Python(三) PIL, Image生成验证图片 安装好PIL,开始使用. 在PyCharm中新建一个文件:PIL_Test1.py 1 # PIL 应用练习 2 # 3 # import PIL 4 # from PIL import Image 5 # a = Image.open("E:\\照片\\2017-8-6_北海公园\\QQ图片20170806213744.jpg") 6 # a.rotate(30).show() 7 8 # --------------------

原文地址:https://css-tricks.com/fun-times-css-pixel-art/#article-header-id-4 译者:nzbin 友情提示:由于国内网络的原因,CodePen可能会打不开或者非常慢,请耐心等待! 像素艺术作为一种遗失的艺术形式,与超清晰,高分辨率图片相比黯然失色.我在CodePen上浏览时偶然发现了一些像素艺术,它提醒我这种艺术是多么令人敬畏! See the Pen Pikachu pixel css by Devi Krisdiansyah

原文地址:Pixel accurate collision detection with Javascript and Canvas 译者:nzbin 我正在开发一个需要再次使用碰撞检测的游戏.我通常会使用简单高效的盒模型碰撞检测.盒子模型的主要原则就是把所有的物体都抽象成正方形,如果两个正方形有重叠,就认为是一次碰撞.这通常是一个简单的游戏所需要的.但是因为这种模型我之前用过多次,我想尝试一些更深刻更准确的方法. 我选择从像素级层面来看是否发生了碰撞.首先我要了解“像素是什么”.我测试的元素透

flappy bird制作全流程: 一.前言 像素小鸟这个简单的游戏于2014年在网络上爆红,游戏上线一段时间内appleStore上的下载量一度达到5000万次,风靡一时, 近年来移动web的普及为这样没有复杂逻辑和精致动画效果,但是趣味十足的小游戏提供了良好的环境, 同时借助各大社交软件平台的传播效应,创意不断的小游戏有着良好的营销效果,得到了很多的关注. 此前在网上查询了很多关于这个小游戏的资料,但是大多杂乱无章,自己的结合相关教程将这个游戏的主要框架整理出来,供大家一起学习. 二.技术要

了解移动web像素的知识,主要是为了切图时心中有数.本文主要围绕一个问题:怎样根据设备厂商提供的屏幕尺寸和物理像素得到我们切图需要的逻辑像素?围绕这个问题以iphone5为例讲解涉及到的web像素相关知识. 一.前置知识 1. iphone5的相关参数 iPhone 5 处理器 苹果A6处理器,1.3Ghz 屏幕 四英寸1136 × 640 Retina Display 主摄像头 800万像素 前置摄像头 120万像素 闪存 16GB 32GB 64GB 机身 前钢化玻璃面板,后混合面板+金属边

现在这个社会发展的太快,到处都充斥着各种各样的资源,各种开源的平台,如github,codeproject,pudn等等,加上一些大型的官方的开源软件,基本上能找到各个类型的代码.很多初创业的老板可能都曾经说过基本上我的程序员不需要自己写算法,但是他们要学会搜索,强有力的搜索能力基本能解决可能会遇到的一切问题,比如前一段时间流行的prisma滤镜,现在你在github上能找到一大堆了. 可我想表达的并不是这个,上述这个情况确实是正确的.但是,我相信这个世界上90%的开源代码是垃圾代码,还有9%的

https://zhidao.baidu.com/question/143233873.html 1米X1米换算成像素是2835X2835的

An image is represented by a binary matrix with 0 as a white pixel and 1 as a black pixel. The black pixels are connected, i.e., there is only one black region. Pixels are connected horizontally and vertically. Given the location (x, y) of one of the

简单记录一下这两天用Texture实现渲染YUV420P的一些要点. 在视频播放的过程中,有的时候解码出来的数据是YUV420P的.表面(surface)通过设置参数是可以渲染YUV420P的,但Texture纹理似乎不支持直接渲染YUV420P.表面(surface)用法似乎比较单一,通常用来显示数据,用Texture的话就可以用上D3D的许多其他功能,做出一些效果.当然,这看个人需求,通常而言显示视频数据用表面就够了. 1.利用像素着色器把YUV420P数据转为RGB32 视频播放过程中帧与

1.媒体查询方法在 css 里面这样写 -------------------- @media screen and (min-width: 320px) and (max-width: 480px){在这里写小屏幕设备的样式} @media only screen and (min-width: 321px) and (max-width: 1024px){这里写宽度大于321px小于1024px的样式(一般是平板电脑)} @media only screen and (min-width:

文/stark_yang(简书作者)原文链接:http://www.jianshu.com/p/b83dca88ef73著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权,并标注“简书作者”. 时常总结以前学过的东西,才能不断向前,在这里总结一下之前遇到过的关于如何绘制一像素线的问题,我们在这里主要解决两个问题,第一个是在项目中为什么需要一像素的线?第二个是在(storyboard?)中怎样画出一像素的线? 首先为什么要画一像素的线?当我们在代码中或storyboard中设置坐标系统中的任何图形时,采用的

Atitit  图像处理Depixelizing Pixel Art像素风格画的矢量化 在去年的时候,偶然看到hqx算法. 一个高质量的插值放大算法. 与双线性插值等插值算法相比,这个算法放大后对人眼保护相对比较好. 没有双线性插值看起来模糊,固然,也抽空把算法简单优化了一下. 常规的图像填充采样放大 "经典"的图像填充采样放大,应用线性滤波器,或导出于分析插值理论.或导出于信号处理理论.使用滤波器的实例,比如"最近邻,Bicubic和Lancosz [ Wolberg 19

# -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image from pylab import * def compare_pic_L(pic1,pic2): #打开第一张图片 im1 = Image.open(pic1).convert('L') print im1.format ,im1.size, im1.mode #像素值转数组 aim1 = np.transpose(array(im1)) #im1.show() im2=Image.open(pic2)

现象 UICollectionView的内容在按Home键再回到APP时,会下沉64像素. 原因 页面有NavigationBar,正好是64像素,Controller勾选了Adjust Scroll View Insets导致. 解决方案 在Storyboard中取消勾选Controller的Adjust Scroll View Insets. 或者 self.automaticallyAdjustsScrollViewInsets = NO; 另一种解决方案: self.edgesForEx

在.net下,如果你加载了一副8位的灰度图像,然后想向其中绘制一些线条.或者填充一些矩形.椭圆等,都需要通过Grahpics.FromImage创建Grahphics对象,而此时会出现:无法从带有索引像素格式的图像创建graphics对象 这个错误,让我们的后续工作无法完成.本文叙述了一种另外的方法来实现它. 我们通过Reflector发编译.net framework的相关函数后发现,FromImage的实现过程如下: public static Graphics FromImage(Imag

片元着色器(Fragment Shader)被称为像素着色器(Pixel Shader),但片元着色器是一个更合适的名字, 因为此时的片元并不是一个真正意义上的像素.

根据这篇解码出yuv数据后 海思h264解码库 y,u,v数据全部存进数组内,          IntPtr y = _decodeFrame.pY;                 IntPtr v = _decodeFrame.pV;                 IntPtr u = _decodeFrame.pU;                 byte[] ys = new byte[yLength];                 Marshal.Copy(y, ys, 0,

一幅彩色图像的基本要素是什么? 说白了,一幅图像包括的基本东西就是二进制数据,其容量大小实质即为二进制数据的多少.一幅1920x1080像素的YUV422的图像,大小是1920X1080X2=4147200(十进制),也就是3.95M大小.这个大小跟多少个像素点和数据的存储格式有关.下面简述yuv与像素的关系: YUV与像素的关系: YUV是利用一个亮度(Y).两个色差(U,V)来代替传统的RGB三原色来压缩图像.传统的RGB三原色使用红绿蓝三原色表示一个像素,每种原色占用一个字节(8bit),

1. 引言 从根本上来说,一张图像是一个由数值组成的矩阵.这也是opencv中使用 代表黑色,代表白色.对于彩色图像(BGR三通道)而言,每个像素需要三个这样的8位无符号数来表示,这种情况下,矩阵的元素是一个三元数. opencv允许我们创建不同像素类型的矩阵或图像,例如整型(CV_8U)或者浮点型(CV_32F),它们在一些图像处理过程中,用来保存诸如中间值这样的内容非常有用.大多数矩阵运算可以被应用于任意类型的矩阵,但是有些运算对数据类型或者矩阵的通道数有所要求. 典型的opencv C++

DPI与PPI DPI(Dots Per Inch)是印刷行业中用来度量空间点密度用的,这个值是打印机每英寸可以喷的墨汁点数. 计算机显示设备从打印机中借鉴了DPI的概念,由于计算机显示设备中的原子单位不是墨汁点而是像素,所以就创造了PPI(Pixels Per Inch),这个值是屏幕每英寸的像素数量,即像素密度(Screen density).由于各种原因,目前PPI(主要是iOS)和DPI(比如在Android中)都会用在计算机显示设备的参数描述中,不过二者的意思是一样的,都是代表像素密度

Android支持下列所有单位: px(像素):屏幕上的一个点.不同设备显示效果相同,一般我们HVGA代表320×480像素,这个用的比较多.in(英寸):长度单位.mm(毫米):长度单位.pt(磅):1/72英寸.是一个标准的长度单位,用于印刷业,非常简单易用: dp(dip)(与密度无关的像素):一种基于屏幕密度的抽象单位.与像素没有关系.在每英寸160点的显示器上,1dp = 1px. sp(与刻度无关的像素):主要用于字体显示.根据 google 的建议,TextView 的字号最好使用