做图片处理软件，肯定会遇到这样的需求：如何把一张图片放在另一张图片上，比如在大图片中打上公司或个人的Logo等等。其实原理很简单。假设我们有一张 800 * 600 的大图片(Bitmap b0)，想在(10,10)的位置上打上Logo(Bitmapb1)，Logo图片大小是 150 * 30。很简单，我们以大图片的(10,10)位置作为起始位置，做一个150 * 30的矩形，把Log

这几天心血来潮做了一个批量图片缩放,转换格式,并且可以根据exif的信息旋转图片,校正exif信息后保存的小程序.根据配置文件 指定需要的功能. 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768

亮度和对比度应该是最常见的处理要求了。就算是N年前9寸黑白电视机也必有这两个旋钮。亮度调整算法很简单。对每一个像素的RGB值同时加上或减去一个特定的值就可以了。当然由于RGB取值范围都是在[0，255]的，所以要考虑到越界的问题。        /**////         /// 图像明暗调整        ///         /// 原始图        /// 亮度[-25

应听众点播要求，今天讲讲马赛克算法的实现。老规矩，不求甚解，只许看不许问为什么很多图片处理的算法从原理上讲其实非常简单，难点往往在如何去写算法实现它，更加难的就是如何去优化实现的算法。虽说我一向认为程序员的效率比程序的效率更重要，但为了等处理一张自己拍摄的数码照片，溜出去买杯奶茶顺便再买张彩票回来发现还没算好，无论如何都是不能忍受的。马赛克算法很简单，说白了就是把一张图片分割成若干个v

using System;using System.Web;using System.Drawing;using System.Drawing.Imaging;using System.IO;                 ///         /// 图片旋转函数(经过高质量转换)        ///         ///         ///         public stati

使用数码相机，难免会拍糊一些照片。 但如果只是轻微糊掉，不妨可以尝试先锐化再缩小的办法补救。锐化看起来很神奇，可以在一定程度内把不清晰的变清晰，这个和柔化正好相反。其实锐化的算法说穿了很简单：取每一点的周围八点和自己本身共九个点。计算周围八个点的平均值，把自己减去这个平均值得到一个差值。这个差值乘上一个系数（也就是锐化的程度），加上自己的原始值，得到一个新值。这个新值就是我们要的锐化以后的