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c#按整理

string path = C:UsersliqiDesktopad; var files = Directory.GetFiles(path); string width = string.Empty; 的高 string height = string.Empty;的宽 string dir = string.Empty; foreach (var file in files) { if (file.Contains file.Contains(.png)) { var fileinfo = new FileInfo(file); using (var img = Image.FromFile(file)) { 取得的宽和高

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Glide 加载大 OOM

,into 参数是 SimpleTarget,应用崩溃。 所占内存计算测试 如果 Target 是 ImageView xml 中布局宽高自适应,且没有配置 override 参数,加载内存增加也就 3M 左右。 如果 Target 不是 ImageView,比如 SimpleTarget SimpleTarget 中设置了参数或者设置了 override,根据的不同,内存增大不一,但基本在可控范围,10M 未在构造时传入指定或者 override Glide.with(getApplicationContext()) .load(url) .asBitmap() .into(new SimpleTarget

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    【每周一坑】缩小

    之前我们的题目大多偏向解决数学问题,今天来一道偏应用的:我们知道,通常来说一张的分辨率越高,它就越清晰,但文件占用的空间就越大。有时候我们并不需要那么高的清晰度,而是希望占用空间可以小一些。 那么只要将的长宽缩小即可,几乎所有的处理软件都支持这个功能。不过如果有许多张需要压缩,一张张手动处理实在是太低效。 虽然很多软件也提供了批量处理的功能,不过我们是编程教室啊,所以我们偏要用 Python 代码来解决这个问题……那么今天的任务就是:用一段代码来压缩大小。提示,可以使用 Pillow 库来解决。 实现单张的压缩不难,所以附加题,将这段代码制作成一个命令行工具,使其可以:指定要压缩的文件如果指定的是一个目录,则压缩整个目录里的指定压缩的比率指定输出的文件路径选择是否保留原始推荐使用 上次我有说过,类似的逻辑题,都可以有相似的编程解法,那就是:列出所有的情况,然后一个个比对,是否符合条件。看上去这是一个很“笨”的办法,但它却很直观,很“程序化”。

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    Python获取的大小

    C:UsersadminPicturesscence1.jpg         img = Image.open(file_path)         imgSize = img.size  #大小         w = img.width       #的宽         h = img.height      #的高         f = img.format      #像格式 import cv2         file_path = C:UsersadminPicturesscence1.jpg         img = cv2.imread(file_path)  #读取信息

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    Mac下批量修改

    打开终端,并cd到所在目录重新定义单个长和宽(忽略比例):sips -z 768 1024 xxx.png768代表高度,1024代表长度,image,png是你想要批量修改的名称重新定义单个 (保留比例):sips -Z 500 xxx.png细心看,可以发现小写的“z”,变成了大写,要想保留原始比例就得这样做,比如你有一张宽度为900的,想规定长和宽最低像素值为500并保留比例,那么就可以执行以上命令 在一个目录里批量修改同一后缀格式的sips -Z(-z) 300 *.png只需将后缀前的名字变为“*”即可。

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    iOS裁剪大小改变压缩

    ios如何压缩 和裁剪? 在  uikit框架中的绘方法可以方便的截,改变,下面附上一个开发中常用的封装好的方法,可以改变,你可以自定义法1 #pragma mark 裁剪照 -(UIImage * )image size:(CGSize)size { 创建一个bitmap的context 并把他设置成当前的context UIGraphicsBeginImageContext(size); 绘制的大小 (); return endImage; } 法二.也可以使用系统自带的方法,对进行降噪: NSData *data=UIImageJPEGRepresentation(image, 0.1); 括号中的 0.1是一个压缩的比例,范围是 0.1~1 ,他可以明显的把 的大小压缩到 1M以内

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    教你精确调整gif

    平时写博客, 为了效果的生动形象, 经常需要嵌入一些gif, 但mac的retina显示器分辨率高, 录制出的gif往往很大,同时简书限制gif不能超过10M, 我在网上查了很多调整gif 的方法, 大多是一些在线转换的方法, 但而且效果都不理想使用Photoshop调整, 最后问题完美解决, 这里把解决问题的详细步骤分享出来调整步骤1 .使用photoshop打开, 文件 - 导出 按需求调整参数, 导出 中位置4的参数, 可以按需求调整, 实现对的精确控制 ? 处理前后对比 ?----质量对比处理前的为1154*798, 大小为7.4M ? 处理后的为500*346, 大小为1.9M ? ----按照以上方法, 我们可以对任何gif的进行精确调整, 对于这类实用小技巧,可以点赞记录一下, 以后或许会用到~

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    用 Python 更改类型和

    2、源码:# encoding: utf-8# author: walker# date: 2014-05-15# summary: 更改大小 import osfrom PIL import  Image def ResizeImage(filein, fileout, width, height, type):    r        filein:  输入        fileout : 输出        width: 输出宽度        height:输出高度        type:输出类型(png, gif, jpeg...)

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    未来人工智能之人脸领域技术

    如此测算,2017年人脸识别 对应的窄带滤光渗透率约6-7%,窄带滤光ASP以3元计算,对应市场空间约3个亿。 全球每年汽车销售8000万辆,考虑到汽车所需要的滤光的数量、;组立件结构等因素,且在整车成本占比更小,价格敏感性低,ASP应比手机高,以50%渗透率算,未来空间容量约5亿。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“别”的过程,即算法在像范围内扫描,再逐个定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟像内容相关。?人脸检测的结果? 当前效果的较好的一些人脸配准技术,基本通过深度学习框架实现,这些方法都是基于人脸检测的边界框,按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来,缩放的固定,然后进行关键点位置的计算。 人脸活体----“人脸活体(FaceLiveness)”是人脸像是来自真人还是来自攻击假体(照、视频等)的方法。和前面所提到的人脸技术相比,人脸活体不是一个单纯算法,而是一个问题的解法。

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    ios上传appStore所需各种

    1.app标所需在 Assets.xcassets添加AppIconLogo? 主要为(以像素为单位):40 , 60 ,58,87,80,120,180,app store上显示的icon:10242.启动页所需 640 * 960640 *1136750 App 预览上传时,要传为1242*2208的,有时UI给的不合适,可以用在线改宝修改注意 :上传AppStore时像遇到一问题如:? 问题解决方案为:1.用系统自带的预览软件打开标;2.菜单栏 文件 -> 导出;?导出3.将alpha的选项的勾去掉;4.将新导出的添加到Xcode,再打包上传即可.?

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    修改目录下所有

    find ./ -name ‘*.jpg’ -exec convert -resize 480x256 {} {} \; find ./ -name...

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    .NET 调整(Resize)各种方法

    本文中如无特别说明 .NET 指 .NET 5或者更高版本,代码同样可用于 .NET Core 前言调整最常用的场景就是生成缩略,一般为保持纵横比缩小,如果放大会使变得模糊,如果确实有这方面的需求 ,可以寻找开源的AI放大的方法。 x.Resize(50,0));image.Save();其中调用 Resize(width,height) 方法时,如果设置了宽或者高,然后另一个参数设置为 0 ,那么 ImageSharp 将会保持纵横比来进行调整大小 还有更多的设置,比如设置质量等,请参阅官方文档:https:docs.sixlabors.comarticlesimagesharpresize.html使用此组件,可任意跨平台,无需安装外部依赖2 SkiaSharp 若在Linux出现依赖问题,可以使用包SkiaSharp.NativeAssets.Linux.NoDependencies使用:var image = SKBitmap.Decode();设置新的

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    Android App内监听截加二维码功能代码

    Android系统有一个媒体数据库,每拍一张照,或使用系统截屏截取一张,都会把这张的详细信息加入到这个媒体数据库,并发出内容改变通知,我们可以利用内容观察者(ContentObserver)监听媒体数据库的变化 ,当数据库有变化时,获取最后插入的一条数据,如果该符合特定的规则,则认为被截屏了。 依据当ContentObserver监听到媒体数据库的数据改变, 在有数据改变时 获取最后插入数据库的一条数据, 如果符合以下规则, 则认为截屏了:时间的生成时间在开始监听之后,并与当前时间相隔 10秒内:开始监听后生成的才有意义,相隔10秒内说明是刚刚生成的没有超过屏幕的超过屏幕,不可能是截屏路径路径符合包含特定的关键词:这一点是关键,截屏的保存路径通常包含 “screenshot”这些是为了增加截屏检测结果的可靠性,防止误报,防止遗漏。

    91520

    Google最新最权威的未来人工智能技术之一:人脸领域

    如此测算,2017年人脸识别对应的窄带滤光渗透率约6-7%,窄带滤光ASP以3元计算,对应市场空间约3个亿。 全球每年汽车销售8000万辆,考虑到汽车所需要的滤光的数量、;组立件结构等因素,且在整车成本占比更小,价格敏感性低,ASP应比手机高,以50%渗透率算,未来空间容量约5亿。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“别”的过程,即算法在像范围内扫描,再逐个定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟像内容相关。 当前效果的较好的一些人脸配准技术,基本通过深度学习框架实现,这些方法都是基于人脸检测的边界框,按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来,缩放的固定,然后进行关键点位置的计算。 人脸活体----“人脸活体(FaceLiveness)”是人脸像是来自真人还是来自攻击假体(照、视频等)的方法。和前面所提到的人脸技术相比,人脸活体不是一个单纯算法,而是一个问题的解法。

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    【第013期】如何查看页面

    由于很多有白色或者透明的背景,对于设计师来说,打开最终的网页并不能看出页面上的是否有按自己的设计实现。 所以很多时候,设计师只能过来找到前端工程师:“帮我看下这个是多大的?” 那么,下面就让小鸡君来教你如何自己查看。如何查看页面先明确一下这里所说的,是指以像素单位计的宽高。这里之所以没用“大小”,是因为大小也可能指文件本身所占的字节数。 其实细心的同学可能已经发现了,在第 010 期(回复 010 或 10)浏览器开发工具的第一张截上,就是选中了一张,在的下方已经展示了改:下面再说一下具体方法,首先确保你使用的谷歌 这说明这张是带有白色背景的,会使用 PS 的同学可以把直接复制粘贴到 PS 里确认,不会的请看切大法系列教程:而如果是透明的是什么样的表现呢? 我们可以加个背景色看一下:熟悉样式的设计师也可以直接加个背景色来是否是透明。不熟悉样式的请回复 003 或 3,学习所谓样式。

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    python获取远程的大小和

    这段代码通过urllib2打开远程,通过cStringIO读取文件内容,不用保存到磁盘即可读取文件的信息#!

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    python获取远程的大小和

    这段代码通过urllib2打开远程,通过cStringIO读取文件内容,不用保存到磁盘即可读取文件的信息#!

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    Python 技术篇-用PIL库修改

    做音乐播放器封面的时候需要把改变的大小来适配,于是就想到了强大的PIL。PIL库集成在pillow库里。 pip install pillow安装后可以使用PIL库了。 下面是源代码:from PIL import Image img_switch = Image.open(安娜的橱窗.jpg) # 读取img_deal = img_switch.resize((300,300 ),Image.ANTIALIAS) # 转化 img_deal = img_deal.convert(RGB) # 保存为.jpg格式才需要img_deal.save(安娜的橱窗_switch.jpg )如果是保存为.jpg格式的的话,img_deal=img_deal.convert(RGB)这段代码很重要,这句话的意思就是把颜色属性RGBA改为RGB。 jpg格式的是不支持透明度设置的如果要保存为.PNG格式的话就直接img_deal.save(安娜的橱窗_switch.PNG)就好了。运行后效果: ?

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    java 相似度

    这阵子发现我的像数据库中有不少内容一样的像需要剔除,这些内容一样的像可能不一样,通道数也可能不一样(灰度彩色),如下三张内容完全一样,只是亮度或色彩通道数不同, ??? 于是想到了用google或baidu的识功能所用到的“感知哈希算法”来搜索数据库内容一样的像。  通过这篇文章搞清楚了“感知哈希算法”的基本原理,  《三种基于感知哈希算法的相似像检索技术》,发现原理很简单,很适合我等粗人,呵呵,于是在java下实现了这个算法的代码 :java实现package * @author guyadong * *public final class FingerPrint { ** * 像指纹的,将像resize到指定的,来计算哈希数组 * private static final int HASH_SIZE=16; ** * 保存像指纹的二值化矩阵 * private final byte hashValue) { if(hashValue.length

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    Andrew Ng机器学习课程笔记--week11(像识别&总结划重点)

    Sliding Windows(滑动窗口)滑动窗口是一项用来从像中抽取对象的技术。 假使我们需要在一张中识别行人,首先要做的是用许多固定来训练一个能够准确识别行人的模型。 然后我们用之前训练识别行人的模型时所采用的在我们要进行行 人识别的上进行剪裁,然后将剪裁得到的切交给模型,让模型是否为行人,然后在上滑动剪裁区域重新进行剪裁,将新剪裁的切也交给模型进行 ,如此循环直至将全部检测完。 一旦完成后,我们按比例放大剪裁的区域,再以新的进行剪裁,将新剪裁的切按比例缩小至模型所采纳的,交给模型进行,如此循环。?3. 例如将已有的字符进行一些扭曲、旋转、模糊处理。4.

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