文章主要讲述了如何通过修改SVG的src属性来加载不同版本的SVG文件，并介绍了两种回退策略：使用image-set和动态设置src。同时，也介绍了一些关于加载优化的技巧，例如使用data uri和base64编码。在总结中，提到了这些技术的使用场景和注意事项，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。
文章主要讲述了如何通过设置图片质量、使用矢量图片、设置图片压缩、懒加载等技术来优化图片的加载和显示效果，同时介绍了在特殊场景下如何实现图片的优化显示，最后还介绍了一些关于图片优化的技巧和经验。
本文介绍一些关于响应式图像的适配应用策略，回退原理，SVG的换色技巧，雪碧图的百分比定位计算公式等相关的一些小知识点，目的在于帮助一部分同学快速的理清图像应用思路，以及一些web图像的应用技巧。 1.响应式图像的应用与回退 特点：应用简单，上手容易，性能表现良好 难点：lazyload实现 根据不同设备，不同分辨率，不同像素比使用的响应式图像，常用的有两种场景： 1.1固定尺寸图像 基于设备像素比选择，很多网站logo就是固定宽度图像的一个例子，不管viewport的宽度如何，始终保持相同的宽度。 在dom
前端优化有很多，图像优化也是其中的一部分。无论是渐进增强还是优雅降级，图像优化成为了开发上不可忽视的一部分。 知其然，须知其所以然 图像优化的前提是需要了解图像的基本原理。常规的图像格式分为矢量图和位图。 原理： 矢量图形使用线、点和多边形来表示图像。 光栅图形，也可以成为位图，通过对矩形格栅内的每个像素的值进行编码表示图像。 矢量格式适用于简单形状图形，并且变换颜色方便，仅通过 CSS 中的 fill 属性便可以改变颜色。并且在多大的缩放下都能保证清晰，矢量格式不能满足复杂的图像，例如照片，高
一般来说，桌面端显示的是大尺寸的图像，文件体积较大。手机的屏幕较小，只需要小尺寸的图像，可以节省带宽，加速网页渲染。
WebP 简介： WebP 是由 Google 开发的一种现代图像格式，旨在提供更小的文件大小和更高的图像质量。它采用了有损和无损压缩技术，同时支持透明度和动画。与传统的 JPEG 和 PNG 格式相比，WebP 具有更好的压缩性能，可以在保持图像质量的前提下显著减小文件大小。
最近开源软件又爆出一个十级漏洞，该漏洞冲击范围巨大，涉及数百万不同的应用程序，其中也包括 iOS、Android 应用程序以及使用 Electron 构建的跨平台应用程序。
本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
图片资源，在我们的业务中可谓是占据了非常大头的一环，尤其是其对带宽的消耗是十分巨大的。
之前写了一篇文章：jpg、gif、png和svg用于web上，我们该如何选择最合适的图像格式，介绍了这几种图片格式的特点，以及如何为网站选择合适的图片，然后评论区有位大佬让我补充下 WebP 格式，于是乎它来了。
WebP格式，谷歌（google）开发的一种旨在加快图片加载速度的图片格式。图片压缩体积大约只有JPEG的2/3，并能节省大量的服务器带宽资源和数据空间。Facebook Ebay等知名网站已经开始测试并使用WebP格式。
阅读目录 GIF（Graphics Interchange Format） PNG（Portable Network Graphics） JPG（Joint Photographic Experts Group） base64 APNG GIF/PNG/JPG/WEBP/APNG都是属于位图（位图 ,务必区别于矢量图）； GIF/PNG和JPG这三种格式的图片被广泛应用在现今的互联网中,gif曾在过去互联网初期慢速的情况下几乎是做到了大一统的地位,而现如今随着互联网技术应用和硬件条件的提高,png和
2015 年，Google推出了[2]Brotli[3]，这是一种全新的开源无损数据格式，并被现在所有现代浏览器支持[4]。实际上，Brotli 似乎比 Gzip 和 Deflate更有效[5]得多[6]。取决于您的设置，压缩可能会（非常）缓慢，但是这样慢的压缩速度最终也会带来较高的压缩率。不管怎样，它都能快速解压缩。这篇文章可以估算站点使用 Brotli 压缩可以节省的大小[7]。
自从2010年Ethan Marcotte开始讨论响应式网页设计，开发者和设计师们竞相寻求处理响应式图片的方法。这的确是一个棘手的问题 ，因为我们对同一个网站在众多设备宽度下，使用同一图像源。你愿意在一个大显示屏上显示模糊地、马赛克状的图像？你愿意在你的手机上加载一个巨大的（虽然更漂亮的）图像？这个问题令人左右为难。 一群来自响应式问题社区组(RICG)的聪明家伙致力于解决这个难题，他们使picture元素和srcset、sizes属性纳入HTML 5.1规范草案 。因为我们无法预测用户在何地以及如何访问我
自从2010年Ethan Marcotte开始讨论响应式网页设计，开发者和设计师们竞相寻求处理响应式图片的方法。这的确是一个棘手的问题 ，因为我们对同一个网站在众多设备宽度下，使用同一图像源。你愿意在一个大显示屏上显示模糊地、马赛克状的图像？你愿意在你的手机上加载一个巨大的（虽然更漂亮的）图像？这个问题令人左右为难。
到目前为止，AVIF显示出了很大的潜力。由AV1编解码器开发的Alliance for Open Media的创始成员Netflix开发的测试框架显示，与JPEG或WebP相比，AVIF的文件大小显著减小。Cloudinary和Chrome编解码器团队的其他研究也对其进行了积极的评估，与当前的编码标准相比更加优秀。
WebP 的优势体现在它具有更优的图像数据压缩算法，能带来更小的图片体积，而且拥有肉眼识别无差异的图像质量；同时具备了无损和有损的压缩模式、Alpha 透明以及动画的特性，在 JPEG 和 PNG 上的转化效果都相当优秀、稳定和统一。
WebP Server这是一个基于 Golang 的服务器，允许您动态提供 WebP 图像，在不改变图片URL路径的情况下，自动将JPEG、PNG、BMP、GIF等图像转换为WebP格式，从而减小图片体积，降低流量消耗和提高加载速度。
下载对应平台软件包，软件包中包含 png/jpg 与 webp 相互转换的工具以及开发所需的库和头文件。下载链接
图像是web上提供的最基本的内容类型之一。他们说一张图片胜过千言万语。但是如果你不小心的话，图片大小有时高达几十兆。
如上图所示，与2019年1月相比，全球使用互联网的人数已增加到45.4亿，增长了7％（2.98亿新用户）。
WebP格式，谷歌（google）开发的一种旨在加快图片加载速度的图片格式。图片压缩体积大约只有JPEG的2/3，并能节省大量的服务器带宽资源和数据空间。Facebook Ebay等知名网站已经开始测试并使用WebP格式。 WebP 在各大互联网公司已经使用得很多了，国外的有 Google（自家的东西肯定要用啦，Chrome Store 甚至已全站使用 WebP）、Facebook 和 ebay，国内的有淘宝、腾讯和美团等。 Webp优势： 更优的图像数据压缩算法 更小的图片体积 肉眼识别无差异的图像质量
运行命令 pip install selenium jieba wordcloud matplotlib numpy 进行下载
WebP是由Google在2010年基于VP8视频格式开发的开放图像格式。从那时起，使用WebP格式的网站和移动应用程序的数量迅速增长。Google Chrome和Opera本身都支持WebP格式，这些浏览器占网络流量的大约74％，因此如果网站使用WebP格式的图像，用户可以更快地访问网站。
WebP（发音：weppy）是一种同时提供了有损压缩与无损压缩（可逆压缩）的图片文件格式，派生自影像编码格式VP8，被认为是WebM多媒体格式的姊妹项目，是由Google在购买On2 Technologies后发展出来，以BSD授权条款发布。
一、图像的读取 图像的读取主要函数是cv2.imread()。 函数格式：Mat cv::imread (const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR) 功能：读取图片文件。 参数： windows位图：后缀名为bmp JPEG文件：后缀名为jpeg/jpg JPEG2000：后缀名为jp2 便携式网络图像文件：后缀名为png TIFF文件：后缀名为tiff/tif 参数二是整型的flag，标志，默认值为IMREAD_COLOR，取值有如下几种： IMREAD_UNCHANGED：如果设置，则按原样返回加载的图像（带有Alpha通道，否则会被裁剪）。 IMREAD_GRAYSCALE：如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像读入。 IMREAD_COLOR：如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像读入。 IMREAD_ANYDEPTH：如果设置，当输入具有相应深度时返回16位/ 32位图像，否则将其转换为8位。 IMREAD_ANYCOLOR：如果设置，图像将以任何可能的颜色格式读取。 IMREAD_LOAD_GDAL：如果设置，总是使用GDAL驱动程序加载图像。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2：如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像，图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_COLOR_2：如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像，图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4：如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像，图像尺寸减小1/4。 IMREAD_REDUCED_COLOR_4：如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像，图像尺寸减小1/4。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8：如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像，图像尺寸减小1/8。 IMREAD_REDUCED_COLOR_8：如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像，图像尺寸减小1/8 常用的是前三种。因为flags是整型，所以传入数值也行： flags >0：等同于IMREAD_COLOR。 flags =0：等同于 IMREAD_GRAYSCALE。 flags <0： 等同于IMREAD_UNCHANGED。 通常是给1、0、-1，给其他整型也是可以的。 返回值：Mat类型。从opencv2开始，用于存放图像的数据类型就是Mat， 二、图像的显示 图像读取后，下一步就是再把图像显示出来，主要函数有：cv2.namedWindows（）、cv2.imshow（）。再另外再介绍三个函数cv2.waitKey（）、cv2.destroyWindow（）、cv2.destroyAllWindows（）。 2.1 cv2.namedWindows函数介绍 void cv::namedWindow (const String & winname,int flags = WINDOW_AUTOSIZE ) 功能：创建一个窗口。 参数：参数一是winname，给创建的窗口起一个名字，以后通过这个名字调用该窗口；参数二整型的flags，定义窗口的属性，默认值是WINDOW_AUTOSIZE，其他取值如下所示： WINDOW_NORMAL：用户可以调整窗口大小（不受约束）/也可以使用将全屏窗口切换为正常大小。 WINDOW_AUTOSIZE：用户无法调整窗口大小，窗口大小随显示图像的大小而变化。 WINDOW_OPENGL：带有opengl支持的窗口。 WINDOW_FULLSCREEN：将窗口更改为全屏。 WINDOW_FREERATIO：不遵循图像的比例调整图像后在窗口显示 WINDOW_KEEPRATIO：根据图像的比例调整图像后在窗口中显示 2.2 cv2.imshow函数介绍 void cv::imshow (const String & winname, InputArray mat ) 功能：在指定窗口显示图像。 参数：参数一是窗口名；参数二设置为要显示的图像。 注意此函数之后应该跟随函数waitKey，指定窗口显示多少毫秒。 2.3 cv2.waitKey函数介绍 int cv::waitKey (int delay = 0) 功能：等待按键或延迟多少毫秒。 参数：整型的delay，默认值是0。设置为0表示永久等待按键，设置为非零，表示延迟delay毫秒。该函数仅在创建至少一个窗口并且窗口处于活动状态时才起作用。 2.4 cv2.destroyWind
filter 属性定义了元素（通常是）的可视效果(例如：模糊与饱和度)。
jpeg优势： 非常通用，JPEG在色调及颜色平滑变化的相片或是写实绘画（painting）上可以达到它最佳的效果。 jpeg劣势： 它并不适合于线条绘图（drawing）和其他文字或图示（iconic）的图形,因为它的压缩方法用在这些图形的型态上,会得到不适当的结果；
HarmonyOS图像模块支持图像业务的开发，常见功能如图像解码、图像编码、基本的位图操作、图像编辑等。当然，也支持通过接口组合来实现更复杂的图像处理逻辑。
英文 | https://niemvuilaptrinh.medium.com/14-libraries-create-360-degree-views-for-website-c4c177ef7d1b
许多开发人员花费了大量时间优化网页性能，比如优化 js、css、减少 http 请求等等，但减小图片大小产生的优化比其他所有领域加起来影响更大。
每个像素所能显示的彩色数为2的8次方，即256种颜色。这种彩色深度适用于较古老的显示设备和简单的图像场景。它在色彩表现方面相对较弱，颜色过渡可能显得不够平滑，导致图像呈现出颗粒感，不适合表现细腻的色彩变化。
1.背景 目前网络中图片仍然是占用流量较大的一部分，对于移动端更是如此，因此，如何在保证图片视觉不失真前提下缩小体积，对于节省带宽和电池电量十分重要。 然而目前对于JPEG、PNG、GIF等常用图片格式的优化已几乎达到极致，因此Google于2010年提出了一种新的图片压缩格式 — WebP，给图片的优化提供了新的可能。 WebP为网络图片提供了无损和有损压缩能力，同时在有损条件下支持透明通道。据官方实验显示：无损WebP相比PNG减少26%大小；有损WebP在相同的SSIM（Structural Simi
【新智元导读】英伟达创建的基于 CNN 的无人驾驶系统 PilotNet，可以根据前方路面的图像输出转向角度。这项由谷歌研究院、英伟达和纽约大学的研究人员联合参与的研究描述了一种方法，用于在 PilotNet 中找到进行转向决策的输入图像中的区域（称为显著物体）。结果显示，PilotNet 确实能够学习识别道路上的相关物体。除了学习车道标记、道路边界以及其他车辆这样明显的特征，PilotNet 还能学习更难以预料和被工程师编程的微妙特征，例如灌木掩映的道路边界和非典型的车辆。 论文下载地址：https://
原文https://netflixtechblog.com/avif-for-next-generation-image-coding-b1d75675fe4
最近，我们将 Universe.com 主页的性能提升了十倍以上。在本文中，我们将解析实现这一重大改进的具体技术手段。
图片瀑布流是我们手Q个性化业务最主要的表现形式，很多页面的图片资源都十分庞大。虽然之前已经做了一些优化，将除首屏模块外的所有图片进行懒加载，但是页面所需加载的资源仍然不小。
上一篇文章中我们了解到，跨端方案经历了三个阶段，第一阶段是混合开发的Web容器时代，第二阶段是以RN和Weex为代表的泛Web容器时代，第三阶段就是以Flutter为代表的自绘引擎时代。
前言 不管是 PC 还是移动端，图片一直是流量大头，以苹果公司 Retina 产品为代表的高 PPI 屏对图片的质量提出了更高的要求，如何保证在图片的精细度不降低的前提下缩小图片体积，成为了一个有价值且值得探索的事情。 但如今对于 JPEG、PNG 和 GIF 这些图片格式的优化几乎已经达到了极致， 若想改变现状开辟新局面，便要有釜底抽薪的胆量和气魄，而 Google 给了我们一个新选择：WebP。 对 WebP 的研究缘起于手机 QQ 原创表情商城，由于表情包体积较大，在 2G/3G 的网络环境
这几天一直在调试FPGA的图像显示系统，今天终于成功，图像不在闪烁，也不再边框缺失。
在快速发展的互联网环境中，各种类型新硬件设备的推出令人目不暇接，如果在这过程里我们的网页能自动适配各设备不同的分辨率且能以比较出色的样式为用户呈现网页的话，那么将为你的业务提供至关重要的作用。
大家好，我是「柒八九」。一个「专注于前端开发技术/Rust及AI应用知识分享」的Coder。
本文介绍了动态图片编码、解码、格式、性能和应用场景方面的知识，并给出了详细的对比结果。
在 MATLAB 中, 序列是用矩阵向量表示, 但它没有包含采样信息, 即序列位置信息, 为 此, 要表示一个序列需要建立两个向量; 一是时间序列 n , 或称位置序列, 另一个为取值序 列 x ，表示如下:
前言 随着硬件的发展，不管是手机还是专业摄像设备拍出的图片随便可能就有几M，甚至几十M，并且现在我们处于随处可及的信息海洋里，海量的图片带来了存储问题、带宽问题、加载时延问题等等。对图片信息进行有效的压缩处理无疑会极大的降低存储成本、流量压力，并且还能显著提升页面加载速度。 图片压缩指在图片质量保持不变的情况，尽可能的减小图片大小，以达到节省图片存储空间、减少图片访问流量、提升图片访问速度的效果。数据万象（Cloud Infinite，CI） 产品推出了 AVIF 压缩功能，可将图片转换为 avif 格式，
机械能是动能与势能的总和，这里的势能分为重力势能和弹性势能。我们把动能、重力势能和弹性势能统称为机械能。决定动能的是质量与速度；决定重力势能的是质量和高度；决定弹性势能的是劲度系数与形变量。机械能只是动能与势能的和。机械能是表示物体运动状态与高度的物理量。物体的动能和势能之间是可以转化的。在只有动能和势能相互转化的过程中，机械能的总量保持不变，即机械能是守恒的。
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