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[Founders At Work]Firefox创始人Blake Ross -2

laihj — Mon, 08 Jun 2009 03:00:54 +0000

Livingston：跟我说说Firefox是怎么开始的？
Ross：Firefox脱胎于Mozilla，Mozilla本身有非常漫长的历史现在我并不打算谈论。我个人是在2000年开始参与Mozilla项目的。它是开源的，任何人都可以参与。最初我是跟Netscape团队紧密合作，因为他们在Mozilla为他们的产品奠基。我则帮他们修改BUG，然后他们就邀请我在一个夏天去做个兼职。我曾对发布Netscpe有所帮助，这真是一个很酷的头份工作。

Livingston：你当时只有14岁，对吗？
Ross：是的，我在加利福尼亚工作，那真是一个美妙的夏天。然后我就开始在家工作一段时间，当第二年夏天再次回去的时候，事情已经变得很糟糕。Netscape在市场上的份额变得越来越小。当时，他们大约还有5%的市场份额。那是后AOL时代，也是后浏览器大战时代.AOL开始注资并向浏览器要求更多盈利时，事情就得更令人失望了。他们收购Netscape花了大约四千万美元，现在要求投资回报了。
于是，浏览器开始变成一个仅仅是把用户带到Netscape.com的工具。在那里放满了搜索按钮，又贴遍广告。一团糟。那种文化并不是着眼用户的。在那里工作充满了痛苦。
Firefox更多的是对我们在Netcape经历的回应，而不是针对浏览器的老大——IE。IE在当时几乎被抛弃了，2001年，微软解释了IE团队。所以我们开始Firefox，以一种我们所知的可行的方式来做浏览器——如果我们不被市场，销售和其它在Netscape时所受的影响。它开始于我们——在Netscape里打着为用户作正确决定的斗争的人——之中的三四个人。
举个便子，在Nescape 7中我们想加入“弹出广告停止”的功能。它将成为第一个包含“弹出阻止”的主流浏览器。Mozilla分支上的代码都已经编好了，但是最终并没有包含进去，因为Netscape.com含有弹出式广告。这种决定总是痛苦的，而挂上我们的名字释出这种产品则令人沮丧。所以我们开始了一个叫作Phoenix的项目，名字取材于神话中一种在自己的骨灰中重生的鸟。这就像这个项目是在Netscape的骨灰中重生的。

Livingston：都有哪些人？
Ross： David Hyatt, Joe Hewitt——他们也是我现在新公司的合伙人，Parakey—我负责开发, Brian Ryner和Asa Dotzler提供构建和QA支持。那年的前六个月，项目非常随性，下班后我们在Denny’s餐厅做一些东西。后来我回到迈阿密，在线工作了一段时间。Phoenix基本上是我们控制的Mozilla源码库的一个分支。我们关闭了代码，因为觉得当你面对无数追寻利润的Netscape人和无数避开主题又想达到一致的开源Geek时，完全面向用户开发是不可能的。我们只是想要关起门来做一些我们认为对的事情。我们经历了很多名字变更，Mozilla给矛了很多支持。这差不多就是它怎么开始的。

Livingston：还有些什么名字：
Ross：创建的时候它叫Phoenix，很快我们就遇到了商标问题。那时只有三个人，同时我们都不是律师，所以只能做一些某些人要求我们做的事情。在这件事情上，Phoenix技术公司起诉我们因为他们也有同名的浏览器产品。我们就把它更名为Firebird，因为看起来它们是一样的，可是有一个开源数据库已经叫了这个名字。所以我们只好再次重命名。那时它已经开始流行——虽然没像现在这么流行——所以我们要保持名字中“Fire”的部分。仅仅是找一个叫Fire-任何东西的名字几个月，有人想到了Firefox，它实际上是一种红色熊猫的中国名字。

Livingston：Firefox的开发者都在不同的地方吗？
Ross：刚开始的时候我们都在Netscape。然后Dave去Apple开发Safari，我们也得到了一些新的海外伙伴，比如新西兰的Ben Goodger，法国的Pierre Chanial，还有斯洛伐克的Jan Varga.我回到了迈阿密，继续在网上与他们合作。
在Parakey，我和Joe依然通过IM来协作，虽然我们只相隔20分钟路程，因为从Firefox开始就习惯了这种方式。相比与我开车去找他或他开车来找我，这种方式快太多了。

Livingston:Dave在Apple工作会造成困扰吗？

Ross：是的。他们也在开发面向初级用户的浏览器，他也无法在一个竞争对手那里开发同样的东西。那并不是终局，只是一个问题。

Livingston:他离开Apple了？

Ross：没有。他现在还在开发Safari。他开发了Firefox，然后离开，去了Apple。

Livingston：所以你们人数很少。

Ross：Firefox的团队一直在变化。说我们人数很少实际上是不公平的，因为我们的工作基于Mozilla，很明显的，Mozilla拥有大量开发者，同时还有很多开发者在做核心布局引擎。Firefox团队自身——就是关心核心引擘的方方面面以及工作在代码库分支的那些人——头年总是保持在四五人的规模。现在更多些，显而易见，因为这是主代码树。所有的这些人曾从事Mozilla，现在开发Firefox。

[pil-handbook翻译]使用指南-5

laihj — Tue, 30 Dec 2008 02:26:25 +0000

更多图像载入方法 为了叙述的方便，Image模块里的open函数经常被用来打开像文件。在多数情况下，你只需要传给它一个文件名作为参数即可:

im = Image.open("lena.ppm")

如果一切顺利，返回的是一个Image实例，否则，将会引起一枚IOError异常。

你也可以用一个类文件的实列来代替文件名。这个实例必须实现read, seek 和tell方法，并以binary模式打开.

从一个打开的文件流读取:

fp = open("lena.ppm", "rb")
im = Image.open(fp)

从一个字节流数据读取图像，使用StringIO类 :

从一个字节流读取:

import StringIO
im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))

注意，图像库可以在读取图像文件头之前就回朔图像(使用seek(0)),另外，seek也可以用于那些已经被读取的(使用load的方法)图像。如果图像被包含在一个大文件中，比如tar包,你可以使用ContainerIO或TarIO来读取它。

从一个TAR包读取

import TarIO

fp = TarIO.TarIO("Imaging.tar", "Imaging/test/lena.ppm")
im = Image.open(fp)

控制编码

一些编码器允读你在读入图像之后对它进行操作。这个特性通常用于创建缩略图(效率高于图像质量)和使用单色激光打印机（仅需要一个灰度图）时.

draft方法操作的是一个打开而未载入的图像，因此它只能提供尽可能接近给定的模式和大小的结果。它是通过重新配置图像编码来完成这一功能的。

    用drft模式读取:

im = Image.open(file)
print "original =", im.mode, im.size

im.draft("L", (100, 100))
print "draft =", im.mode, im.size

打印出的信息大概是这样:

original = RGB (512, 512)
draft = L (128, 128)

请注意，这里的结果图像并没有跟给定的模式与大小完全吻合。如果要确定结果不大于给定的大小，需使用thumbnail方法.

注:后面是一些概念和库说明什么的,没啥好翻翻译到此为此

原文链接

[pil-handbook翻译]使用指南-4

laihj — Mon, 29 Dec 2008 08:01:24 +0000

图像序列(动画)

   PIL包含对图像序列（也叫动画格式）的基本支持。所支持的序列图格式包括FLI/FLC, GIF和一部分还在试验中的格式。TIFF同样可以包含超过一帧的图像。
    当你打开一个图像序列文件，PIL自动载入这个序列的第一帧。
    你可以使用seek和tell方法在不同的帧之间移动:

Example: Reading sequences
import Image
im = Image.open(”animation.gif”)
im.seek(1) # skip to the second frame
try:

while 1:

im.seek(im.tell()+1)
# do something to im
except EOFError:

pass # end of sequence
如这个例子所示，当序列结束时你将得到一个EOFError异常。
注意，在当前库版本中的大部分方法都只允许你称动到下一帧（如上面的例子所示）。如果要回溯图像，你可以重新打开.

下面这个iterator类使你可以用for语名来循环图像序列:

Example: A sequence iterator class
class ImageSequence:
def __init__(self, im):

self.im = im

def __getitem__(self, ix):

try:

if ix:

self.im.seek(ix)
return self.im
except EOFError:

raise IndexError # end of sequence
for frame in ImageSequence(im):

# …do something to frame…

Postscript 打印

The Python Imaging Library includes functions toprint images, text and graphics on
Postscript printers. Here’s a simple example:
PIL包含在Postscript 打印机上打印图像,文本和图型所需的函数,以下是简单例子:
Example: Drawing Postscript
import Image
import PSDraw
im = Image.open(”lena.ppm”)
title = “lena”
box = (1*72, 2*72, 7*72, 10*72) # in points
ps = PSDraw.PSDraw() # default is sys.stdout
ps.begin_document(title)
# draw the image (75 dpi)
ps.image(box, im, 75)
ps.rectangle(box)
# draw centered title
ps.setfont(”HelveticaNarrow-Bold”, 36)
w, h, b = ps.textsize(title)
ps.text((4*72-w/2, 1*72-h), title)
ps.end_document()

[pil-handbook翻译]指用指南-3

laihj — Sat, 27 Dec 2008 03:37:37 +0000

颜色转换

使用convert函数，PIL让你可以在不同的图像模式之间转换。
Example: 转换模式

im = Image.open(”lena.ppm”).convert(”L”)

图像库支持所有图像模式到 “L”和”RGB”模式之间的转换。如果需要在其它两种模式之间转化，你可以使用一个中间图像(一般是一枚”RGB”图像)

图像增强
PIL提供了许多方法和模块来支持图像增强。
滤镜

ImageFilter模块预置了一系列图像增强滤镜与filter方法一起使用。
Example: 应用滤镜

import ImageFilter
out = im.filter(ImageFilter.DETAIL)

象素操作
point方法可以用来改变一个图像象素点的值。（例，图像对比操作)。在大多数情况下,一个函数需要一个参数来运行。
每个象素都可以依照以下函数进行处理：
Example: Applying point transforms

# multiply each pixel by 1.2
out = im.point(lambda i: i * 1.2)

使用上述技术，你可以快速地在一枚图像上应用任何表达式。你也可以综合使用point和paste方法来选择性地修改一枚图像：
Example: 处理单个颜色通道

# split the image into individual bands
source = im.split()
R, G, B = 0, 1, 2
# select regions where red is less than 100
mask = source[R].point(lambda i: i 100 and 255)
# process the green band
out = source[G].point(lambda i: i * 0.7)
# paste the processed band back, but only where red was 100
source[G].paste(out, None, mask)
# build a new multiband image
im = Image.merge(im.mode, source)

注意创建蒙版(mask)的句法：

imout = im.point(lambda i: expression and 255)

   Python只是判断决定可输出结果的那部分逻辑表达式，返回值则是expression的结果。所以，如果上列的expression结果是false(0)，python将不再查看第二个操作数，而直接返回0，否则，返回255。
   (有点像短路判断，只要运行的部份已足以决定结果了，那么剩下的部分就不看)
   增强
    更高级的图像增强，使用ImageEnhance module中的类.
    一旦由图像创建出实例，一个enhancement对象可以很快速地试验各种不同设定。
    你可以用这种方式调整图像的对比度，亮度，色平衡和锐度：
   Example: Enhancing images
import ImageEnhance
enh = ImageEnhance.Contrast(im)
enh.enhance(1.3).show(”30% more contrast”)

[pil-handbook翻译]使用指南-2

laihj — Fri, 26 Dec 2008 01:22:50 +0000

剪切，粘贴与合并图像
Image类所包含的方法可以让你对图像的某个区域进行操作。取到图像的一个子区，可以使用crop方法。
Example: 从图像中复制一小框

box = (100, 100, 400, 400)
region = im.crop(box)

    这个区域以一个四元组定义，其坐标表示为（左，上，右，下）.PIL使用一个以(0,0)代表左上角的坐标系统。同时也要注意坐标指向的位置是以像素标识，所以在上面这个例子中的区域刚好是300×300像素。
   现在，这个图区可以做一些处理然后粘贴回去。
   Example: 处理一个子区，再贴回去

region = region.transpose(Image.ROTATE_180)
im.paste(region, box)

    当粘贴一个区域时，该区域的大小必须与给定的大小吻合，另外，粘贴区也不能延展到图像外面。但是，原始图像和粘贴区域的格式并不需要一致。如果它们不一致，粘贴域会自动进行转化。（在下方的颜色转换部分会有详细讨论）
   这里是另一个例子
   Example: Rolling an image

def roll(image, delta):

“Roll an image sideways”
xsize, ysize = image.size
delta = delta % xsize
if delta == 0: return image
part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize))
part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize))
image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize))
image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize))
return image

更进一步，使用一个可选参数，paste方法也可以实现透明蒙版效果。在这个蒙版中，值255表示这个粘贴图像在该位置完全不透明，值0意味着粘贴图像是完全透明的，而这之间的值则表示不同的透明度。
PIL 也使你可以操作一个多道道图像的单个颜色通道。比如一个RGB图像。split方法创建一个新的图像集，其中每一个图像包含量原始图像的一个颜色通道。 merge方法使用两个参数，一个是模式，一个是图像组，将图像组重新组成合一个新的图像。下面这个例子将三个颜色通道合成一个RGB图像：
Example: 分割和合并颜色通道

r, g, b = im.split()
im = Image.merge(”RGB”, (b, g, r))

几何变换
图像库提供方法来缩放和旋转图像。前者需要以二元组的方式提供新的尺寸参数，后者则需要一个逆时针方向的角度。
Example: 简单几何变换。

out = im.resize((128, 128))
out = im.rotate(45) # degrees counter-clockwise
将一枚图像旋转90度，既可以使用rotate方法，也可以使用transpose方法，后者同时也可以用于将一枚图像沿着它作重直或水平旋转。
Example: 变换一坨图像

out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
out = im.transpose(Image.ROTATE_90)
out = im.transpose(Image.ROTATE_180)
out = im.transpose(Image.ROTATE_270)

使用transpose(ROTATE)，或选用相应的rotate操作，在结果和显示上并无不同。
更通用的图像变换方式可以使用transform方法。在后面的reference可以找到相关细节。

[pil-handbook翻译]Python Imaging Library 概览

laihj — Wed, 24 Dec 2008 08:07:13 +0000

简介
Python Imaging Library为您的python程序添加有图像处理能力的接口。

这个库提供扩展文件格式支持——一种高效的扩展方式——和相当强大的图像处理能力。

核心图像库是为快速访问一些基本像素格式图像设计的。它能为普通图像处理工具提供一个可靠的基础。

让我们来看一个这个库的可能应用：

图像归档
   针对于图像归档和批处理，Python Imaging Library是理想的程序。你可以用这个库来创建缩略呼，转化图像格工，打印图片等等。

   Python Imaging Library的最新版本可以识别并读取多数图像格式。保存时则有意地限制为最常用的交流和发布格式。

图像显示

最新发布版本包含Tk PhotoImage and BitmapImage 接口，Windows DIB 接口也可以随着PythonWin一起使用。而对了X 和Mac系统的显示，您可以使用Jack Jansen的图像库。

调试版本（可能指非release版本）中，于Unix版本也提供show方法调用xv来显示图像。

图像处理

图像库包含一些基本的图像处理函数，包括像素操作，一系列内置convolution kernel的滤镜和颜色空间变换。

同时也提供图像缩放，旋转和任意几何变换的支持。

提供histogram方法使您可以输出对某个图像的一些统计信息。这可以用于自动对比增强和全局统计分析。

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