开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

C# -图片缩放导致与其他图片相比不正常的巨大质量损失

C#是一种通用的面向对象编程语言，由微软公司开发。它具有强大的功能和广泛的应用领域，包括前端开发、后端开发、软件测试、数据库、服务器运维、云原生、网络通信、网络安全、音视频、多媒体处理、人工智能、物联网、移动开发、存储、区块链、元宇宙等。

对于图片缩放导致与其他图片相比不正常的巨大质量损失问题，可以通过以下方式解决：

图片缩放算法选择：在C#中，可以使用不同的图片缩放算法来避免质量损失。常见的算法包括双线性插值、双三次插值、Lanczos插值等。根据具体需求选择合适的算法可以在缩放过程中保持较好的图像质量。
图片格式选择：在C#中，可以选择合适的图片格式来存储和处理图片。常见的图片格式包括JPEG、PNG、GIF等。不同的格式对于图像质量和文件大小有不同的影响。根据具体需求选择合适的图片格式可以在缩放过程中减少质量损失。
图片质量参数设置：在C#中，可以通过设置图片质量参数来控制缩放过程中的质量损失。例如，在使用JPEG格式保存图片时，可以通过设置压缩质量参数来控制图像的压缩比例，从而平衡图像质量和文件大小。
图片处理库和工具：C#提供了丰富的图片处理库和工具，可以帮助开发人员更方便地进行图片缩放和处理。例如，可以使用System.Drawing命名空间中的类来进行图片缩放操作，也可以使用第三方库如ImageMagick、OpenCV等来实现更复杂的图片处理需求。

总结起来，针对图片缩放导致与其他图片相比不正常的巨大质量损失问题，我们可以在C#中选择合适的缩放算法、图片格式、质量参数，并利用相关的图片处理库和工具来进行处理。这样可以在保持较好的图像质量的同时，避免质量损失的问题。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云图片处理服务：https://cloud.tencent.com/product/img
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云移动开发平台（MTP）：https://cloud.tencent.com/product/mtp

请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

解读|基于多级神经纹理迁移的图像超分辨方法 (Adobe Research)

其中重构损失被绝大部分SR方法采用，感知损失和对抗损失被其他研究证明能够提高视觉质量，而纹理损失是作者专门针对RefSR方法定义的损失，目的是使超分辨图片的纹理与交换特征图的原理尽量相似。...图4.SRNTT使用的4种损失函数 3.实验分析 3.1 综合对比作者将SRNTT与多个State-of-the-art的方法进行了对比，所有的低分辨图片均通过4倍bicubic缩放得到。...可见PSNR指标并不能完全反映视觉质量的好坏，从视觉质量来看，SRNTT较其他模型的提升十分明显。 ?...图6展示了SRNTT相比于其它各模型的投票率，可以看到SRNTT以大于90%的投票率差距轻松的打败了所有对比模型，这说明模型的视觉质量被普遍认可。 ?...图7展示了不使用纹理损失的SRNTT模型生成的超分辨图片，与图5中同样的样本进行对照可发现视觉质量确实明显下降(城堡窗户的细节和国旗中星星的纹理细节都变得模糊了)。 ?

9203 0

学习个性化参照，无限生成多样图片，轻松设计玩具建筑

由于方法相对独立于下游的生成模型，学习到的提示分布同样适用于其他基于文本提示的生成任务。...为了优化整体分布，使用了重参数的方法进行多次可导采样，最后的损失函数为与训练下游生成模型相同的图片重建损失或噪声预测的均方损失函数，以及由超参数控制的正交损失函数。...尽管去噪的过程能够引入一些随机性，但由于训练目标是将各种不同的概念与同一个固定的嵌入建立联系，这将导致1）提示嵌入欠拟合并且仅学习到一个过于广泛的概念，比如物体类别的名词本身，从而导致生成出的图片与参照图片不符...我们收集了总共120个样本并统计了偏好的频率。与三个基线模型相比，我们生成的图像在多样性方面表现整体更好。提示分布的可控性下图展示了更多文本引导的提示编辑生成结果。...除了文本引导的提示编辑，学习到的提示分布还可以通过缩放方差来控制生成的多样性。如下图所示，当缩放系数γ变大时，生成的图像更具随机性，而缩放系数等于0时则生成图片的多样性和随机性显著下降。

1381 0

CVPR 2019 论文解读 | 基于多级神经纹理迁移的图像超分辨方法 (Adobe Research)

其中重构损失被绝大部分SR方法采用，感知损失和对抗损失被其他研究证明能够提高视觉质量，而纹理损失是作者专门针对RefSR方法定义的损失，目的是使超分辨图片的纹理与交换特征图的原理尽量相似。...图4.SRNTT使用的4种损失函数 3.实验分析 3.1 综合对比作者将SRNTT与多个State-of-the-art的方法进行了对比，所有的低分辨图片均通过4倍bicubic缩放得到。...可见PSNR指标并不能完全反映视觉质量的好坏，从视觉质量来看，SRNTT较其他模型的提升十分明显。 ?...图6展示了SRNTT相比于其它各模型的投票率，可以看到SRNTT以大于90%的投票率差距轻松的打败了所有对比模型，这说明模型的视觉质量被普遍认可。 ?...图7展示了不使用纹理损失的SRNTT模型生成的超分辨图片，与图5中同样的样本进行对照可发现视觉质量确实明显下降(城堡窗户的细节和国旗中星星的纹理细节都变得模糊了)。 ?

8722 0

别魔改网络了，Google研究员：模型精度不高，是因为你的Resize方法不够好！

虽然经典的调整器通常会具备更好的小图像感知质量（即对人类识别图片更加友好），本文提出的可学习调整器不一定会具备更好的视觉质量，但能够提高CV任务的性能。...ResNte-50有约2300万个参数，与原始模型的参数相比，Resizer Model引入的参数可以说是非常小的。 3.2....由于Resizer Model的目标是学习baseline视觉任务的最优调整器，因此作者没有对Resizer Mode用任何其他损失或正则化约束。...首先，在每个数据集上，作者用 bilinear和bicubic进行图片缩放来训练baseline模型，而不用提出的Resizer Model。...与默认baseline相比，DenseNet-121和MobileNet-v2分别显示出最大和最小的性能增益。

5153 0

这个开发者易忽略的优化点，腾讯视频竟靠它省上千万元

在这众多形态之中，图片是除了流媒体之外最核心的传播媒介。如此庞大复杂的业务，势必会导致图片爆炸式的增长。...它利用特殊的编码方法标记重复出现的数据，因而对图像的颜色没有影响，也不可能产生颜色的损失，这样就可以重复保存而不降低图像质量。相对于 JPEG 和 GIF 来说，它最大的优势在于支持完整的透明通道。...如下图所示，AVIF 相比较 WEBP 压缩率 52%左右，相比较 PNG 可以达到惊人的 90% 以上，并且画面效果几乎无影响。...根据搭建的看板数据，我们也对比了 AVIF 和其他类型图片的数据：可以直观看到 AVIF 图片平均大小 20kb 左右，远低于 PNG/WEBP/SHARPP 等其他图片。...图片采样策略：根据实际请求时的窗口大小对图片进行相应的裁剪及缩放，避免带宽及内存的浪费。

6222 0

数据万象 CI 图片瘦身，实现超高压缩与视觉无损两全

但图片压缩处理也面临多种多样的问题，如：网络环境复杂--移动端用户网络条件参差不齐，图片过大导致传输速率慢，影响用户体验。...终端难以适配--用户通过手机、PC、ipad 等多种终端浏览图片，需要不同处理样式，如不同的缩放尺寸、质量参数等。格式难以匹配-- Android、iOS、WEB 不同终端需要不同转码格式。...质量损失严重--图片压缩效果多数情况下伴随着质量降低。如何才能解决上述问题？如何才能满足图片在多终端、多格式下呈现的需求？...图片瘦身功能的优势与其他图片压缩工具相比，数据万象 CI 图片瘦身还具有以下优势：对比项数据万象 CI 图片瘦身其他压缩工具产品功能拥有 Guetzli、TPG、HEIF、webP、质量调整等多种压缩手段...支持 webP、HEIF、质量调整；或支持 webP、质量调整压缩效果实现高压缩比、视觉无损等多种效果通过转码或质量调整，无法实现兼容条件下视觉无损；或图片损失较大使用方式通过控制台开关自动触发

1.2K3 0

这个开发者易忽略的优化点，腾讯视频竟靠它省上千万元

在这众多形态之中，图片是除了流媒体之外最核心的传播媒介。如此庞大复杂的业务，势必会导致图片爆炸式的增长。...它利用特殊的编码方法标记重复出现的数据，因而对图像的颜色没有影响，也不可能产生颜色的损失，这样就可以重复保存而不降低图像质量。相对于 JPEG 和 GIF 来说，它最大的优势在于支持完整的透明通道。...如下图所示，AVIF 相比较 WEBP 压缩率 52%左右，相比较 PNG 可以达到惊人的 90% 以上，并且画面效果几乎无影响。...根据搭建的看板数据，我们也对比了 AVIF 和其他类型图片的数据：可以直观看到 AVIF 图片平均大小 20kb 左右，远低于 PNG/WEBP/SHARPP 等其他图片。...图片采样策略：根据实际请求时的窗口大小对图片进行相应的裁剪及缩放，避免带宽及内存的浪费。

7054 0

别魔改网络了，Google研究员：模型精度不高，是因为你的Resize方法不够好！

虽然经典的调整器通常会具备更好的小图像感知质量（即对人类识别图片更加友好），本文提出的可学习调整器不一定会具备更好的视觉质量，但能够提高CV任务的性能。...ResNte-50有约2300万个参数，与原始模型的参数相比，Resizer Model引入的参数可以说是非常小的。 3.2....由于Resizer Model的目标是学习baseline视觉任务的最优调整器，因此作者没有对Resizer Mode用任何其他损失或正则化约束。...首先，在每个数据集上，作者用 bilinear和bicubic进行图片缩放来训练baseline模型，而不用提出的Resizer Model。...与默认baseline相比，DenseNet-121和MobileNet-v2分别显示出最大和最小的性能增益。

9981 0

rcnn fast rcnn faster rcnn_档案整理年终总结

RCNN的缺点：在RCNN刚刚被发明出来的2014年，RCNN在目标检测与行人检测上取得了巨大的成就，然而效率低下，花费时间长等一系列的问题的产生，还是导致了RCNN的运用并没有取得大范围的应用...Fast RCNN Fast RCNN较之前的RCNN相比，有三个方面得到了提升： 1. 测试时的速度得到了提升。 RCNN算法与图像内的大量候选帧重叠，导致提取特征操作中的大量冗余。...不得不说，这对检测来说是十分不应该出现的，这会让图像产生形变，或者图像变得过小，使一些特征产生了损失，继而对之后的特征选择产生巨大影响。Fast RCNN与RCNN不同。...比较真实分类对应的预测平移缩放参数和tu=(tux,tuy,tuw ,tuh)和真实平移缩放参数之间的差异：其中，smooth L1损失函数为： smooth L1损失函数曲线如下图2.11所示，与L2...损失函数相比，它对异常值不敏感。

2772 0

探索现代图片格式：从GIF到HEIF，优势与适用场景一览

这个过程中，矢量图像的优势在于可以无损地缩放，但在栅格化时，由于像素的有限性，可能会导致细节丢失或锯齿状的边缘（锯齿效应），尤其是在图像放大时在矢量图像经过栅格化后，实际上仍然可以无损地缩放而不会失真...虽然有损压缩会导致一定程度的图像质量损失，但对于一般应用来说，这些损失是可以接受的。有损压缩格式中，JPEG是最常见的代表。JPEG文件通常较小，适用于在网页上显示图片和储存大量照片。...缺点：不支持透明度： JPEG不支持透明度，因此不适合用于制作带有透明背景的图像。压缩损失： JPEG使用有损压缩，图像质量会在一定程度上受损。较高的压缩率会导致更明显的图像失真。...可无限缩放：由于是矢量图形，SVG图像可以无限缩放而不失真，使其适用于需要高质量图形的场景。...优点：高效的压缩： AVIF 使用 AV1 编码技术，可以显著减小文件大小，尤其在保持良好图像质量的同时，能比其他图片格式更高效地压缩图像。

4391 0

【技术综述】计算机审美，学的怎么样了？

裁剪会对图像构图产生负面影响，例如将原本遵循三分法的构图好的照片变成构图不好的照片；缩放会使图片中的显著对象变形；填充加均匀缩放缩小了原始图像分辨率并损害了重要对象的细节清晰度，填充还会引入原始图像和填充区域之间的人为边界...在第二阶段，将属性预测分支添加到基础网络以预测图像属性信息，然后通过结合评分的欧几里得损失、属性分类损失和排名损失，使用多任务方式继续对基础网络进行微调。 ?...为了适应这种需求，输入图像需要通过裁剪，缩放或填充进行转换，这往往会损坏图像的构图，降低图像分辨率，或导致图像失真，从而损害原始图像的美感。...其中自适应选择的图像块来保留图像的细粒度，属性图用来保留图像的整体布局。 ? 其网络结构如下图。 ? 与DMA-Net相比，这个方案有两个主要的创新。...与其他方法相比，这种方法更直接地揭示了训练数据是如何被捕获的，更能呈现对于人类偏好的更好预测。论文使用的基本网络结构如下图所示。分类网络的最后一层被全连接层取代，以输出10类质量分数。 ?

1.1K2 0

常见图片格式了解前言概念了解图片类型图片比较与场景应用一图胜前言总结引用 & 参考

它是与无损数据压缩相对的压缩方法。有损数据压缩又称破坏性资料压缩、有损压缩、有损压缩、不可逆压缩。其原理是借由将次要的信息数据舍弃，牺牲一些质量来减少数据量、提高压缩比。...这种方法经常用于压缩多媒体数据（音频、视频、图片）。根据各种格式设计的不同，有损数据压缩都会有代间损失——每次压缩与解压文件都会带来渐进的质量下降。...无损压缩（Lossless Compression）：指数据经过压缩后，信息不受损失，还能完全恢复到压缩前的原样。无损压缩通常用于严格要求“经过压缩、解压缩的数据必须与原始数据一致”的场合。...BMP同时支持索引色和直接色，但是其几乎没有压缩，所以通常图片非常的大，也导致了其几乎没有用武之地，现在除了在Windows操作系统中还比较常见之外，我们几乎看不到它。...是无损的、采用索引色的、点阵图。GIF是无损的，采用GIF格式保存图片不会降低图片质量。但得益于数据的压缩，GIF格式的图片，其文件大小要远小于BMP格式的图片。

1.1K2 0

CycleGAN论文的阅读与翻译，无监督风格迁移、对抗损失

我们的目标是使用一个对抗损失函数，学习映射 G：X → Y ，使得判别器难以区分图片 G(X) 与图片 Y。...因为这样子的映射受到巨大的限制，所以我们为映射 G 添加了一个相反的映射 F：Y → X，使他们成对，同时加入一个循环一致性损失函数 (cycle consistency loss)，以确保 F(G(X...在训练时，这个损失函数有更好的稳定性，并且可以生成更高质量的结果。实际上，对于 GAN 的损失函数，我们为两个映射 G(X) 与 D(X) 各自训练了一个损失函数。...In CVPR, 2017. 5.1.3 与基线模型相比较 5.1.4 对损失函数的分析 5.1.5 图片重构质量 5.1.6 成对数据集的其他结果 5.2 应用 (Applications) 我们演示了...与神经风格迁移相比 (Comparison with Neural style transfer) 我们与神经风格迁移在照片风格化任务上相比，我们的图片可以产生出具备整个数据集风格的图片。

5923 0

谷歌新款「怪物制造机」，用GAN一键生成定制版「哥斯拉」

随着一声召唤，一只萌萌的数码宠兽变身为体型巨大的数码战斗兽。相信很多80、90后的同学都对这一部《数码宝贝》印象深刻，童年他们也曾幻想能够拥有一只属于自己的数码兽。...然后，一组自动化的脚本将采用这个3D场景，并在不同的姿势、视点和每个3D生物模型的缩放级别之间进行插值，创建全彩色图像和分割地图，形成 GAN 的训练数据集。...使用这种方法，研究团队为每个3D 生物模型生成了10,000多张图片 + 分割图对，与手动生成这些数据相比，用户们节省了数百万小时的时间(每张图片大约20分钟)。...感知损失+Fine-Tuning，让怪物更「怪」 GAN 具有许多可以调整的超参数，导致输出图像的质量不同。...为了更好地了解该模型的哪个版本比其他版本更好，向用户提供这些模型生成的不同生物类型的样本，并将其归纳为几个最佳示例。

6162 0

ICML 2021 | 基于装配的视频无监督部件分割

02 方法我们的方法基于一个假设，即视频中的运动物体是由不变的部件组成，视频中帧与帧的区别只是部件的不同位置和缩放之间的区别，通过部件之间的仿射变换，我们可以将视频中的一帧转换为另一帧。...在训练中我们要求在经过变换后，部件的中心应该与变换的平移部分一致，而部件的协方差矩阵与旋转缩放矩阵一致。基于这个约束，我们可以使网络学到的部件分割和变换有更明确的物理意义，增加了结果的可解释性。...人手、马、人体以及机械臂的分割结果而与其他现有的无监督方法相比，我们的方法实现了更加一致且紧凑的分割，并在分割一致性和前景准确性的定量实验上超过了现有的方法。 ? ?...部件分割的结果展示每个部件的图片由解码器得到，最后组装为源图片同时，在损失函数约束下，我们可以学习到可解释的仿射变换，其中估计的变换与每个部件运动的方向相一致。 ?...仿射变换可解释性的对比图片分别对应 Motion Co-part 的结果，以及我们的方法在不使用变换损失函数和使用变换损失函数下所训练的模型结果另外，通过在较大的数据集上训练，我们的模型可以扩展到同类型的新图片上

6324 0

基于AIGC的写作尝试：A Survey of Large Language Models（论文翻译）（上）

给定一个计算预算c，他们凭经验提出了三个基本公式来描述缩放定律：图片其中L（·）表示以nats为单位的交叉熵损失。...然而，应该注意到，数据缩放应该进行仔细的清理过程，因为预训练数据的质量在模型容量中起着关键作用。训练。由于模型大小巨大，成功训练一个具有能力的LLM非常具有挑战性。...详细的使用方法可以在它们的项目网站上找到。图片常用的语料库与早期的PLMs相比，由大量参数组成的LLMs需要更多涵盖广泛内容的训练数据。为了满足这个需求，越来越多的可用训练数据集已经发布供研究使用。...数据收集与小规模语言模型相比，LLMs对于模型预训练的高质量数据有更强的需求，它们的模型容量在很大程度上依赖于预训练语料库以及它是如何被预处理的。...图片预训练数据对LLMs的影响与小规模PLMs不同，由于对计算资源的巨大需求，通常不可能多次迭代LLMs的预训练。因此，在训练LLMs之前构建一个准备充分的预训练语料库尤为重要。

1.2K4 0

IBC 2023 | VVC在自适应流式处理工作流程中支持OPENGOP编码

此外，一项非正式的主观测试证实了所提出的开放GOP技术的好处，表明与封闭GOP编码相比，主观质量显著提高。简介随机接入点（RAPs）在视频娱乐应用中非常重要。...这可能导致令人不快的伪影，即在切换点可以观察到所谓的时间泵浦效应。这是因为闭合GOP破坏了运动补偿预测，从而导致不同的失真模式。当切换到更高质量的格式副本时，情况会更糟。...表2 对于不同的intra-period，不同编码器的BD-rate损失如表2所示，比较的基线是无约束的开放GOP编码，与所使用的intra-period无关，约束开放GOP编码导致相对于开放GOP编码的最小...因此，编码器能够在单个服务器中同时处理包括UHD在内的多个格式副本，与HEVC相比，压缩效率显著提高。...一项非正式的主观测试证明了所提出的开放GOP技术的主观优势，表明与封闭GOP编码相比，主观质量显著提高，并且在分辨率切换时没有与开放GOP相关的可见伪影。

1071 0

美景本天成，妙笔偶得之——“妙笔”是怎样炼成的？

其判别图片时，先将图片缩放成不同尺寸分别送入这些判别器，然后将这些判别器的输出加权相加得到最后的判别输出，这样可以增强判别器的判别能力，使得生成器输出的图片更逼真。...为了进一步改善生成图片的质量，模型还给生成器添加了Instance Map（实例分割标签）作为控制变量：有了Instance Map提供的边缘信息，模型生成的图片中紧邻的同一类型不同物体的边缘更加清晰合理...，还要加上VAE生成的变分分布与高斯先验分布的KL散度计算的g_vaeloss，以拉近输入的风格图片与生成图片的风格相似性。...首先，使用飞桨目标检测套件PaddleDetection在ade20k数据集上训练一个分割模型，然后就可以使用这个分割模型标注从其他数据集或资源中得到的风景图片。...最终版本的CLADE-ICPE 在生成质量与SPADE相当的情况下，大大降低了参数量和计算量。

3461 0

Bitmap图片压缩，大图加载防止OOM

否则，Android 系统必须缩放位图，使其在每个屏幕上占据相同的可见空间，从而导致缩放失真，如模糊。...*4) ，因为 mdip 到 xxdpi 图片的宽高分别会放大4倍； nodpi 目录中的资源被视为与密度无关，系统将不会对它们进行缩放。...前者是降低图像尺寸，改变图片的存储体积；后者则是在不改变图片尺寸的情况下，通过损失颜色精度，达到相同目的; 压缩Bitmap磁盘占用空间的大小 //如果成功地把压缩数据写入输出流，则返回true。...（加载到堆内存时已经缩放了大小了，.9图会忽略此标志） inDensity:加载图片的原始宽度，如果此密度与 inTargetDensity 不匹配，则在返回 Bitmap前会将它缩放至目标密度。...inTargetDensity :目标图片的显示宽度，它与 inScaled 与 inDensity 结合使用，确定如何在返回 Bitmap 前对其进行缩放。

2.6K0 0

YOLO家族系列模型的演变：从v1到v8（上）

但是这里大多数的置信度很低，所以通过设置一定的阈值，可以过滤掉很大一部分。但是与其他的模型相比，这样的检出率提高了几个数量级。...虽然 mAP 的准确率与之前的算法相比还是有一些下降，但是在一些问题上实时检测更为重要，也就是说它是在不牺牲性能的情况下在速度上得到了巨大的提升。...原始图像连续几次下采样导致精度不高。损失同样惩罚大框和小框上的错误。作者试图通过取大小的根来补偿这种影响，但这并没有完全消除这种影响。...多重正采样，在没有anchors的情况下，应该从整张图片中只选择一个正样本，这会导致其他高质量的预测被忽略。使用此类预测可以产生有用的梯度，从而减少训练期间正样本和负样本的不平衡。...仅适用于 FPN，如果用于 backbone 导致性能下降。 IoU 损失，在 YOLOv3 中有 L1，但这不是 bboxes 最有效的损失。作者使用了 IoU 损失。

5.4K6 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭