制作Gif图片的方法很多,大多数情况下都会选择利用PS中的ImageReady插件来制作。其实还有其它更好的选择来制作Gift图片,其中一款软件就是利用Flash来实现。...下面小编就给大家展示一下如何利用Flash来制作Gif图片,本经验只是起到抛砖引玉的效果,希望通过本经验的分享能使更多的人从中受益。...依次点击“文件”→“导入”→“导入到库”,从本地选择小人行走的五幅图片导入到库中。 然后分别将各个元件拖放到图层1对应时间帧上,并调整其大小以适合当前场景。...在弹出的“发布设置”窗口中,勾选“Gif图像”项,并为该Gif文件命名为“MoveMan.gif”;切换到“Gif”选项卡,将回放方式设置为“动画”,透明方式设置为“透明”,最后点击“发布”按钮,则Gif图片制作完成...至此,Gif图片制作完成。
有时候我们为了效果展示,需要把头像或者图片转化为圆形。 原理:我们利用Photoshop的椭圆选区工具,将未选择的区域删除,就得到了我们想要的效果啦。 实现: 1....打开Photoshop 打开你需要操作的图片,如果太小就按下Ctrl+0,再按下shift+Ctrl+n,新建一个图层(Ctrl+j),将底图取消显示。 ? ? 2. 选择椭圆工具 ? 3.
在使用条码软件制作标签时,很多信息内容我们通过数据库就可以实现批量打印。但是如果需要在标签上添加相对应的图片,而且图片数量很多,该如何实现批量打印呢?如果将图片逐个导入标签内进行打印,费力还容易出错。...01.png 2、打开软件,在左侧点击图片按钮,选择文件夹里的一张图片。 02.png 3、图片插入到画布之后,勾选打印或导出时先读取数据源的字段值作为文件名,然后从该文件中读取图片。...然后再点击图片文件名整理工具 03.png 4、在弹出的界面里选择图片所在的文件夹,选择完成后就可以在界面下方看见所有的图片。最后点击导出到Excel。...07.png 8、给图片选择数据源字段。 08.png 9、点击打印预览,可以看到名称和图片一一对应。...09.png 制作好的标签可以打印,也可以导出成PDF,通过以上操作可以实现带图片的标签的批量打印。
其实我们使用条码标签软件也可以设计制作此类标签,制作好的标签可以粘贴在中药药柜上,外包装盒,方便辨识。下面小编就演示具体操作步骤。 首先启动软件后,新建一个标签,标签的尺寸要根据标签纸的尺寸设定。...点击软件左侧的图片按钮,选择来自电脑,选择一张图片,添加到标签中,勾选打印或导出时先读取数据源的字段值作为文件名,然后从该文件中读取图片。再点击“图片文件名整理工具”。...01.png 点击选择按钮,选择保存所有图片的文件夹,这里需要注意的是我们要把所需的图片按照顺序整理好。然后点击导出到Excel,将文件保存在电脑上。...05.png 选择图片,在软件的右侧点击指定数据源字段的下拉菜单,选择文件名。 06.png 标签制作完成后,点击打印预览,在预览界面设置标签排版、打印范围和打印数量。...07.png 以上就是制作带图片的中药标签的具体操作步骤,小编为了演示,数据库只有10条信息,在实际中,数据量肯定比这个要多很多,添加或者修改数据只需要在数据库文件中操作就可以,然后将修改后的数据库重新导入到软件中即可
1.基本构架: mport PIL.Image 相关模块 img=Image.open(img_name) 打开图片 img.save(save_name, save_all=True, \ append_images...=imgs, duration=t) 保存图片 2.代码 import PIL.Image as Image def get_gif(pic_dir,n,t=0.1): imgs = [] for...save_name if __name__ == '__main__': pic_dir = 'dmp' save_name = get_gif(pic_dir,40,0.25) print('制作完成
图片绑定后门,由于过程稍复杂,大家如果有不懂的地方请在下面留言,看到了会回复大家的。 首先我们需要几个工具。 ? 2.远程工具 ?...找一张图片,这里我就随便找一张图片。打开网站,我们上传一张图片。选择想要的尺寸,保存图标。 ? 保存下来的图标,我们先放着。接下来我们设置生成后门。 2.打开远控软件。...这个就是我们生成的带有后门的图片。我们双击试试效果。 ? Okay,已经上线了。
制作 CSR 文件`的补充 一、安装国密 SSL //老版本下载 # 下载 gmssl wget https://github.com/guanzhi/GmSSL/archive/master.zip...查看证书请求 gmssl req -in CAcsr.pem -noout -text -subject 至此,证书请求制作完成,请将 CAcsr.pem 文件上传 [控制台](https://console.cloud.tencent.com
导读 本文给大家分享一个基于OpenCV实现简单人脸面具、眼镜、胡须、鼻子特效的实例,并附实现步骤和源码。 背景介绍 OpenCV传统人脸检测是使用Haar特征的级联分类器实现的。...下图展示了它们是如何组合在一起的。.../pics/5.jpg') face_detect(img) 实现步骤 【1】准备面具图片并处理成透明背景 【2】人脸检测并确定人脸ROI 【3】将面具图片缩放到人脸ROI大小,并对Alpha...通道阈值提取分离面具部分 Mat faceMask = imread("....(channels[1]); bgrImg.push_back(channels[2]); merge(bgrImg, faceMask); waitKey(); 【4】用Mat的copyTo方法将面具贴到人脸部分
如何制作gif图?如何上传你项目的动态效果图到你的csdn? 这只是笔者用的方法,有其他方法的欢迎分享。 一张或几张展示了你的项目的功能及效果的动态图放在博客文章开头会为你的文章润色不少。...相信很多写博客的伙伴都会遇到这样一个问题,想把自己项目的动态效果图上传到自己的文章里,但是却不知道怎么制作这些动态图。 废话不多说。...原谅我的无知,录屏的话可以看下 制作工具需要:录屏工具和迅雷影音播放器。...制作gif过程录屏:http://download.csdn.net/download/lxk_1993/9394343 制作方法: 1.首先下载录屏工具,下载地址:http://download.csdn.net...首先选取播放视频里你需要截取的位置,然后可以选择尺寸,然后保存,然后图中的保存目录就会有一个gif图片了。 13.写博客的时候就可以直接上传了。不过注意,博客上传图片有大小限制(2M)。
引言 人脸识别技术在现代社会中应用广泛,从安防监控到手机解锁,都是其典型应用。在这篇博客中,我们将使用Python来实现一个简单的实时人脸检测动效。...通过利用OpenCV库,我们能够轻松捕捉摄像头视频流并检测人脸。 准备工作 前置条件 在开始之前,你需要确保你的系统已经安装了OpenCV库。...代码实现与解析 导入必要的库 我们首先需要导入OpenCV库和其他必要的模块: import cv2 初始化摄像头 我们需要初始化摄像头并加载人脸检测的预训练模型: # 初始化摄像头 cap = cv2...') 实现人脸检测 我们在视频流中检测人脸,并绘制检测框: while True: # 捕捉帧 ret, frame = cap.read() # 转换为灰度图...gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale
人脸识别是人工智能机器学习比较成熟的一个领域。人脸识别已经应用到了很多生产场景。比如生物认证,人脸考勤,人流监控等场景。对于很多中小功能由于技术门槛问题很难自己实现人脸识别的算法。...Azure人脸API对人脸识别机器学习算法进行封装提供REST API跟SDK方便用户进行自定义开发。...先让我们选择一张结衣的图片试试: ? 看看我们的结衣微笑率97.9%。 再选一张杰伦的图片试试: ? 嗨,杰伦就是不喜欢笑,微笑率0% 。。。...总结 通过简单的一个wpf的应用我们演示了如果使用Azure人脸API进行图片中的人脸检测,真的非常方便,识别代码只有1行而已。...Azure人脸API除了能对图片中的人脸进行检测,还可以对多个人脸进行比对,检测是否是同一个人,这样就可以实现人脸考勤等功能了,这个下次再说吧。
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测,而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。...dlib与OpenCV对比 识别精准度:Dlib >= OpenCV Dlib更多的人脸识别模型,可以检测脸部68甚至更多的特征点 效果展示 ? 人脸的68个特征点 ?...下载训练模型 训练模型用于是人脸识别的关键,用于查找图片的关键点。...下载地址:http://dlib.net/files/ 下载文件:shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 当然你也可以训练自己的人脸关键点模型,这个功能会放在后面讲...dlib path = "img/meinv.png" img = cv2.imread(path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #人脸分类器
图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看....功能展示 识别一种图上的所有人的脸,并且标出人脸的位置,画出人眼以及嘴的位置,展示效果图如下: ? 多张脸识别效果图: ?...技术实现思路 图片转换成灰色(去除色彩干扰,让图片识别更准确) 图片上画矩形 使用训练分类器查找人脸 具体实现代码 图片转换成灰色 使用OpenCV的cvtColor()转换图片颜色,代码如下: import...在使用OpenCV的人脸检测之前,需要一个人脸训练模型,格式是xml的,我们这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml,下载地址:https://github.com/opencv/opencv/...for faceRect in faceRects: # 单独框出每一张人脸 x, y, w, h = faceRect # 框出人脸 cv2
文 专知 【导读】MaskTheFace是一个基于计算机视觉的脚本,用于给人脸数据集戴口罩。...原文链接: https://github.com/aqeelanwar/MaskTheFace MaskTheFace使用基于dlib的人脸标志检测器来识别人脸倾斜度和应用口罩所需的人脸六个关键特征。...特色功能 支持戴多种类型的口罩,支持多人图片 ? ?
【导读】MaskTheFace是一个基于计算机视觉的脚本,用于给人脸数据集戴口罩。...https://github.com/aqeelanwar/MaskTheFace MaskTheFace使用基于dlib的人脸标志检测器来识别人脸倾斜度和应用口罩所需的人脸六个关键特征。...特色功能 支持戴多种类型的口罩,支持多人图片 ? ?
本篇内容介绍如何使用opencv,scipy,tensorflow来实现计算机人脸检测。....=) 先声明一下,本篇内容是在图片中的人脸检测, 调动计算机摄像头的人脸识别链接: 链接:https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details.../88913164 效果图: (图片在百度图片搜索而来,如有侵权请联系我。)...detect_face,这个就是人脸检测的核心的难点了。...检测人脸,返回人脸框和五个关键点的坐标 detect_face在图像中它们返回包围框和点。
之前搭建博客的时候在网上找了一个导航页面,每次进入导航时背景图片都不一样,看了一下代码了解到是通过api接口随机获取的图片,但是使用过程中发现网页图片加载比较慢,就想着自己做一个api放自己服务器上。...这里记录一下api制作过程 图片准备 首先我们在我们web服务器上(必须有php环境)网页根目录创建一个api/img目录,然后将我们找来的图片放到这个img文件夹里,然后我们需要将这些图片按照顺序重命名...,重命名成1.jpg,2.jpg的格式(别的类型的图片也可以,但是一定要统一类型)。...> 你需要把代码上面的100改成你的图片数量,把youxuanw.vip改成你的网站URL,把jpg改成你图片的扩展名 现在我们就可以通过访问http://你网站的URL/api/img.php调用你的...API了 PS:如果你不想要这种返回随机图片URL的API ,你可以通过重定向改成直接返回随机图片的API(看不懂的话就直接把下面的代码覆盖到img.php中),代码如下 <?
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测,而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。...点击查看往期: 《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 《视频人脸检测——OpenCV版(三)》 dlib与OpenCV对比 识别精准度:Dlib >= OpenCV Dlib更多的人脸识别模型,可以检测脸部...人脸的68个特征点 ?...下载训练模型 训练模型用于是人脸识别的关键,用于查找图片的关键点。...下载地址:http://dlib.net/files/ 下载文件:shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 当然你也可以训练自己的人脸关键点模型,这个功能会放在后面讲
某些特殊情况,会导致接口返回“图片中没有人脸”的返回值,很多用户会疑惑,为什么人眼视觉的确看到图片中是存在人脸的,而产品识别不出来呢?...低于MinFaceSize值的人脸不会被检测”。因此我们知道,如果图片中的真实人脸大小小于了设置的MinFaceSize,会导致该人脸被过滤,从而返回“图片中没有人脸”。...2.图片本身问题 众所周知,现在任何人脸识别产品都无法准确识别到所有人脸图片,一方面是模型训练数据的有限性,另一方是针对待识别图片相对严苛的要求。...如果下列某方面被命中,可能导致无法识别人脸: (1)图片质量较差。包括图片是否清晰,图片是否过曝、图片是否过暗、图片是否存在亮点、图片是否存在明显色偏(eg:整体偏绿)等。 (2)人脸质量较差。...本参数的作用为,当图片中的人脸被旋转且图片没有exif信息时,如果不开启图片旋转识别支持则无法正确检测、识别图片中的人脸。
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