但它最终将在数学上变得非常沉重 – 傅立叶变换），那么，如果数学不会吓到你，我只能推荐Gonzalez和Woods阅读这本书 ，我想说这是该领域的明确参考。 这是昂贵的，但你需要的就是让你开始并远远超越。 这里还有一个页面，其中包含免费电子书的链接，如果您想在不花费大量金钱的情况下开始使用。