处理大型图片通常涉及以下步骤：
读取图片
使用图像处理库（如Python的Pillow库、OpenCV等）读取图片文件。
查看图片信息
可以使用Pillow库的`image.show（）`方法或OpenCV的`cv2.imshow（）`方法来查看图片的尺寸、格式等信息。
调整图片尺寸
使用Pillow库的`resize（）`方法或OpenCV的`cv2.resize（）`方法来调整图片的尺寸。
转换图片格式
使用Pillow库的`save（）`方法或OpenCV的`cv2.imwrite（）`方法将图片保存为新的格式。
应用图像处理算法
可以使用OpenCV提供的图像处理算法，如边缘检测、图像分割、特征提取等。
保存处理后的图片
将处理后的图片保存为新的文件。
```python
from PIL import Image
打开图片
image = Image.open（'example.jpg'）
查看图片信息
print（image.size） 输出图片的尺寸
调整图片尺寸
resized_image = image.resize（（500, 500））
转换图片格式
resized_image.save（'new_image.jpg', 'JPEG'）
显示图片
resized_image.show（）
```
同样，以下是一个使用Python和OpenCV处理大型图片的示例代码：
```python
import cv2
读取图片
image = cv2.imread（'example.jpg'）
查看图片信息
print（image.shape） 输出图片的尺寸
调整图片尺寸
resized_image = cv2.resize（image, （500, 500））
保存图片
cv2.imwrite（'new_image.jpg', resized_image）
显示图片
cv2.imshow（'image', resized_image）
cv2.waitKey（0）
cv2.destroyAllWindows（）
```
这些代码示例展示了如何使用不同的编程语言和库来处理大型图片。根据具体需求，可以选择合适的工具和库来实现所需的功能。