word_cloud调整图片参数

2024-11-03

Python word_cloud 样例标签云系列（三）

转载地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20436642word_cloud/examples at master · amueller/word_cloud · GitHub 上面是官方样例.这一篇里的大部分尝试都基于这些样例进行修改.前提是你已经完成了安装,依照上一篇修改了 FONT_PATH . 还记得 http://zhuanlan.zhihu.com/666666/20432734 里提到的中文分词方法吧,这次我们就不再赘述对文本的预处理了.有所不同的是,在

.NET 调整图片尺寸(Resize)各种方法

本文中如无特别说明 .NET 指 .NET 5或者更高版本,代码同样可用于 .NET Core 前言调整图片尺寸最常用的场景就是生成缩略图,一般为保持纵横比缩小,如果图片放大会使图片变得模糊,如果确实有这方面的需求,可以寻找开源的AI放大图片的方法. 1.ImageSharp 开源地址:https://github.com/SixLabors/ImageSharp 安装: dotnet add package SixLabors.ImageSharp 使用: using var image =

利用FastReport传递图片参数，在报表上展示签名信息

在一个项目中,客户要求对报表中的签名进行仿手写的签名处理,因此我们原先只是显示相关人员的姓名的地方,需要采用手写方式签名,我们的报表是利用FastReport处理的,在利用楷体处理的时候,开发展示倒是正常效果,不过实际上在服务器运行的时候,出来的确实正规的宋体格式,相应的字体都已经安装,不过还是没有生效.因此采用变通的方式,在对应签名的地方采用图片的格式显示,实际效果达到要求.本篇随笔介绍这个过程,利用FastReport传递图片参数,在报表上展示签名信息的处理. 1.报表上的设计处理例如我们

Linux中如何使用gThumb批量调整图片大小

Linux中如何使用gThumb批量调整图片大小导读如果你的工作涉及到图片编辑和处理,就一定会有同时对多张图片进行批量大小调整的经历.虽然大多数图片编辑应用都能够非常容易地批量调整多张图片,但对于新手用户来说,总是不太容易轻松找到并使用相关功能,因此本文将向大家介绍如何在 Linux 桌面系统中使用 gThumb 软件来批量调整图片大小. 由于主要步骤都以 gThumb 为中心,所以请先确保你在系统中已经安装了该应用.如果没有,可以自行在 Ubuntu Software Center 中搜索

【Shared Server Mode】测试调整shared_servers参数对数据库的影响

本文来源于:secooler 的 <[Shared Server Mode]测试调整shared_servers参数对数据库的影响> 关于Shared Server模式的配置方法请参见文章<[Shared Server Mode]"专有服务器模式"调整为"共享服务器模式 shared_servers参数是个可以动态调整的参数,我们观察一下这个参数调整对系统后台Shared Server进程启动的影响以及对数据库的影响. 1.调整shared_serve

wps 批量调整图片大小宏

Sub 批量调整图片大小() ' ' 批量修改图片 Macro ' 宏由 zxz 录制,时间: 2014/10/29 '批量调整图片大小,避免图片太大显示不完全 '循环图片集合 For Each iShape In ActiveDocument.InlineShapes '将高宽比还原为100% iShape.ScaleHeight = iShape.ScaleWidth = '用500除图片宽度,得出一个宽度比 myScale = / iShape.Width '如果得出的宽度比小于1,说明图

使用python进行图像处理-调整图片大小

python有一个图像处理库——PIL,可以处理图像文件.PIL提供了功能丰富的方法,比如格式转换.旋转.裁剪.改变尺寸.像素处理.图片合并等等等等,非常强大. 举个简单的例子,调整图片的大小: import Image infile = 'D:\\original_img.jpg' outfile = 'D:\\adjust_img.jpg' im = Image.open(infile) (x,y) = im.size #read image size x_s = 250 #define s

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow图片预处理调整图片

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def distort_color(image, color_ordering=0): ''' 随机调整图片的色彩,定义两种处理顺序. ''' if color_ordering == 0: image = tf.image.random_brightness(image, max_delta=32./255.) image = tf.image.

python 装饰器修改调整函数参数

简单记录一下利用python装饰器来调整函数的方法.现在有个需求:参数line范围为1-16,要求把9-16的范围转化为1-8,即9对应1,10对应2,...,16对应8. 下面是例子: def format_lines(): def make_wrapper(func): def wrapper(*args, **kwargs): lines = list(args)[1:] new_args = list() for index, line in enumerate(lines): if i

利用ImageOps调整图片的Aspect Ratio（给图片添加borders）

# -*- coding: utf-8 -*- #******************** # 改变图片的纵横比(aspect retio) # 使用ImageOps.expand() # ImageOps.expand(img,border=300,fill='black') # border :四个border的宽度一致时,border是宽度 # ImageOps.expand(img,(4,4,8,8),fill='white') # (4,4,8,8) ---> left, top, r

(转)DB2性能优化 – 如何通过调整锁参数优化锁升级

原文:http://blog.51cto.com/5063935/2074306 1.概念描述所谓的锁升级(lock escalation),是数据库的一种作用机制,为了节约内存的开销, 其会将为数众多并占用大量资源的细粒度的锁转化为数量较少的且占用相对较少资源的粗粒度的锁,多数情况下主要指将为数众多的行锁升级为一个表锁. 当然,DB2 支持很多粒度的锁,如表空间(table space),表(table),行(row)以及索引(index)等. 一般涉及到锁升级优化的参数调整,涉及的参数有以

Oracle Service Bus Socket Adapter调整的参数

之前在一个客户中做压力测试时候Oracle Service Bus性能大概达到900tps左右,和客户期望的1600tps有很大差距. 在研究了Socket Adapter的工作原理之后,判断可能是OS层的参数有关,调整了AIX网络参数后果然好转实现1600tps的目标. 记录如下: OS(AIX):需要root权限 /usr/sbin/no -p -o tcp_sendspace=4194304 /usr/sbin/no -p -o tcp_recvspace=4194304 /usr/sbi

谨慎调整内核参数:vm.min_free_kbytes

内核参数:内存相关内存管理从三个层次管理内存,分别是node, zone ,page; 64位的x86物理机内存从高地址到低地址分为: Normal DMA32 DMA.随着地址降低. [root@localhost01 /home/ahao.mah] #cat /proc/zoneinfo |grep "Node" Node 0, zone DMA Node 0, zone DMA32 Node 0, zone Normal Node 1, zone Normal 每个zone都有

写个js动态调整图片宽高（原创）

<body style="TEXT-ALIGN: center;"> <div id="testID" style="background:red;MARGIN-RIGHT: auto; MARGIN-LEFT: auto; width:173;height:184"> <img src="http://e.hiphotos.baidu.com/image/pic/item/024f78f0f736afc3

用java imageio调整图片DPI，例如从96调整为300

因项目需求把图片的DPI值提升到300,否则OCR识别产生错乱:直接上源码:1.图片处理接口: package util.image.dpi; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.IOException; /** * 图片处理接口设计 * @author jffan * */ public interface ImageDPIProcessor { /** * 根据文件后缀扩展名判断是否能进行处理 * @param fileNa

jinfo_动态调整JVM参数（无需重启）（实践）

本文演示在JVM进程运行过程中动态开启/关闭 GC输出,无需重启JVM进程 jinfo使用介绍可以用来查看正在运行的Java应用程序的扩展参数,甚至支持在运行时,修改部分参数 -flag <name> pid:打印指定JVM的参数值 -flag [+|-]<name> pid:设置指定JVM参数的布尔值 -flag <name>=<value> pid:设置指定JVM参数的值有一点必须注意:PrintGC必须开启,只开启PrintGCDetails.

hadoop 动态调整mapred参数

bin/hadoop job -set-reduce-capacity job_20151126032920_1142443 1000 调成map数 bin/hadoop job -set-priority job_20151126032920_1160549 VERY_HIGH 调整优先级 bin/hadoop job -set-map-capacity job_20151126032920_1142443 1000 --------------------------------------

添加了unimportant 之后，需要调整的参数

count = count1+count2-count_unimportant_union*10 这个10需要调参.因为我们TOPN取的是10,所以如果两个词完全相同,正常情况下会有22个非0值.( 计算基础相似度,用来平衡长句子与短句子之间匹配的时候,短句子本身占有巨大的优势.基础相似度代表了:如果两个句子,他们进行ONE-HOT映射之后,非零元素都不一样,且都为1,他们依然会有一个基本的相似度.这时的欧氏距离就是(count1+count2)开根号,再进行相似度计算.对于一些不重要的词,再用

Django静态图片参数解析

使用Django静态设置时,遇到很多问题,经过艰苦的Baidu, stack overflow, Django原档阅读,终于把静态图片给搞出来了.特记录下来. 关键的概念:Django中,静态资源的存放通过设置 STATIC_URL, STATICFILES_DIRS 来设置,一般STATIC_URL设置为:/static/ STATIC_URL='/static/', 这个static 是在Django 具体APP下建立的static目录,用来存放静态资源.而STATICFILES_DIRS一

Opencv学习笔记4：Opencv处理调整图片亮度和对比度

一.理论基础在数学中我们学过线性理论,在图像亮度和对比度调节中同样适用,看下面这个公式: 在图像像素中其中: 参数f(x)表示源图像像素. 参数g(x) 表示输出图像像素. 参数a(需要满足a>0)被称为增益(gain),常常被用来控制图像的对比度. 参数b通常被称为偏置(bias),常常被用来控制图像的亮度. 二.获取图像像素在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中,我们知道一个像素有rgb构成,所以Mat是个三维数组,一下就是简单的获取mat中图像像素. //三个for循环,执行

ppt中调整图片位置

按方向键时,如果调整的位置过大,可以使用 Ctrl + 方向键.

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