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word中有格式刷功能,标题样式,文字大小和样式,图片样式(如阴影效果),这些都可以直接格式刷,但是图片长宽比例大小无法格式刷,这里提供一个快速的解决方式,批量统一调整长宽比例和大小。
background-size: contain; background-repeat: no-repeat; background-position-x: center; background-position-y: center; background-size属性 contain: 保持图片长宽比缩放,使得容器刚好包含完整图片(上下左右可能有空白) 📷 cover: 保持图片长宽比缩放,使得图片刚好覆盖容器(上下左右可能被剪裁) 📷
ImageView.ScaleType.CENTER|android:scaleType="center" 以原图的几何中心点和ImagView的几何中心点为基准,按图片的原来size居中显示,不缩放,当图片长/宽超过View的长/宽,则截取图片的居中部分显示ImageView的size.当图片小于View 的长宽时,只显示图片的size,不剪裁。 ImageView.ScaleType.CENTER_CROP|android:scaleType="centerCrop" 以原图的几何中心点和ImagVi
background会依据ImageView组件给定的长宽进行拉伸,而src就存放的是原图的大小。不会进行拉伸。src是图片内容(前景),bg是背景,能够同一时候使用。
如果你想把一小段代码分享到各大社交网站,透过 GitHub Gist 产生链接是个不错的方式。若是要转为精美的图片, Carbon、CodeZen 这类可以将代码转成图片、加上窗口阴影和上色效果的线上工具,或许来说会更好用。 大家都知道社交网站在不同区块或类别都有不一样的图片尺寸限制,接下来要介绍的这项服务就是整合了各大社交网站模版和代码的转图片工具,让你可以做出更适合分享的代码图片。
在 Android 应用程序的设计中,几乎不可避免地都需要加载和显示图片,由于不同的图片在大小上千差万别,有些图片可能只需要几十KB的内存空间,有些图片却需要占用几十MB的内存空间;或者一张图片不需要占用太多的内存,但是需要同时加载和显示多张图片。
具体思路: 通过具体容器取得容器内所有图片 循环检查所有图片长宽 对超过的图重新定高度. 直接写成一个扩展好了,以后可以直接用. jquery.fn.ImageAutoSize = function(width,height) { $("img",this).each(function() { var image = $(this); if(image.width()>width) { image.width(wi
图片验证码是为了防止恶意破解密码、刷票、论坛灌水等才出现的,但是你有没有想过,你的图形验证码竟然可能导致服务器的崩溃?
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
入驻CSDN的每位程序猿们肯定都想拥有一个好看的博客头像吧(不注重形象的就飘过吧)!然而CSDN的头像设置不人性,随便上传一个头像,结果却是画质相当模糊难看,极其不尽人意,作为一名相当注重个人形象的猿来说这是比改了一天的bug还有难受的事.下面小编就来讲讲自己的修改头像史.
Mosaic数据增强提出的作者也是来自Yolov5团队的成员,不过,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接,对于小目标的检测效果还是很不错的。
通常,为了实现可复用可定制的模块,我希望将某个实现抽象化。例如,下面这段CSS代码:
记得那时我刚从健身房出来,当我在公交车站台等车的时候,无聊刷起了朋友圈,看到朋友圈里有好友在发九宫格的动态,就觉得好洋气呀,于是我就萌生了一个罪恶的想法,能不能借助Python帮我自动处理一下图片呢,毕竟我手残,搞不了这么精细的活,对吧,于是就诞生了这篇分享文章;
今天分享的这段代码,看起来没啥实际用处,而且有些反潮流,因为现如今大家看视频都追求更高分辨率的超清画质,而我们这个,是一个“超不清”的视频播放器:
原题地址:https://merak-ctf.site/challenges#ezmisc
布局列数: NSInteger cols = 3; 图片长宽 :NSInteger imageW = 100; NSInteger imageH = 100;
猫猫在做扫描仪控制的时候,使用的柯达扫描控件,这个控件控制扫描仪非常实用,还带有图片编辑的功能,但问题也有,就是导出的图片体积太小了。
我们在使用爬虫的时候,会对代理ip有一定程度的需求。今天爬取的这个免费代理网站不是大家已经爬烂的西刺和66等代理网站,是我无意间发现的宝藏网站~
,BitmapFactory.Options的使用是在加载图片时,就从图片的加载和使用说起
话说上回我们说到,PowerBI显示图片可以通过读取网上URL链接或者将图片转成base64编码两种方式。前者占PBI容量少,而且不用考虑图片大小,但是批量获得网上图片的URL比较麻烦,而且受限于网络条件。后者不限于网络条件,难度在于批量转化和图片显示不全(大小不能超过25kb)。为了解决本地图片的问题,我开发了这款将图片批量压缩到不大于25kb并转base64码的小工具。
通过前面几期的学习,TextView控件及其子控件基本学习完成,可以在Android屏幕上显示一些文字或者按钮,那么从本期开始来学习如何进行图片展示,这就是涉及到另外一个非常重要的控件家族,那就是Im
为了说明原理,排除干扰,这里用了最简单的逻辑。产生一个字符串“Hello rxJava”, 然后在监听中打印log,subscribeOn(Schedulers.io()) 设置数据在io线程产生,observeOn(AndroidSchedulers.mainThread()) 设置数据在主线程被监听,使用没问题,接下来我们来一步步探索实现原理。
在页面的js文件中定义了 onShareAppMessage 函数时,页面可以表示改页面可以转发。可以在函数中设置页面转发的信息。
问题描述:根据商品货号在Excel里进行图片展示 多文件批量插图 本程序下载地址:https://download.csdn.net/download/qq_35866846/12170343 有下载使用不清楚的可以后台留言 插入后效果图:
结果分析 我笔记本配置为CPU i5 8250u GPU MX150 2G内存 经过测试,使用GPU运算CNN速率大概是CPU的12~15倍(23/1.75),推荐大家使用GPU运算,显著提升效率。
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我们可以根据上边两个API获取系统信息 e.g. pixelRatio(设备像素比) screenWidth(屏幕宽度) locationAuthorized(允许微信使用定位的开关) bluetoothEnabled(蓝牙的系统开关) locationEnabled(地理位置的系统开关) wifiEnabled(wifiEnabled) 但是这两个方法有个共同的问题是 在真机调试的情况下,不能实时更新返回的信息 e.g. 点击按钮 获取 手机地理位置的系统开关 来判断是否提示用户打开GPS 如果在真机调试的情况下 手动打开关闭手机中的位置开关 点击按钮得到的结果并不会根据手机的状态进行更新 则不能达到你想要的效果,此时可以直接预览 打开调试 进行测试即可
2015年Google的研究人员发表了一篇论文:FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering,是关于人脸识别的,他们训练一个网络来得到人脸的128维特征向量,从而通过计算特征向量之间的欧氏距离来得到人脸相似程度。在LFW上面取得了当时最好的成绩,识别率为99.63%。
OSMnx 是Python的一个包,建立在 GeoPandas、NetworkX 和 matplotlib 之上,可以调用 OpenStreetMap 的 地图数据,所以不限调用数据大小、次数限制就可以获取包括道路、建筑物、附属设施等地图数据,可以进行拓扑和空间分析,计算并可视化最短路径,绘制交通等时圈图;并且可以导出为shapefile、GeoPackages等格式,实现与Arcgis等软件的交互。
今天美工 直接给我一张图片,要我实现图片点击之后有阴影效果,当时想到了ImageButton,随即自己写了个Demo,发现ImageButton继承ImageView 会有一个默认的背景样式,而且在布局中设计src(前景) 太丑,于是自己写了个自定义控件ImageView实现了点击之后,点击区域有一个灰色的阴影效果,如下:
这就是论文的目的,将一张黑白图片着色为一张彩色图片 再看这篇文章前,最好是对神经网络有了初步的了解。文章第三部分,很大篇幅在介绍神经网络的一些基础知识。演示demo 在这篇论文中,他把上述过程描述为:使用现有大量图片数据来训练我们提出的模型,目的是使用 CIE lab颜色空间来预测灰度图像的chrominance(任意一种颜色与亮度相同的一个指定的参考色之间的差异)。 理解一下这个过程,就是我们在L(亮度)相同的点上来预测目标a*b*的值,使得目标a*b*的值与参考a*b*值之间的差异最小,得到我们的模
Background,写过 CSS 的朋友们肯定都知道这个属性的作用,顾名思义,背景嘛。MDN 中对其的定义如下:
这个识别图片的原理是分析像素点,计算平均颜色,大于平均颜色则为1,小于则为0,然后进行比对
很多购物平台中(比如京东购物),浏览产品详情时都有这种效果,前几天看到有朋友问SL能不能实现,当然可以 界面: 1.左侧小图片(用一个矩形Fill一张图片即可) 2.左侧半透明矩形 3.右侧大图
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这几天,我在用 Github page + hexo 搭建个人网站,为了延续风格,就想把配图与文章一起迁移过去。这时候就出现了一个难题:我所用的图片都是高清大图,放到网站上会严重拖慢加载速度。因此,需要先把图片压缩,再上传。
GridView的一些属性: 1.android:numColumns=”auto_fit” //GridView的列数设置为自动,也可以设置成2、3、4…… 2.android:columnWidth=”90dp " //每列的宽度,也就是Item的宽度 3.android:stretchMode=”columnWidth"//缩放与列宽大小同步 4.android:verticalSpacing=”10dp” //两行之间的边距 5.android:horizontal
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python 词云图:wordcloud库的使用 ---- Python 词云图:wordcloud库的使用 1.wordcloud库的安装 2.wordcloud库的使用 2.1 常用函数方法 2.2 WordCloud对象常用配置参数 2.3 配色集 3.生成词云图 ---- 1.wordcloud库的安装
泛洪填充简单理解就是将指定颜色从指定位置开始填充一个连通区域,此时的连通性由像素值的接近程度来衡量。OpenCV中提供两种泛洪填充方式:
前言:最近项目上研究鱼眼摄像头的画面畸变问题,对比了基于Matlab和Python Opencv的方法,分别进行了摄像头的标定和图像矫正,实际结果个人认为Opencv的效果为佳,本文分享一下基于Matlab的鱼眼摄像头标定和图像畸变矫正。
因为MNIST图片为长和宽相同的28像素,为黑白两色,所以图片的高度为1,为灰度通道。
程序步骤: 1.图片缩小 2.灰度化,直方图均衡化,对比度增强,滤波 3.otsu阈值分割 4.五次膨胀 5.轮廓查找,如果轮廓满足一下条件,认为可能为二维码区域,像素面积大于60,长短轴之比小于1.3 6.对疑似区域做判断,因为本实验二维码贴在大概中心位置,找到疑似轮廓的质心,判断质心是不是在图片长宽的三分之一到三分之二之间,如果是认为是二维码区域 7.对二维码区域画成蓝色
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超像素是把一张图片中具有相似特征的像素进行聚类,形成一个更具有代表性的大“像素”。 本文记录Opencv 实现方法。 简介 超像素是把一张图片中具有相似特征的像素进行聚类,形成一个更具有代表性的大“像素”。这个新的像素可以作为其他图像处理算法的基本单位,可以减低图像的维度和异常像素点。目前常用的超像素分割算法有SLIC、SEEDS和LSC。下面来说说这些算法基于Opencv的Python实现。 测试图像: 📷 SLIC 算法具体原理可参考博客:SuperPixel 超像素分割 SLIC 算
不同于其他的一些实用性娱乐性很强的小程序,我的这款小程序更像是一种「私人定制」,因为它唯一功能,就是用来方便大家浏览我在 deviantArt 上的 CG 作品。
原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/5hpFDgjCpfb0O1Jg-ycACw
这个C#类可以生成各种形式的缩略图,可以自动保持图片比例缩略,可以根据百分比获得图片尺寸等
鸢尾花分类任务是一个经典的机器学习问题,通常用于演示和测试分类算法的性能。该任务的目标是根据鸢尾花的特征将其分为三个不同的品种,即山鸢尾(Setosa)、变色鸢尾(Versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Virginica)。这个任务是一个多类别分类问题,其中每个样本都属于三个可能的类别之一。
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