=round(scale*Row);%求出变换后的坐标的最大值 max_col=round(scale*Col); B=zeros(max_row,max_col,3);%定义变换后的图像 3...(ima); %获取原图像的宽高 sh=swh(:,1); %获取原图像的高 sw=swh(:,2); %获取原图像的宽 %"加墙" ima2=zeros(sh+2,sw+2); ima2(1,2:...dw=sw*n; %计算缩放后的图像的宽 dh=sh*n; %计算缩放后的图像的高 dw1=round((sw+2)*n); %计算加墙后缩放的图像的宽 dh1=round((sh+2)*n)...; %计算加墙后缩放的图像的高 resIma1=zeros(dh1,dw1); %创建原图像的矩阵 %从不是“墙”的位置开始计算缩放后的图像的各点灰度值 %考虑缩小图像时,输入的缩放倍数是小数,...1); endI=round(dh+n); endJ=round(dw+n); for i=start:endI for j=start:endJ tx=i/n; %缩放后的图像坐标在原图像处的位置
问题描述:样式设置图片宽高后,图片缩小变的模糊了。如何解决图片模糊问题?...解决办法:样式表中加入以下样式即可解决 img { image-rendering:-moz-crisp-edges; image-rendering:-o-crisp-edges;
问题如下: 请教:读取设置了密码保护的exlce文件,df = pd.read_excel(file,password='12345678') 报错:got an unexpected keyword...argument "password" 目前的解决方法是通过msoffcrypto模块生成新的文件再进行读取,有没有更简单点的方法呢?...,其实不同,这里【巭孬】指出粉丝的代码是生成新文件再读取,瑜亮老师的是直接从内存里面读取,不用生成新文件。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好,我是Python进阶者。...这篇文章主要盘点了一个Python处理Excel加密文件读取的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Python代码的问题,一起来看看吧。问题描述:大佬们请问下 有没有什么批量给代码加tab键的办法呀?...有时候写着写着 发现这个数据可以套用到其他地方去 但是每次手动加太麻烦了 二、实现过程 这里【吴超建】给了一个思路:如下图所示: 顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【哎呦喂 是豆子~】提出的问题,感谢【吴超建】、【黑科技·鼓包】和【巭孬】给出的思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。
在平时的工作生活中大家肯定少不了用到图片,可是一些平台或者系统对于上传的图片的大小是有限制的,有的限制图片不超过1M、2M等等,这还是比较正常的,大部分图片都可以上传,但是也有很多把图片限制在几百K甚至几十...下面就一起来看一下小编总结的这三种图片缩小的方法吧! 一、在线压缩 1.打开压缩图网站,点击选择图片压缩即可上传图片。 2....降低对话框中的两个数值,即可降低图片大小,图片压缩完成后点击保存即可保存图片。 以上就是三种图片压缩的方法了,你学会如何压缩图片了吗?...这三种方法都可以有效地使图片缩小,使用起来也非常方便,都是不许下载的工具或者是大家电脑上基本都有的软件,这里还是推荐大家使用压缩图来进行图片缩小,压缩图是一款专业的在线图片压缩工具,支持jpg、png、...gif等常用格式的图片压缩,图片缩小后的画质对比原图差别非常小,如果你经常跟图片打交道的话,快把网站收藏起来吧!
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个Python数据输入的问题,一起来看看吧。...问题描述: 大佬们 在咨询一个问题 就是这个input 涉及多个 然后可能敲到最后一个数据敲错了 又得重新敲一遍 这个有没有什么优化的办法可以记住前面的数据?...这个是动态的 为了不改py文件 才改成input输入。 二、实现过程 这里【隔壁山楂】给了一个指导:每敲一个检查一遍。 这个方法肯定是可行的,就是稍微累点。...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python数据输入的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
对计算图像相似度的方法,本文做了如下总结,主要有三种办法: ---- 1.PSNR峰值信噪比 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio),一种全参考的图像质量评价指标。...,即基于误差敏感的图像质量评价。...结果越接近,就说明图像越相似。 实现步骤 缩小尺寸:将图像缩小到8*8的尺寸,总共64个像素。...这一步的作用是去除图像的细节,只保留结构/明暗等基本信息,摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异;这一步的作用是去除图像的细节,只保留结构/明暗等基本信息,摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异; 简化色彩:...将缩小后的图像,转为64级灰度,即所有像素点总共只有64种颜色; 计算平均值:计算所有64个像素的灰度平均值; 比较像素的灰度:将每个像素的灰度,与平均值进行比较,大于或等于平均值记为1,小于平均值记为
forum=62&thread=19591 Struts Validator是在表单里动态生成很多共用的JS,有没有办法只生成一些我们定制的,共用的用<script language="javascript...一个页面全部是JS代码,大<em>的</em>不得了。
有些产品中,使用VCU解码图像后,还需要做一些特殊的处理。如果直接把地址传递给特殊处理模块,大多数情况运行正常,有时会发现数据错误。 这个问题,是因为显示函数释放buffer造成的。...由于有多个buffer,解码器申请buffer时,通常申请到旧的buffer。看起来,buffer时循环使用的。但是有时候,解码器申请到的buffer,也是两三帧前刚使用过的。...最简单的做法,显示回调函数sFrameDisplay()调用的Display::Process()函数里,不调用AL_Decoder_PutDisplayPicture(hDec, pFrame)。...这时,再更改文件exe_decoder\Main.cpp里的变量uDefaultNumBuffersHeldByNextComponent的初始值,就能额外申请一些buffer。...之后,再CTRL SW的decoder运行时,会打印解码后YUV Buffer的个数。我们可以从打印中,检查更改是否生效。比如,缺省情况下,1080分辨率使用19个buffer。
最近在使用 canvas 画图的时候,遇到了图像文字模糊的问题,解决思路就是根据分辨率绘制不同尺寸的画布。...以下是创建高分辨率画布的代码: /** * 创建高分辨率画布 * @param w 画布宽 * @param h 画布高 * @param ratio 屏幕分辨率 */ function...const canvas = document.createElement("canvas"); canvas.width = 100; canvas.height = 100; // 创建使用默认分辨率的画布...const myCanvas = this.createHiDPICanvas(100, 100); // 创建分辨率为 3 的画布 const myCustomCanvas = this.createHiDPICanvas...(100, 100, 3); 最后,贴一个高分辨率画布的开源库 https://github.com/jondavidjohn/hidpi-canvas-polyfill
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子~】问了一个pandas数据提取的问题,一起来看看吧。 大佬们请问下这个数据向上填充的时候 有没有办法按设置不在这个分组就不按填充?...她还提供了自己的原始数据。...二、实现过程 这里【隔壁山楂】给了一个思路:使用groupby填充,sort参数设置成False,得到的结果如下所示: 不过对于这个结果,粉丝还是不太满意的,但是实际上根据要求来的话,确实结果就该如此...顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题,文中针对该问题,给出了具体的解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。
在图像处理中,我们可以看到很多函数都是带有半径这个参数的,不过99%的情况下这个半径其实都是矩形的意思,在目前我所实现的算法中,也只有二值图像的最大值和最小值我实现了圆形半径的优化,可以参考...:SSE图像算法优化系列二十五:二值图像的Euclidean distance map(EDM)特征图计算及其优化 一文,这里通过特征图实现了圆形半径算法的O(1)算法。...在可以搜索到的资料中,我曾经在2个地方看到关于这个算法的优化实现,一个是ImageJ中,其UI界面下的功能如下所示: 我们尝试了下,在小半径下,这速度还是比较快的,\但是半径稍大时,就相对来说有点慢了...原始选区 GIMP的扩展50像素 PS的扩展50像素 由以上图像看上去,似乎PS的扩展选区用的还是菱形半径,而不是圆形...如果计算了一整行的这种不同半径的最大值,那么对于一个圆形半径,我们只要计算沿着行方向上不同半径组合的最大值即可以得到圆半径内的最大值。
一、均值模糊 所谓模糊,就是让图像看不清,那么让图片看不清有哪些方法呢 缩小图片 缩小图片比较好理解,当我们将原本1080*960的图片,按照比例缩小为540*480,即缩小为原来的二分之一,但显示的时候...概念性的了解即可,重要的是正态分布的一个公式,正态分布密度公式(μ = 0,即均值为 正态分布图像 那么得到该公式后,我们应该怎么做呢 还记得模糊半径吗,模糊半径就相当于x的取值范围,比如,uBlurRadius...从图像上看,σ越大,正态分布图像就越平坦,σ越小,则正态分布就会集中在中心位置,且越高 下面开始进入正题,高斯模糊和毛玻璃的实现 三、高斯模糊 正态分布,也就高斯分布,利用正态分布的密度函数做模糊处理,...那么问题来了,模糊半径可以一直增大吗,答案是不能,因为根据不同机型的性能,如果过大的增加模糊半径,则会造成画面卡顿,特别是实时渲染的时候。...那么有解决方法吗,答案是有,可以在做模糊之前,将纹理缩小几倍,因为本身模糊就不需要图片的细节,我们缩小后,不影响模糊的效果,缩小之后,渲染的效率就会得到提高,从而就可以增大模糊半径实现更加不错的效果。
通常一台GPU服务器(这里指linux系统)不可能只有一个帐号能用的,比如当其他用户想要在GPU服务器上安装一些软件的时候,会需要用到apt-get命令,但是apt-get命令需要root用户的操作权限...可以使用sudo命令,sudo命令就是为了让普通用户可以在不知道root密码的情况下使用root的操作权限。...,再加入一行,比如这里你要授予sudo使用权限的用户的名字是txzf,ALL表示允许任何连接到本服务器的host主机使用sudo,(root)表示只允许使用sudo切换到root用户,而不能切换到其他用户..., 最后的apt-get命令文件的路径表示只允许使用sudo命令授予当前用户在apt-get命令下的root权限,也就是说sudo apt-get 你是满足要有root权限的要求的,但是sudo 其他命令就还是不满足的...需要注意的是,有的人会简单粗暴的直接写成如下形式: txzf ALL=(ALL) ALL 这表示允许通过sudo切换到任何用户,并且如果是切换到root后,执行的任何命令都将拥有root权限,这是有很大风险的
阅读更多 写了一个实用的图像放大缩小程序,但是动画GIF转换后不会显示了,只有第一帧 代码如下,有没做过GIF转换的,提提建议一下,谢谢。...import java.util.Arrays; import javax.imageio.ImageIO; import org.apache.log4j.Logger; /** * 一个实用的图像放大缩小程序...imageFormatArray[i].length())) { result = true; break; } } return result; } /** * 将目录下的所有图像进行放大缩小...* * @param strDir 图像的目录 * @param zoomRatio 放大缩小的倍率 * @param rebuild 是否重新创建,即已经存在的图像是否覆盖重建...} else { logger.warn("Can't Zoom:" + fileFullName); } } } } /** * 按比例进行放大缩小图像
= 160, 当前的 Pixel 2 手机屏幕密度 density = 2.625 , 屏幕像素密度 densityDpi = 420 ; 在博客 【Android 内存优化】Bitmap 图像尺寸缩小..., 是图片的实际参数 , 即 1990 x 1020 , 此时按照该实际参数进行了图片解码 , 计算图片缩小值 inSampleSize = 32 , 此时是可以将图片宽高都缩小到 100 的 , 缩小后的图片宽高是...62 x 32 ; 如果从真实的图像解码 , 会将像素密度解码考虑进去 , 这里从 mdpi 资源中解码图片 , 实际的解码出来的大小是 5224 x 2678 , 如果将该值缩小 32 倍 , 肯定无法到达宽高都小于...设置图像解码参数 /* inSampleSize 设置大于 1 : 如果值大于 1 , 那么就会缩小图片 ; 解码器操作 : 此时解码器对原始的图片数据进行子采样...不管有没有复用成功 , 你应该使用解码函数返回的 Bitmap 对象 , 保证程序的正常运行 ; 与 BitmapFactory 配合使用 :
它还采用了单窗口界面以及基于机器学习的智能图像编辑功能。可以自动完成水平检测,智能快速选择以及更好的修复工具等优点,很强大!...得益于文档加载性能的改进,您可以立即打开 Pixelmator Pro 文档。最初支持 AVIF 文件格式,您现在可以在 Pixelmator Pro 中打开 AVIF 图像。...使用全新的平滑角样式创建漂亮的新形状,包括松鼠。使用方便的画布控件轻松调整拐角半径。单独设置形状拐角的半径。通过命令拖动半径手柄来调整各个角的半径。...借助全新的“清除最近”按钮,您现在可以从“最近”中清除最近的空白文档和最近的模板。使用新的画布进度指示器跟踪导出进度。现在可以为新图层和文档记住上次使用的“缩小文本以适应”设置。...修复模板元数据不包含实际的文档创建日期。已修复。以 0.5 倍比例因子导出图像时,某些文本层有时会消失。已修复。
一,高斯模糊简介 高斯模糊是图像处理中常用的一种操作,用于减少图像细节,平滑图像。简单来说,高斯模糊的处理过程,是让图像每个像素都取周边像素的平均值,是参照正态分布的加权平均值。...,如何根据给定的模糊半径确定有限个采样点的权重,都是需要解决的问题,不过并不在本文讨论范围之内。 ? 图3 不同的正态分布 二维正态分布函数 ? ?...Box blur的时间复杂度为O(n*(n+m)),因为一般m<<n,所以增大模糊半径,对box blur的耗时影响很小。...四,缩小图片 高斯模糊另一个常见的优化方法,是对图片进行缩小,然后再做模糊,最后再把图片放大到原来尺寸。 缩小图片往往有丢失图像细节的问题,而高斯模糊的作用在于平滑地降低图像细节。...所以可以利用缩小图片的方法,减少计算量同时几乎不影响最终效果。 常见做法是缩小图片-->高斯模糊-->放大图片,但这样容易出现一个问题,当缩小比例较大时,小图高斯模糊之后,图像会有锯齿。
一些无雾的图片与其暗通道 在看看一些有雾的图的暗通道: 上述暗通道图像均使用的窗口大小为15*15,即最小值滤波的半径为7像素。 ...我在实际的编码中发现,如果真的这样做了,其效果也并不是很理想 ,因此,我最后的办法是在式(12)中,不考虑A的计算。 4)计算导向滤波图。 ...(a) r=最小值滤波半径的2倍 (b) r=最小值滤波半径的8倍 可以看到,当r比较小的时候,在透射率图中基本看不到什么细节信息,因此恢复处的图像边缘处不明显...,比如缩小为原图的1/4,计算出小图的透射率,之后在通过插值的方式的获取原图大概的透射率,则应该也可以获得效果。...当然,如果你的缩小系数不是特别大的话,比如缩小为原来的0.5大小,可能两次缩放所用的耗时还抵消了计算小图的透射率图所换来的盈利,因此必须合理选择这个下采样率。
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