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51.如何裁剪图片

虽然当前在手机上裁剪图片很方便,但是如果需要处理大量的图像,手工处理可能是很漫长、枯燥。让计算机去处理成千上万的的图片编辑,是最高效的方法。这回介绍一下使用Python如何完成图像裁剪。...一、待裁剪图片 读者朋友可以下载这个图片做练习,当然也可以去网络上下载自己的喜欢的图片。下面这幅图片,是本次实例中使用的图片。 ?...二、裁剪原理 裁剪图像就是在图像内选择一个矩形区域,然后删除矩形之外的一切图像。 三、程序实现 图像处理,使用Python的第三方库Pillow。...本次实例程序的功能是将待裁剪图像中的向日葵,裁剪处理,保存成为一幅新图像。 ? 三、裁剪结果展示 ?

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    如何使用FormData上传压缩裁剪后的图片Blob对象

    在前端页面,我们通常会遇到需要用户上传图片的操作,可能还会在前端进行图片编辑的操作(比如头像的选区裁剪),然后如果图片过大的话,我们还会对图片进行压缩。...这些功能我们通常通过Canvas来进行,最后使用Canvas API函数toDataURL来得到图片的Base64字符串,然后当我们要上传到后台的时候,会面临2种选择: 直接将图片的Base64字符串Post...initial-scale=1.0"> 使用FormData上传压缩裁剪后的图片...var formData = new FormData(); //注意:此处第3个参数最好传入一个带后缀名的文件名,否则很有可能被后台认为不是有效的图片文件...(err); }) }); } } /** * 压缩裁剪图片

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    如何快速处理图片大小?压缩和裁剪的区别

    在很多网站的上传页面上,如果图片体积过大是无法进行上传的,这时候就需要对图片的大小进行处理,那么如何快速处理图片大小呢? 如何快速处理图片大小? 想要知道如何快速处理图片大小可以参照以下几种方法。...这里所说的图片大小是指图片的体积而不是图片的长宽度。往往越是清晰的图片,分辨率高的图片体积越大。在如何快速处理图片大小的时候,可以对原来的图片进行压缩。...压缩和裁剪的区别 如何快速处理图片大小可以对图片进行压缩,还有一种处理图片的方式是裁剪图片也可以调整图片的大小,这两者有什么区别呢?...裁剪图片只是改变图片的长宽,而不会改变图片的分辨率以及清晰度,因此裁剪过后的图片往往体积也是比较大的,如果想要整体缩小图片的体积,可以使用专业软件进行图片压缩,许多的作图软件使用都非常的方便,方法非常简单...以上就是如何快速处理图片大小的相关内容。现在不止有一些主流的制图软件,可以快速操作图片,还有一些在线制作图片的软件,可以帮助大家快速处理图片大小。

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    这11个新的Figma隐藏技巧,大幅提升你的设计效率

    今天我们为大家分享11个新的Figma隐藏技巧,我猜你可能真的不知道。快学起来。 1. 快速裁剪 假设您正在设计一个网站并希望裁剪多张产品图片以适合页面上的特定区域。...一种选择是使用遮罩工具创建精确的图像裁剪。这可能很耗时。 不过,如果你想快速裁剪图片,只需使用键盘快捷键“option + 双击”即可快速裁剪图片。这可以节省您的时间并使裁剪过程更快更容易。...3.整理 在 Figma 中工作的挑战之一是保持你的设计有条理和整洁。幸运的是,Figma 有一个有用的 Tidy Up 功能,可以帮助您快速轻松地清理您的设计。...其次,它允许您快速检查设计的响应能力,因为您可以看到框架内的元素如何适应不同的屏幕尺寸。第三,它更容易知道什么是什么,因为您可以清楚地看到每个屏幕的边界和其中的元素。‍...9.选择嵌套对象 这使您可以快速轻松地选择画布上的对象,而不管它们在层次结构中的位置如何。 要使用此功能,请将光标悬停在要选择的对象上。

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    知名图片分享平台 Pinterest 如何有把握地扩展 Kubernetes

    缓存越大,服务器中可保留的事件就越多,并且更有可能在连接中断时无缝地为客户端提供事件流。...如何平衡故障覆盖率和信号灵敏度是一个很大的挑战。对于现有的 Kubernetes 指标,我们分流并挑选重要的指标进行监控和报警,以便我们能更主动地发现问题。...虽然目前的内核默认设置是不主动回收分配的页面以有效地重新使用,但我们目前正在研究设置基于 memory.stat 文件的监控,并强制 cgroup 在内存使用接近极限时尽可能多地回收页面。...在决定 “如何处理” 之前,先关注 “为何引起”。解决问题的第一步是了解瓶颈是什么以及为何出现瓶颈。如果你找到了根本原因,就等于你找到了一半的解决方案。2....我们期待有更积极和准确的容量规划来防止平台出现过载或是交付能力不足。 鸣谢 Pinterest 的许多工程师在扩展 Kubernetes 平台以赶上业务增长这过程中做出了很多努力。

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    如何用 Serverless 优雅地实现图片艺术化应用

    本文将分享如何从零开始搭建一个基于腾讯云 Serverless 的图片艺术化应用! ?...模块概览 上传图片 ? 上传图片 浏览图片 ?...浏览图片 用对象存储提供存储服务 在开发之前,我们先创建一个 oss 用于提供图片存储(可以使用你已有的对象存储) mkdir oss 在新建的 oss 目录下添加 serverless.yml component...= Buffer.from(imgBase64.replace(/^data:image\/\w+;base64,/, ""), 'base64') // 调用预先提供tensorflow服务加工图片...,那么使用 npm install --production 就能解决问题 如果超的太多,那就通过挂载 cfs 文件系统来进行规避,我会在下面部署 tensorflow 算法模型服务章节里面,展开聊聊如何把

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    Serverless实践系列(八):如何优雅地给网站图片加水印

    前言 很多论坛、博客在进行图片上传之后,都会给自己的图像加上水印,这样可以证明这张图片「属于我」或者是「来自我的博客/网站」。 传统的加水印的方法,通常是在流程内进行,即: ?...,再将图片覆盖或者单独存储,用户如果需要读取图片时,可以自动变为已经水印后的图片。...("/tmp/font.ttf", 40) # 操作新建的空白图片>>将新建的图片添入画板 d = ImageDraw.Draw(txt) # 在新建的图片上添加字体 d.text...可以看到成功生成了一个图片: ? 可以看到图片的右下角,有我们代码中添加的水印: ? 至此,我们完成了通过云函数 SCF 为您的网站图片添加水印的基本流程。...即使面对高并发,有大量的图片上传时,我们要做的也仅仅是通过 SDK,将图片传入到 COS 中。 ?

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    Java图片处理实战:如何优雅地实现上传照片智能压缩

    Java图片处理实战:如何优雅地实现上传照片智能压缩 前言 在现代Web应用中,图片处理是一个常见且重要的需求。无论是用户头像、商品图片还是访客照片,都需要进行适当的处理以确保系统性能和用户体验。...本文将详细介绍如何使用Java实现一个智能的图片压缩工具,它能够自动检测图片尺寸并进行等比例缩放。...需求分析 在实际项目中,我们经常遇到以下场景: 用户上传的图片尺寸过大,需要压缩到指定大小 需要保持图片的宽高比例,避免图片变形 处理后的图片需要上传到云存储 整个处理过程需要异常处理和日志记录 解决方案设计...URL,可以缓存处理结果,避免重复下载和处理 异步处理:对于大量图片处理,可以考虑使用异步任务队列 图片格式选择:根据实际需求选择合适的图片格式(JPEG、PNG、WebP等) 尺寸预检...本文介绍了一个完整的Java图片处理解决方案,它具有以下特点: 智能检测:自动识别需要处理的图片 等比例缩放:保持图片原始比例,避免变形 高质量处理:使用高质量的渲染算法 异常安全:完善的异常处理机制

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    【知乎精选】如何准确又通俗易懂地解释大数据及其应用价值?

    2009年华盛顿大学的研究人员使用15万张Flickr上的图片,重建了整个罗马城的3D模型。整个重建过程的计算使用了496个CPU核心,耗时8小时。如果每张照片按100KB计算,总数据量达到15GB。...更直观的感受、更精细的判断、更准确的预测...这些都是某种中间目标/中间价值,而非终极目标/终极价值。...一方面,一些大数据技术公司正在千方百计地鼓动农民和织布厂购买大数据(大数据时代的电子政务、大数据时代的品牌战略)。...不是说更准确的数据对电子政务完全没价值,但是投入产出比肯定不高,因为这些数据用抽样一样可以保证精度,数据再多,热机功率也无法突破极限。...); 将市场交易信息汇总成实时数据供宏观政策决策不是大数据的价值(抽样也可实现),根据个人交易记录和行为特征降低在线交易的撮合成本是大数据的价值(更高效率的微观干预); 目前排名第一答案中的『在知乎上如何能获得更多赞同

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    如何高效、快速、准确地完成ML任务,这4个AutoML库了解一下

    只需要很少的工作,AutoML 就能通过快速有效的方式,为你的 ML 任务构建好网络模型,并实现高准确率。简单有效!数据预处理、特征工程、特征提取和特征选择等任务皆可通过 AutoML 自动构建。...通过使用最近的一些方法,比如贝叶斯优化,该库被用来导航模型的可能空间,并学习推理特定配置是否能很好地完成给定任务。...该库专为大规模优化具有数百个参数的模型而设计,显式地用于优化机器学习 pipeline,并可选择在多个核心和机器上扩展优化过程。...另外:该库与 sklearn 自然集成,可以使用常用的模型和方法,能很好地控制时间; 如果你的首要任务是实现高准确率,并且不需要考虑长时间的训练,则使用 TPOT。...额外收获:为最佳模型输出 Python 代码; 如果你的首要任务是实现高准确率,依然不需要考虑长时间的训练,也可选择使用 HyperOpt-sklearn。

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    如何快速地将WordPress文章内所有外部图片转换为本地链接?

    ; 修复本地化保存到数据库文件显示异常的问题; 新增可设置图片本地化后,自动将图片设置为文章的特色图片; 新增自动给图片添加alt属性时,会将空值的alt重新设置; 修复图片压缩时会重复下载两次的问题;...优化批量压缩图片功能。...; 新增域名白名单,插件将忽略白名单内的域名,不会进行本地化; 新增自定义图片保存类型功能 新增图片批量压缩功能; 接口增加随机时间戳; 优化自动发布文章的定时任务 修复压缩图片时图片读取失败的问题 修改代码适配...; v1.1.3 本地化下载图片的方式调整为curl获取,并模拟referer绕过防盗链; 修改插件全局变量、函数的命名前缀; 修复没有判断图片下载结果导致的异常问题; 功能展示 图片本地化(点击放大...选项说明 1.图片本地化时保存到数据库 不开启的话,本地化的时候下载的图片不会在数据库内新增关联信息;开启之后,本地化的图片可以在媒体库内查看,并且可以重复使用; 2.发布时图片自动添加alt属性 img

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    设计稿转代码 — Semi D2C 实践方案

    裁剪规则的准确度会直接影响可转码的覆盖度。 遇到的问题 在 C2D 环节,需要将 Semi Design 组件的 DOM 转换成 Figma 的变体,上述三条标准均为硬性指标。...但由于浏览器和 Figma 这两个宿主环境不一致,我们在实践过程中遇到了诸多难题,比如 CSS 与 Figma 样式差异过大、变体图层过多突破宿主内存限制、准确还原 AutoLayout 自动布局难等,...eg: Figma 不支持 margin。 如何在合理的图层中配置 AutoLayout,规则穷举的结果不一定符合设计师使用习惯。...如何准确将页面布局还原? 由于渲染引擎不同,Figma 画布中的布局与传统的 HTML CSS 支持的布局有着较大差异。...具体细节,参考“实现难点 - D2C 的难点 - 如何准确将页面布局还原”章节。 为什么不选择基于视觉识别的路线?相比于识图的路线,C2D 后 D2C 的优势在哪里?

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    CodeBuddy IDE 全面体验测评:AI 驱动的全栈开发新时代

    本文将带领大家深入体验这款创新工具的强大功能,探索它如何重塑开发者的日常工作流程。...具备更强大的语言理解和生成能力,能够更准确地把握用户意图,生成的内容质量更高,在信息的逻辑性、连贯性和丰富度上表现突出,可更好地应对多轮对话、专业领域知识问答等复杂场景。...通过以上步骤,我们成功地将自定义 MCP 集成到了 CodeBuddy IDE 中,并验证了其功能。...值得注意的是,由于原始设计稿中没有包含实际图片资源,生成的代码中使用了占位图或默认样式来表示图片区域。...技术评估与分析 通过这个实例,我们可以对 CodeBuddy IDE 的 Figma 设计转代码能力进行以下评估: 还原度:整体还原度非常高,布局、颜色、字体等关键元素都得到了准确转换 代码质量:生成的代码结构清晰

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    CodeBuddy IDE 全面体验测评:AI 驱动的全栈开发新时代

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    2025年9月最全盘点:支持设计稿转前端代码的5款工具,腾讯云CodeBuddy凭何胜出?

    本文梳理5款主流“设计稿转前端代码”工具的最新功能、价格与2025年9月官方活动,重点解读腾讯云代码助手CodeBuddy如何凭借“混元大模型+设计识别引擎”把设计稿还原度拉到95%以上,并直接对接腾讯云...Adobe XD、本地图片 仅Figma Figma、Sketch、Adobe XD Figma、Sketch...、Vue、HTML React、Next.js React、Tailwind 还原准确率 95%+(混元大模型微调)...四、实测:把Figma登录页转成React+TypeScript • 00:00-00:03 在CodeBuddy插件中选择“设计稿导入”,粘贴Figma文件URL。...五、如何立即上手 打开腾讯云官网 → 代码助手CodeBuddy → 设计转代码 → 立即体验(2025-09活动送50个免费导出)。

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    抖音前端团队的设计稿转代码 — Semi D2C 实践方案

    裁剪规则的准确度会直接影响可转码的覆盖度。 遇到的问题 在 C2D 环节,需要将 Semi Design 组件的 DOM 转换成 Figma 的变体,上述三条标准均为硬性指标。...但由于浏览器和 Figma 这两个宿主环境不一致,我们在实践过程中遇到了诸多难题,比如 CSS 与 Figma 样式差异过大、变体图层过多突破宿主内存限制、准确还原 AutoLayout 自动布局难等,...如何准确将页面布局还原? 由于渲染引擎不同,Figma 画布中的布局与传统的 HTML CSS 支持的布局有着较大差异。...具体细节,参考“实现难点 - D2C 的难点 - 如何准确将页面布局还原”章节。 为什么不选择基于视觉识别的路线?相比于识图的路线,C2D 后 D2C 的优势在哪里?...对于品牌体验有强定制诉求的场景,C2D2C 相比视觉识别,更有优势,能更好地与设计规范及结合。 是否能作为通用方案开放?

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