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微信黑暗模式终于来啦!UI设计细节完全分析及体验

支付界面中的图标,处理方式同上边一样,右图比左图的图标亮度要高一些。但是下图中绿色的大色块,颜色却一致。 ? 公众号文章页面对比 ? ?...另外,想在黑暗模式上贴各种表情的作者可要注意了,你的GIF表情可能会变成上图那样? 就像在黑色背景下开了个白色天窗!一大波白色不透明GIF图即将失效!...关于聊天时使用的透明动图,其实仔细看还是有不少毛边的,之前我们也做过相关的分析文章。因为这种情况单纯使用256色的GIF效果已经非常差了。具体实现方式可以看这里:不要大白边!...聊聊GIF动画毛边处理方法。以免出现像下面的情况: ? 弹层及搜索框 弹层颜色在两种模式下颜色没有发生变化,搜索框颜色在针对黑暗模式设计时,可以考虑在白色基础上进行透明度处理。 ?

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C# .net core中如何将多张png图片合并成一个gif

/ fps; //根据帧率技术延迟 GifDisposalMethod disposalMethod = GifDisposalMethod.RestoreToBackground; //背景处理方式...} firstFrame.SaveAsGif(outputPath); return outputPath; } 最后合成效果(都多多少少有点问题) 大致显示正常(但锯齿和毛边严重...-lavfi paletteuse:这是一个复杂的滤镜图描述,指示ffmpeg如何处理输入内容。...paletteuse是一个特定的滤镜,它使用前面的name.png输入作为源来生成一个调色板,并使用这个调色板来处理其他输入(在本例中即img_%d.png匹配到的文件)。...Path); } 最后展示效果 总结 有的时候其实是比较简单的问题,但如果思路限制在C#的话可能还是比较麻烦的,要去一个个图片处理库试了;

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python图形用户界面:教你实现一个gif处理软件(下)

之前写过如何实现gif处理工具的案例,演示了效果和分析了实现的步骤,这篇就来讲讲具体的代码实现。 具有的功能: 1.可以一次性选择多张图片,选择后会显示出第一张图片的宽和高,默认帧率500。...2.点击开始处理后,会在本地生成动图,动图的名称会默认以第一张图片的名字加上.gif,生成后会自动加载动图以500帧率(500ms)播放。...QtCreator界面设计工具,新建一个叫做 gif.ui 的ui文件,接着设计处理程序的界面。...2.转换界面为python文件代码 利用pyside2-uic将gif.ui转换成ui_gif.py文件。 pyside2-uic -o ui_gif.py gif.ui 3.初始化界面 ? ?...5.实现处理图片生成动图 实现点击处理效果,会在本地生成一张合成的动图。处理前会先获得我们设置的参数,没有设置就会采用默认值,这里可以设置生成动图的宽和高,以及播放的速率。 ? ?

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基础 | 前端图片选择问题

GIF GIF仅有256种颜色,并且对透明对支持仅仅局限于全透明或者不透明,因此,gif若作为非动图来说,只能用于颜色不太复杂的图片。...不过alpha透明的png8在ie6上的表现并不如人意,在ie6上,其半透明处会以全透明来显示,并且毛边严重。...在我测试过程中发现,png8采用alpha透明,依然会出现一些毛边。 比对可以发现,上面png8+alpha透明的图片比起下面png32的图片还是多了一些锯齿。不过整体影响不算太大。...因为桌面端相较于移动端,网速更友好,同时,显示器的浏览对于图片的精细程度要求更高,因此,一些比较复杂的按钮,logo还是应当采用png32来处理。...png8+索引透明可以用来处理桌面端对于低版本浏览器的(ie6)的兼容问题,虽然采用背景杂边的方式只能解决部分锯齿问题,但总好过于无。ie6已然是很早之前的浏览器,本身对其的兼容就势必会牺牲一些东西。

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关于webp图片格式初探

转换后的 WebP 体积大幅减少,图片质量也得到保障(同时肉眼几乎无法看出差异) 转换后的 WebP 支持 Alpha 透明和 24-bit 颜色数,不存在 PNG8 色彩不够丰富和在浏览器中可能会出现毛边的问题...通过阅读文献了解到 WebP 使用的是 Fancy 采样算法,既然是采样算法必然有采样区块,而 JPEG 的采样区块是 8*8,对于原始图片的长宽不是 8 的倍数,都需要先补成 8 的倍数,使其能一块块的处理...它的压缩规律从符合第二条,但建议表情图片少用渐变杂色和不必要的线条 直线与曲线理论上也是增加了色彩数(因为曲线边缘会存在渐变),建议如果表情中可以“直”的地方就不要“弯” WebP 格式的图片不会存在毛边问题...目前 Animated WebP 支持将 GIF 直接转换成 Animated WebP,或者将多张 WebP 图片组合成 Animated WebP。...与传统的 GIF 图比较,Animated WebP 的优势在于: 支持有损和无损压缩,并且可以合并有损和无损图片帧 体积更小,GIF 转成有损 Animated WebP 后可以减小 64% 的体积,

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图片格式WEBP全面解析

转换后的 WebP 体积大幅减少,图片质量也得到保障(同时肉眼几乎无法看出差异) 转换后的 WebP 支持 Alpha 透明和 24-bit 颜色数,不存在 PNG8 色彩不够丰富和在浏览器中可能会出现毛边的问题...通过阅读文献了解到 WebP 使用的是 Fancy 采样算法,既然是采样算法必然有采样区块,而 JPEG 的采样区块是 8*8,对于原始图片的长宽不是 8 的倍数,都需要先补成 8 的倍数,使其能一块块的处理...它的压缩规律从符合第二条,但建议表情图片少用渐变杂色和不必要的线条 直线与曲线理论上也是增加了色彩数(因为曲线边缘会存在渐变),建议如果表情中可以“直”的地方就不要“弯” WebP 格式的图片不会存在毛边问题...目前 Animated WebP 支持将 GIF 直接转换成 Animated WebP,或者将多张 WebP 图片组合成 Animated WebP。...与传统的 GIF 图比较,Animated WebP 的优势在于: 支持有损和无损压缩,并且可以合并有损和无损图片帧 体积更小,GIF 转成有损 Animated WebP 后可以减小 64% 的体积,

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新知 | 腾讯明眸·极速高清 —— 更高清更低码率的媒体处理技术方案

腾讯明眸的整体处理pipeline也与普通媒体处理的流程有较大的区别,在视频解码后,我们会先进行场景分析、毛刺检测、噪声检测、交错检测等预分析流程,来分析视频源的画面质量,然后针对不同的场景和画面质量情况...极速高清的初始研发时,我们更专注于如何利用好当前的编码器和画质处理能力。...首先,我们处理的视频源是被压缩过的, 因此一定已经存在一些细微的毛刺毛边。...而我们在二次压缩时候,编码器是无法区分这些毛刺/毛边是真实的纹理还是一些噪声数据,会对这些毛边也进行压缩,而这类毛边的压缩会消耗编码中大量的码率。...其中,前置处理基于预训练的模型,抹平消除视频源附带的毛边细节,使整体的边缘更加平滑,也更有利于视频压缩。其次,当编码设置的码率很低时,这时模型预估压缩后的视频,会产生码率不足导致的块效应和大量噪声。

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阅读时间:2分钟 | 原始图片去毛边去噪音,分享一行代码

引言 今天我们不做音视频的分享文章,改为图片处理。之前曾经有一系列文章介绍过图片的处理工具。我们一如既往的还使用 ImageMagicks 这个古老而强劲的程序。 缘起 说一个应用场景。...可是发现,扫描出的图片有毛边儿,有一些星星点点的噪声,看起来非常不舒服。 于是有了一个需求,能不能把这些干扰的因素都给抹除掉呢?800多张图片,要是有批处理工具就好了。...就问 ImageMagicks 号称图片处理界的“老魔法师”,能不能给点意见! 这对于 ImageMgicks 简直是小菜一碟,只需设置几个参数就OK了。...:_) 写在最后 举一反三,会一张图片的处理,800张,8000张,都不是啥事儿了。 你 get 到其中的奥妙了吗?

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