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在线生成透明圆角图片工具 不用 ps 生成圆角图片方法

经过一番搜索果然找到了几款在线生成透明圆角圆角图片工具,不敢独享,把实现过程分享在本文中,希望能帮到有需要的朋友们。 为什么 web 图片要使用透明圆角图片?...3、透明圆角的图片经常用于 APP,游戏的 LOGO 图标,这样的圆角在手机上显示出来会非常美观好看。...本工具可以很轻松的将任意图片生成圆角图片,可以指定图片的圆角大小,且图片大小完全不限制。...如果你只生成 png 图片那么用 aTool 工具就行,如果生成 jpg 图片较多那么还是用 RoundPic 吧。...目前互联网上圆角图片的在线生成功能几乎都是使用 PHP GD 库完成,此类在线圆角图片工具的共同缺点是最后生成的圆角图片带有具有一定程度的锯齿,这一点只要使用 PHP GD 的都无法避免。

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asp.net生成透明gif的准完美方案

使用方法很方便,只要设置要透明的层 属性 alpha=true即可。测试后发现,透明透明了,但是由于图片瓦块数过多,导致IE6被拖得半死,反应缓慢。...一会我们就要将它变成透明的,生成一张可以在IE6中透明的GIF图。      ...不过,如果你这时候认为大功告成的话,那可就错了,嘿嘿,这事情就是这么麻烦,请看: 1'***我们读取上一步生成的不透明gif  2        Dim gif As New Bitmap("out1....最后的实现代码: 1'***我们读取上一步生成的不透明gif  2        Dim gif As New Bitmap("out1.gif")  3        PictureBox1.Image...代码下载 最后,这就是我开发的山寨WMS生成透明gif图层+openlayers的效果,哈哈,上次是 谁说最低限度也要supmap,山寨一定是不可能完成的任务来着?

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OpenCV由汉字生成图片透明)----可以对抗论文查重!!!

主要的难点在于普通格式的图片背景不透明,需要使用背景透明的png格式图片就行。...png格式的图片是4个通道,按照BGRA来放置,alaph就是透明通道。...我们的思路就是按照原来直接给图片上叠加文字的办法,新建与文字大小相同的图片,然后二值化,按照二值模版生成新的png文字图片,有字的地方添上颜色,没字的地方设置为透明。...当然二值化算法网上搜了一个自适应阀值的算法效果非常好:参考[3] 3.生成透明的文字图片,粘贴到论文里面,估计查询重复的系统再牛逼也是无能为力了。...0,否则为255 } else { bgra[3] = 0;//alpha通道全部设置为透明完全透明为0,否则为255 } } } return

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iMac下制作含透明图片及判断图片透明

最近在做安装包优化相关的内容,期间遇到了一个问题,怎么检查一张图片是不是有透明度,发现mac下面没有很好的工具,这部分内容难度也很低,所以就自己顺手写了一个简单的工具。...关于为什么要检查一张图片是不是有透明度,我后面会在介绍安装包优化的详细介绍。 iMac下怎么制作含透明图片 在macOS中自带的预览十分强大,我们可以通过预览来直接制作一些透明效果的PNG图片。...怎么判断图片是否有渐变或者透明度 源码地址: https://github.com/bihe0832/getImageInfo 关于工具的详细使用介绍可以参考源码中的README文件。.../png_test_head_origin.jpg {"ret":0,"msg":"图片是否有渐变: false ,图片尺寸为(宽*高): 344 * 344 , 图片大小: 7 KB,图片类型:...":true,"type":6,"width":344,"height":344,"size":33} 参考文章 使用OS X自带预览功能制作透明背景的PNG图片 https://www.macx.cn

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Python——图片透明化处理

param new_pic: the transparent picture's path :return: ''' img = Image.open(initial_pic) #将图片转换为四通道...,而第四个通道是我们要修改的透明度, #值可以设置成0-255之间的值,透明度会不太一样,看脑洞有多大咯。...color = color[:-1] + (240,) img.putpixel((i, j), color) #将白色及近似白色的地方改成半透明...然后运行代码,把test01.png透明化处理,处理完就是test02.png,然后再贴到excel里面的效果,就是下面这个了: ?...整体的效果就是有颜色的地方透明了,白色的部分全部镂空了,换个场景来讲:比如我们要做一个电子印章,直接扫描一个图片,然后运行一下代码,就OK了,好玩吧! 当然,可不能拿来干什么坏事哦

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html设置背景图片透明度代码,css设置图片背景透明

我们经常会使用到背景图片,但有时候需要把背景图片设置一个半透明的效果,那么就需要以下的CSS了。这是一个CSS滤镜达到的效果,应用十分广泛。...,范围在0-100,0表示完全透明,100表示完全不透明。...“finishopacity” 是一个可选参数,如果想要设置渐变的透明效果,就可以使用他们来指定结束时的透明度。范围也是0 到 100。...“style” 指定透明区域的形状特征:0 代表统一形状,1 代表线形,2 代表放射状,3 代表矩形 “startx” 渐变透明效果开始处的 X坐标。...“starty” 渐变透明效果开始处的 Y坐标。 “finishx” 渐变透明效果结束处的 X坐标。 “finishy” 渐变透明效果结束处的 Y坐标。

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python制作透明背景图片

我们在编写一些网站或应用时,可能需要一些透明背景图片,一点点地去抠图很浪费时间,而用python可以很快地实现,代码如下: import cv2 #图片读入 img=cv2.imread('111.png...', cv2.IMREAD_UNCHANGED) #图片处理 for i in range(img.shape[0]): for j in range(img.shape[1]):...img[i, j, 3] = 0 cv2.imwrite('7.png', img) 先导入图像处理库opencv(import cv2),然后读入照片,注意这里照片格式应该为png,因为png图片才有...alpha通道,alpha通道即为图像透明度,我们这里给定一张背景色为白色的照片(RGB为(255,255,255)),然后逐一检测每个像素点,如果为白色则将该像素点的alpha通道置为0,则图像就变透明了...,最后保存图像就能得到透明背景图片了,如果背景色为其他颜色修改对应的rgb值判断即可,随便从网上找一张图片如下:  运行后:

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生成式AI幕后透明

斯坦福大学、麻省理工学院和普林斯顿大学的研究人员最近的两项研究 深入研究了支撑世界上一些最先进且广受欢迎的生成式 AI 工具的 AI 基础模型,这些工具每天被数百万(甚至数十亿)人使用。...“基础模型”一词是用来描述支撑生成式 AI 的大型深度学习神经网络的统称。基础模型 在大量数据上进行训练,以执行各种各样的任务,从生成文本、图像和编程代码到流畅地用自然语言响应书面提示和问题。...不过,可以说,它们最大的力量在于支撑新的 AI 应用:与从头开始构建自己的模型相比,基础模型允许工程团队更快、更经济地开发新的生成式 AI 应用。...为什么 AI 透明度很重要 由于相对较少的几个基础模型支撑着如此多的面向人类的生成式 AI 工具,因此透明度的需求至关重要。...例如,当我们使用 ChatGPT 生成文本,使用 Stable Diffusion 创建图像,以及使用 Tabnine 生成代码时,我们需要了解它们的基础 ML 模型是如何开发和部署的。

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去掉图片黑背景输出为透明背景

最近遇到了一个需求,是要去掉一张图片的黑色背景,如下图所示: image.png 如果使用OPENCV ,加上一些图像处理的算法,是可以实现去除任何背景的。...于是打算在网络上搜索了一下,开始没有搜搜到,倒是搜索到一篇用ps如何来去掉黑色背景的思路: 去掉图片黑背景输出为透明png(算法和工具) 但是里面主要是说用PS的操作,而且里面说的原理,也不是很清晰。...正确的思路 经过思索,想到了另外一种思路,就是越黑的颜色,其透明度设置的越低。...因此只需要去除像素中三个通道中的较大值,设置为颜色的透明度即可,比如像素值(r=15,g=5,b=5),则可以把透明度设置为 Math.max(15,5,5) = 15。...首先把图片绘制到canvas上面,然后可以通过canvas的相关方法取到每一个像素,然后使用去黑底的方法 操纵像素。

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GAN图片生成

生成器网络经过训练,能够欺骗鉴别器网络,因此随着训练的进行,它逐渐产生越来越逼真的图像:人工图像看起来与真实图像无法区分,只要鉴别器网络不可能鉴别两张图片。...使用Conv2DTranspose网络层在Generator用来对图片上采样。 在CIFAR10,50000张32x32 RGB图片数据集上训练。为了训练更容易,仅使用“青蛙"类图片。...实现GAN网络流程: generator网络将(latent_dim, )向量转换成(32,32,3)图片; discriminator将(32,32,3)图片映射到2分类得分上,得到图片为真的概率;...gan网络将隐空间向量映射到鉴别器鉴别generator由隐空间向量生成图片为真的概率上; 使用带real/fake标签的real、fake图片对Discriminator训练; 要训练Generator...iterations = 10000 batch_size = 20 save_dir = 'your_dir'#保存生成图片 start = 0 for step in range(iterations

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