基于Processing图像序列处理保存导出的流程梳理
做一个基于processing的图像序列处理保存导出的流程梳理。本案例没有什么实质性的目的，仅为流程梳理做演示。
准备
把需要处理的影像渲染成序列图片，可以在PR中剪辑并导出PNG序列【格式倒是没什么要求，看质量需求，Processing支持的格式都可以，详情请参考这篇：Processing中PImage类和loadImage()、createImage()函数的相关解析】。
其中的命名规则也没有什么特殊要求，在Processing中都可以适应，如下图：
OK!
编写PDE
新建速写本，然后保存项目，把序列图片塞进来，一般放在data文件夹中【PS:不放data也可以，采用绝对路径读取】。一切准备就绪。开始写代码。
首先处理单张图片。这里就一并粘上：
PImage moviePicture; //源影像截图
PGraphics resultPicture; //处理过后的图片
void settings(){
size(500, 500);
}
void setup() {
moviePicture = loadImage("xqdz001.png"); //读取
moviePicture.filter(GRAY); //灰阶操作
resultPicture=createGraphics(moviePicture.width, moviePicture.height); //新建图片
surface.setSize(moviePicture.width*2,moviePicture.height); //为了方便监视，重新分配窗口大小
//frameRate(24);
noLoop(); //因为是单张处理，不用循环
}
void draw() {
resultPicture.beginDraw();
////////////////////////////////////////
// 这一块是重点，核心算法，很清晰的处理方式
// 即遍历每个像素，对比像素信息，然后填充给新的像素块
////////////////////////////////////////
for (int i = 0; i < width; ++i) {
for (int j = 0; j < height; ++j) {
color cc = moviePicture.get(i, j);
if (brightness(cc) > 200) { //如果亮度大于200 （区间 0 - 255）
resultPicture.set(i, j, cc);
} else {
color cl=color(0, 0, 0); //没有达到亮度的以黑色填充
resultPicture.set(i, j, cl);
}
}
}
////////////////////////////////////////
resultPicture.endDraw();
image(moviePicture, 0, 0);
image(resultPicture,moviePicture.width,0);
// 有条件可以建立独立窗口监视
resultPicture.save("result.png"); //导出处理后的图片
}
得到结果：
很显然，我的做法是为了提取影像中最亮的像素，即影片中光剑的内容以及各种反光。
接下来
修改代码，使之匹配处理多张图片，即批处理。做法有很多，可以把loadImage读取逻辑、图像处理、保存等过程封装成单独一个个模块，也可以简化一点，直接换字符读取。
PImage moviePicture; //源影像截图
PGraphics resultPicture; //处理过后的图片
int frame = 0; //帧数累计，方便得到图片名字、读取、保存
void settings(){
size(500, 500);
}
void setup() {
moviePicture = loadImage("xqdz"+nf(frame,3)+".png"); //读取
moviePicture.filter(GRAY); //灰阶操作
resultPicture=createGraphics(moviePicture.width, moviePicture.height); //新建图片
surface.setSize(moviePicture.width*2,moviePicture.height); //为了方便监视，重新分配窗口大小
//frameRate(24);
//noLoop(); //因为要批处理了，所以把它关掉
}
void draw() {
resultPicture.beginDraw();
////////////////////////////////////////
// 这一块是重点，核心算法，很清晰的处理方式
// 即遍历每个像素，对比像素信息，然后填充给新的像素块
////////////////////////////////////////
for (int i = 0; i < width; ++i) {
for (int j = 0; j < height; ++j) {
color cc = moviePicture.get(i, j);
if (brightness(cc) > 200) {
resultPicture.set(i, j, cc);
} else {
color cl=color(0, 0, 0);
resultPicture.set(i, j, cl);
}
}
}
////////////////////////////////////////
resultPicture.endDraw();
image(moviePicture, 0, 0);
image(resultPicture,moviePicture.width,0);
// 有条件可以建立独立窗口监视
resultPicture.save(dataPath("") + "\\result\\result"+ nf(frame,3)+".png"); //导出处理后的图片，路径为data\result文件夹下
frame ++;
moviePicture = loadImage("xqdz"+nf(frame,3)+".png"); //读取
moviePicture.filter(GRAY); //灰阶操作
}
运行起来便得到结果：
如果你照搬我的写法，哈哈，是有bug的！因为并没有设定取值范围，即超出帧数后，就读不到图片了，会报空指针异常如下：
不过也无所谓，因为这不需要实时运行看结果的，正好自己就结束了，哈哈~~~
正常的做法：
frame ++;
if(frame >= 600)
{
noLoop();
println("Finished!");
exit(); //退出程序
}
很简单的逻辑，超出阈值让它停止并结束。
延伸
上面的结果是不带透明通道的。如果想要光留下高亮部分，其他部分没有信息，可以这么来设定：
resultPicture.beginDraw();
resultPicture.background(0,0); //每次刷新图片，注意`background`函数是可以带alpha通道权重值参数的！
////////////////////////////////////////
// 这一块是重点，核心算法，很清晰的处理方式
// 即遍历每个像素，对比像素信息，然后填充给新的像素块
////////////////////////////////////////
for (int i = 0; i < width; ++i) {
for (int j = 0; j < height; ++j) {
color cc = moviePicture.get(i, j);
if (brightness(cc) > 200) {
resultPicture.set(i, j, cc);
} else {
color cl=color(0, 0, 0, 0); //不填充任何颜色信息 ，此句可省略
resultPicture.set(i, j, cl);
}
}
}
////////////////////////////////////////
resultPicture.endDraw;
这样得到的实时监视画面如下：
得到的图片如下：
结语
Processing处理图像是比较灵活的，没有条条框框，随心所欲。。。只要抓好几个要点，即流程重点：
- 确保图片对象存在并且Processing有权读取
- 遍历图片像素，计算处理，把新的结果输出到新图片上
- 保存时注意通道的相关细节，还要注意路径、命名等
其他的并没有什么难点。如果想要处理得理想，就得在像素处理模块上下文章，学学图形学，看看卷积、形态学、深度学习等知识！有需要补充的另开篇幅再总结，结束！
