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    几行Python代码实现倒放,太好玩

    大家好,我是辰哥~ 开始分享今天的技术之前,先来看几个(gif) (原图1) (倒放1) ---- (原图2) (倒放2) 上诉两个,可以通过几行Python代码就可以实现倒放效果...= Image.open("cg.gif") # GIF 拆分器 list = ImageSequence.Iterator(image) 拆分 imgs = [] # 拆分后的图片进行编号.../chenge/img_%d.png" % k) imgs.append(frame.copy()) k += 1 将拆解后的帧进行反转(倒序排列),并保存成新的reverse_cg.gif...("cg.gif") # GIF 拆分器 list = ImageSequence.Iterator(image) imgs = [] # 拆分后的图片进行编号,从1开始 k = 1 # 遍历图片流的每一帧...原理:读取,将进行拆分(一帧一),将拆分后的进行反转(实现倒放的关键),然后反转后的图片保存新(gif)。

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    图解C语言选择排序算法,含代码分析

    上一篇我们分析了冒泡排序 图解C语言冒泡排序算法,含代码分析 今天来分析一下选择排序 选择排序算法的原理 每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小...代码实现 // // @author: 冲哥 // @date: 2021/12/24 14:43 // @description:实现选择排序 // 微信关注公众号【C语言中文社区】,免费领取300G...33 45 从运行结果可以看出: 第一次扫描将23和12的位置互换 第二次扫描将23和20的位置互换 第三次扫描将23和33的位置互换 第四次扫描排序完成 为了更清楚地了解排序过程,请参照以下图解...图解选择排序 [select] 如果您觉得本篇文章对您有帮助,请转发给更多的人

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    Flutter加载机制解析

    上文研究完 Flutter 的图片加载和缓存管理 Flutter图片加载和缓存机制探究 今天继续研究下 Flutter 是怎么处理的。...当图片解码信息里图片只有一帧的话,那么直接提交这一帧内容并结束, 如果 frameCount > 1 的话,则说明图片不止一帧内容,说明此时加载的是一张。...frameCount; // 如果重复次数是-1 或者完成的次数小于等于循环次数,继续执行_decodeNextFrameAndSchedule if (_codec!....整个的加载流程如图: 总结 从上面的代码中我们可以获取一些结论: Flutter 默认是支持解析的,包括 webp、gif 这些 我们可以自己参考上述内容去实现我们的播放,增加例如动画控制...、播放监听等功能

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    python图像处理-gif

    利用这个原理只要控制好时间,就能够将一系列图片组合在一起形成了,更长的可以形成动画等等。 比如下面的图片,每一张我们称为一帧,我们看到的动态效果,其实就好像在不断翻图片给你看。 ? ?...图片合成 导入os库,利用listdir方法将lion文件夹中的图片全部读取出来,循环打开每一张图片,接着将图片对象添加到frames列表中,最后利用save方法,保存为一张。 ? ? ?...分解成一张张图片 先使用open方法打开动,接着使用ImageSequence将打开的图片对象转换成可迭代的图片序列,通过for循环将图片一张张保存到本地,名字可以自定义。 ? ? ?...想法延伸 的内容还有很多可丰富的地方,也还有很多可优化的地方。...比如你所以把一些尺寸不同的图片合成时,需要先将所有图片统一尺寸,需要使用resize方法;或者你想在图上加上文字,可以结合之前处理单张图片添加文字的方法,处理完之后在统一合成;或者你还想调整的速率等等

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    快速排序(单趟展示)

    展示: 这里最后key移到了L和R相遇的位置,从动图中可以看到,如果我选择首元素作为基准的话,那么我们就得让R先移动,这样才能保证R和L相遇的位置比key小,这里我们来证明一下: 假设有两种情况...就分成了两个区间,[begin,key-1]和[key+1,end],接下来递归的思路就清晰了,我们可以不断进行分治直到区间的长度为0就是L==R还有就是L>R也是也是停止的情况 准备工作完了,接下来完成代码...<= a[key]) { left++; } Swap(&a[left], &a[right]); } Swap(&a[key], &a[right]); } 基本框架就是如上代码...} Swap(&a[key], &a[right]); key = left; QuickSort(a, begin, key); QuickSOrt(a, key, end); } 上面代码就是一个完整的快速排序

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    十张带你搞懂排序算法(附go实现代码

    代码已经收录到我的github,需要的自取:https://github.com/asong2020/go-algorithm/tree/master/sort 算法分类 我们常见的排序算法可以分为两大类...空间复杂度 空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度,所谓的临时占用存储空间指的就是代码中**「辅助变量所占用的空间」,它包括为参数表中「形参变量」分配的存储空间和为在函数体中定义的...当最好的情况下,也就是要排序的表本身就是有序的,那么我们比较次数,根据我们的代码可以推断出来就是n-1次的比较,没有数据交换,时间复杂度为O(n)。...因为我们的代码在运行时运行过程中临时占用存储空间大小的量度没有变化,所以空间复杂度仍为O(1)。 2....在最好的情况,我们要排序的表本身就是有序的,那我们的比较次数就是上面代码tmp<numbers[j-1]的比较,因此没有移动记录,时间复杂度为O(n)。

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