之前写一个图片预览插件的时候，遇到了鼠标滚轮滚动进行图片缩放的需求，现在来回顾一下。
SQPhoto 是一个 Windows 桌面应用的组件，支持 .NET6 和 .NET Framework 4.6 + 。基于 PictureBox 的图片展示工具，增加了拖动和缩放功能，便于在某些场景下的图片展示，比如我前面开发的 Snipping_OCR[2] 工具就使用了这个组件。
鼠标指针指向界面中的 Canvas 画布某个位置 , Canvas 画布中绘制着一张超大图片 , 以该位置为中心 , 滑动鼠标滚轮时进行缩放 ;
图片资源，在我们的业务中可谓是占据了非常大头的一环，尤其是其对带宽的消耗是十分巨大的。
在网页设计中，背景是构建视觉层次和氛围的关键元素之一。CSS的背景属性为我们提供了强大的工具，用于控制元素的背景颜色、图片、以及它们的显示方式。本文将深入浅出地探讨CSS背景属性的基础知识，包括常见问题、易错点及避免策略，并通过实际代码示例加以说明。
PS：在开发中我们会遇到一些图片处理问题，比如说缓存图片了、限制图片大小了、查看图片了等。上一篇文章介绍了图片的全景效果查看，今天介绍一个图片缩放，我们如果有时间的话，可以自己写一个属于自己的库，里面会用到view的按压、事件分发、手势等一些知识，如果没有时间或者不会其他的方法，不妨来看看这个PhotoView。这是一个图片缩放库，对于这样的还有GitView等，下面我就介绍一些用法。
把ImageView或者PhotoView的对象名直接添加到display中就OK 了。
自定义圆形ImageView 圆形ImageView在头像显示用的比较普遍了，今天对于实现圆形ImageView做个总结； 主要思路是 重写 onDraw() ;方法有两个： 使用paint的Shader(着色器)将图片印在一个圆的画板上 使用Bitmap创建一个空的Canvas(画板)，在画板上画一个圆和显示的图片，paint图像混合模式显示 着色器 方式 不带边框 思路 将图片压缩到和控件的大小一致 创建Bitmap 着色器 创建画笔并设置着色器 使用带有着色器的画笔在画板上画圆 private voi
已经 2022 年了，最近北京冬奥会的吉祥物冰墩墩很火，据说一墩难求，各种视频新闻应接不暇。程序员要有程序员的方式，今天我来用 Java 画一个由字符组成的冰墩墩送给大家，这篇文章记录字符图案的生成思路以及过程。
通常我们遇到的图片缩放需求，都是图片基于屏幕自适应后，进行缩放和移动，且图片最小只能是自适应的大小。最近遇到一个需求，要求图片只能在屏幕内缩放和移动，不能超出屏幕。
SwiftUI 提供了强大的布局能力，不过这些布局操作都是在视图之间进行的。当我们想在 Text 中进行图文混排时，需要采用与视图布局不同的思路与操作方式。本文将首先介绍一些与 Text 有关的知识，并通过一个实际案例，为大家梳理出在 SwiftUI 中用 Text 实现图文混排的思路。
小伙伴们，在上文中我们介绍了Android视图控件Button控件，本文我们继续盘点，介绍一下Android视图控件中的第四个控件——ImageView。
首先要吐槽一下微信小程序开发工具没有Linux版本，为了开发微信小程序，我不得不搬出我的娱乐机iMac。对着硕大的屏幕，看着如蚂蚁般的文字，真心想问一下，那些使用iMac做开发机的朋友们不会肩周发炎，双眼发涩么？
在【Android 内存优化】自定义组件长图组件 ( 自定义组件构造方法 ) 基础上继续开发 ;
现在有很多圆形图片的库，用来做用户头像等等，那么它的原理是什么呢，其实很简单。 BitMapUtil public class BitMapUtil { /** * 图片缩放 * wf.wh必须不能是int * * @param source * @param wf * @param hf * @return */ public static Bitmap zoom(Bitmap source, float wf
1、屏幕相关概念 1.1分辨率 是指屏幕上有横竖各有多少个像素 1.2屏幕尺寸 指的是手机实际的物理尺寸，比如常用的2.8英寸，3.2英寸，3.5英寸，3.7英寸 android将屏幕大小分为四个级别（small，normal，large，and extra large）。 1.3屏幕密度 每英寸像素数 手机可以有相同的分辨率，但屏幕尺寸可以不相同， Diagonal pixel表示对角线的像素值（=），DPI=933/3.7=252 android将实际的屏幕密度分为四个通用尺寸（low，medium，high，and extra high） 一般情况下的普通屏幕：ldpi是120dpi，mdpi是160dpi，hdpi是240dpi，xhdpi是320dpi 对于屏幕来说，dpi越大，屏幕的精细度越高，屏幕看起来就越清楚 1.4密度无关的像素（Density-independent pixel——dip） dip是一种虚拟的像素单位 dip和具体像素值的对应公式是dip/pixel=dpi值/160,也就是px = dp * (dpi / 160) 当你定义应用的布局的UI时应该使用dp单位，确保UI在不同的屏幕上正确显示。 手机屏幕分类和像素密度的对应关系如表1所示 手机尺寸分布情况（http://developer.android.com/resources/dashboard/screens.html）如图所示， 目前主要是以分辨率为800*480和854*480的手机用户居多 从以上的屏幕尺寸分布情况上看，其实手机只要考虑3-4.5寸之间密度为1和1.5的手机 2、android多屏幕支持机制 Android的支持多屏幕机制即用为当前设备屏幕提供一种合适的方式来共同管理并解析应用资源。 Android平台中支持一系列你所提供的指定大小（size-specific）,指定密度（density-specific）的合适资源。 指定大小（size-specific）的合适资源是指small, normal, large, and xlarge。 指定密度（density-specific）的合适资源，是指ldpi (low), mdpi (medium), hdpi (high), and xhdpi (extra high). Android有个自动匹配机制去选择对应的布局和图片资源 1）界面布局方面 根据物理尺寸的大小准备5套布局: layout(放一些通用布局xml文件，比如界面顶部和底部的布局，不会随着屏幕大小变化，类似windos窗口的title bar), layout-small(屏幕尺寸小于3英寸左右的布局）， layout-normal(屏幕尺寸小于4.5英寸左右）， layout-large(4英寸-7英寸之间）， layout-xlarge(7-10英寸之间） 2）图片资源方面 需要根据dpi值准备5套图片资源: drawable：主要放置xml配置文件或者对分辨率要求较低的图片 drawalbe-ldpi:低分辨率的图片,如QVGA (240x320) drawable-mdpi:中等分辨率的图片,如HVGA (320x480) drawable-hdpi:高分辨率的图片,如WVGA (480x800),FWVGA (480x854) drawable-xhdpi：至少960dp x 720dp Android有个自动匹配机制去选择对应的布局和图片资源。 系统会根据机器的分辨率来分别到这几个文件夹里面去找对应的图片。 在开发程序时为了兼容不同平台不同屏幕，建议各自文件夹根据需求均存放不同版本图片。 3、AndroidManifest.xml 配置 android从1.6和更高，Google为了方便开发者对于各种分辨率机型的移植而增加了自动适配的功能 <supports-screens android:largeScreens="true" android:normalScreens="true" android:smallScreens="true" android:anyDensity="true"/> 3.1是否支持多种不同密度的屏幕 android:anyDensity=["true" | "false"] 如果android:anyDensity
7天的Rebuttal终于结束了，高强度全力focus到一件事的时候，时间就过的飞快，这一周股市又是腥风血雨，但实属无暇顾及，每天就匆匆看一眼，连悲伤的情绪都没时间流露。好似“折跃”到了2月，在1号算是短暂的休息了一下（其实就是洗了堆了一周的衣物，去修了车），晚上开始回忆一周的经过，总结一周的收获和感受。这可能不是一篇专业度极高的文章，但一定是一个Research萌新的用心之作，如果对你也所帮助那就再好不过了。
前言 因为一些特殊的业务需求，经过一个多月的蛰伏及思考，我开发了这款 jQuery 图片查看器插件 Magnify，它实现了 Windows 照片查看器的所有功能，比如模态窗的拖拽、调整大小、最大化，图片的缩放、旋转，平移、键盘控制等。插件的样式都是最基础的 CSS，定制非常容易，可以轻松修改成自己喜欢的样式。随后会陆续发布 React 及 Vue 相关版本的插件。本文主要介绍插件的特点及使用方法，而关于插件开发的细节将会在之后的具体文章中说明。 Github: https://github.com/
今日，微信公众平台后台编辑器又上线了两个更新，图片缩放和封面图裁剪功能，微信团队真喜欢深夜放毒，不想让人睡的节奏。【微信公众平台编辑器可以剪裁和替换正文图片了】 两个新增的功能如下 1、图片
最近有注意到，很多同学在社区求助图片上传、加载、效果处理等相关的问题，这期专程做这样一个汇总供大家学习参考。 图片上传相关文章 微信小程序多张图片上传功能 微信小程序开发(二)图片上传 微信小程序上传一或多张图片 微信小程序实现选择图片九宫格带预览 ETL：微信小程序之图片上传 微信小程序wx.previewImage预览图片 微信小程序之预览图片 小程序开发：上传图片到腾讯云 .NET开发微信小程序-上传图片到服务器 微信小程序本地图片处理--按屏幕尺寸插入图片 [微信小程序]上传图片到阿里云OSS Py
自定义View是android开发的一个重要技能，用android提供的2/3D绘制相关类可以实现非常多炫酷的效果，需要实打实的编程基础。
下面简单举个微信小程序处理图片的例子，我们首先获取了图片的路径，并使用wx.getImageInfo方法获取了图片信息。然后，我们根据缩放比例计算出新图片的大小，并使用wx.canvasToTempFilePath方法将原始图片缩放到指定大小。一旦新图片生成成功，我们使用wx.saveImageToPhotosAlbum方法将其保存到用户的相册中。
Hello 大家好，我是Youna。我们打工人平时办公免不了要对一些文档格式行转换。我们将探讨几款主流的 PDF 转 Word SDK，分析它们在我们打工人的实际工作中所呈现的优势与劣势。
笔者开源了一个Web思维导图mind-map，最近在优化背景图片效果的时候遇到了一个问题，页面上展示时背景图片是通过css使用background-image渲染的，而导出的时候实际上是绘制到canvas上导出的，那么就会有个问题，css的背景图片支持比较丰富的效果，比如通过background-size设置大小，通过background-position设置位置，通过background-repeat设置重复，但是canvas笔者只找到一个createPattern()方法，且只支持设置重复效果，那么如何在canvas里模拟一定的css背景效果呢，不要走开，接下来一起来试试。
Android的Camera相关应用开发中，有一个必须搞清楚的知识点，就是Camera的预览方向和拍照方向
腾讯云数据万象（Cloud Infinite，CI）能够实现对云上的图片、视频、音频、文档等数据进行处理，为客户提供专业一体化的数据处理解决方案，涵盖图片处理、内容审核、内容识别、媒体处理、文档服务等功能。
本方式是通过使用GDI+的方式在图片框内,绘制图片,并实现图片的放大,缩小,移动等操作!
图片处理工具类代码效果分享 package com.cropbox.demo.uploadHead.utils; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.stereotype.Service; import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.ByteArray
从早期的门户网站，到后面的feeds流，再到如今的各种垂直行业的社区分享，一次次变更成就了近几年行业中的领跑者。从行业领先的微博，再看小红书、B站等等，绝对都是可以看到feeds和社区的影子。而其中跑不掉的原始素材便是基础的图片、音频和视频等。今天就来介绍基于腾讯云如何解决这些社区方案中原始基础素材的问题。
导语 | 腾讯云点播媒资管理新增图片即时处理功能，改写原始图片URL便可简单高效地实现图片缩放、剪裁等各种高频处理任务，快速满足客户批量处理视频封面缩略图、头像裁切、电商商品图调整等需求，帮助客户降本增效。 高清视频多，封面加载慢？ 接触过在线视频管理平台的读者，恐怕都经历过这种糟心的体验：视频列表缩略图加载一两分钟都出不来，让人抓狂。 造成这种糟糕体验的一大原因便是直接拉取高清视频的封面做缩略图。直接由高清视频截取产生的封面，一张的大小就可能超过 1MB 。一个列表20+的类似图片自然会导致加载速度
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Mosaic数据增强提出的作者也是来自Yolov5团队的成员，不过，随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，对于小目标的检测效果还是很不错的。
社群分享实录 昨天赵总在群里遇到foxbarcode在win10中打印预览，显示是条码是正常的。实际打印出来，就是变形的。他一直以为是条码打印机的问题，反复折腾了很久。最后做了两个条码在一个报表中打印出来。对比结果，感觉是函数输出的问题。
有明亮和暗黑主题, 有大纲, 有导出pdf, 有vim编辑模式, 并且注册账号之后, 就可以多平台云同步, 除了网页, mac/win/linux的客户端也有.
工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地通过出入口摄像头，工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地可以对每辆要出施工工地的工程车辆的清洗实现自动识别判定。如果工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地识别到车辆冲洗不合格，工地车辆未冲洗识别抓拍系统 智慧工地就会自动进行抓拍并将违规车辆信息回传给智慧工地系统平台。目标检测架构分为两种，一种是two-stage，一种是one-stage，区别就在于 two-stage 有region proposal过程，类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别，而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。
人数超员识别系统基于计算机视觉分析技术yolov5网络架构对监控摄像头视频采集的画面实时分析，如果人数超员识别系统监测到作业区域超员时，立刻抓拍存档并同步报警回传给后台监控管理中心，提示后台人员及时进行处理。YOLOv5算法具有4个版本，具体包括：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种，本文重点讲解YOLOv5s，其它的版本都在该版本的基础上对网络进行加深与加宽。
Redis Labs 最近宣布了一个新的Redis扩展方式：Redis Module System Redis 现在可以通过 Lua 脚本进行扩展，但 Module 提供了更加底层的 Redis 访问方式 Module System 的意义重大，将汇集大量开发者的智慧，让 Redis 的用户能够使用到更多强大的功能 Module 示例 Redis Lab 发布了一些 module，例如 01 图片处理模块 graphicsmagick GraphicsMagick 是图片处理的瑞士军刀，提供了高效强大的工具
原有的CDN功能支持用法比较复杂，尤其多个功能组合（例如：Resize+Corner）时，会造成代码逻辑比较复杂，各个业务无法复用，相同逻辑有大量重复代码。业务方在使用API是对传入的ptsize大小不知所措，不同机型对应的ptsize大小固定，不能很好地展示图片内容。
ps快捷键常用表，ps快捷键大全！天下武功，唯快不破！看完这篇PS快捷键使用指南，帮你掌握最常用的32个Photoshop 快捷键！
垃圾满溢检测系统通过python+yolov5网络模型技术，垃圾满溢检测系统对控画面中小区内的垃圾桶进行7*24小时不间断监控，发现垃圾桶溢满周围有堆积物立即触发预警推送给相关人员处理。YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片，并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成。这种增强方法可以将几张图片组合成一张，这样不仅可以丰富数据集的同时极大的提升网络的训练速度，而且可以降低模型的内存需求。
业务中涉及图片的制作和审核功能，审核人员需要在图片中进行标注，并说明存在的问题，标注过程中需要支持放大缩小，移动等交互，将业务剥离，这个需求，可以定义为实现一个图片标注功能。
最近开发中遇到这样的需求，recyclerview的item随滚动改变大小和透明度。这个效果看起来挺有动感的，似乎实现起来有点复杂，其实不然，接下来将带领大家手把手实现这个效果。
前阶段了解到了一个新的概念 FaaS , 全称是 Function-as-a-Service，功能即服务，或者函数即服务 AWS 的 Lambda 这个产品就是提供 FaaS 服务的，可以让用户把一段代码提交到 Lambda，这段代码由某个事件来触发运行 假设我们的应用提供了一个图片上传的功能，处理逻辑是把上传的图片保存到云存储，然后把图片缩放到不同的尺寸，用于在网站、手机等不同设备上显示，这些小图也要保存到云存储，同时把图片的相关信息保存到数据库 通常的做法是：在自己服务器的处理逻辑中调用云存储服务接口、
于是，我点开文章后，大概看了下文章的意思，其实就是把一个图片分成九宫图，即拼图的碎片，既然Python都能实现，作为回应，java必然也是可以做到的。
如果要为 Java AWT 界面编程的应用设置键盘按键监听 , 必须为 Frame / JFrame 窗口设置键盘监听 , 为组件设置是无效的 ;
POI-TL是一个用于生成Office文档的Java库，Configure类是该库中的一个配置类，其作用是提供了一些全局的配置选项，可以用于定制化生成的文档。
前言 文字是网页中最基本的元素，一般我们在网页上都是展示的静态文字，但是就效果来说，还是比较枯燥的。文字淡入淡出的动画效果在项目中非常实用，如果有某些关键的文字，可以通过这种动态的效果来提醒用户阅读。
工地安全帽智能识别系统通过opencv深度学习技术，工地安全帽智能识别系统实现对现场人员的安全帽反光衣穿戴进行自动实时识别和检测。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时，YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。按照官方给出的数目，现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
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