微信小程序图片加水印-使用新版Canvas实现 需要在 WXML 中添加 canvas 组件。 指定 id="myCanvas" 唯一标识一个 canvas，用于后续获取 Canvas 对象。 指定 type 用于定义画布类型，本例子使用 type="2d" 示例。 详情可查看相关文章：https://blog.csdn.net/weixin_42270381/article/details/140600106

在IT领域，处理大量图像文件时，批量操作是提高效率的关键。这个名为“批量图片压缩（生成缩略图或指定大小图片）及文件批量改名器”的程序正是为了解决这样的问题而设计的。它是用.NET 3.5框架下的C#编程语言编写的，这表明它具有良好的跨平台能力和强大的系统兼容性。 批量图片压缩功能是此工具的核心亮点之一。在处理大量照片或设计稿时，我们常常需要将它们缩小为适合网页、移动设备或者存储的尺寸。这个工具可以一键处理，生成缩略图或根据预设的尺寸对图片进行压缩。这样不仅可以快速完成工作，还能有效减少文件占用的存储空间。缩略图的生成在不影响整体视觉效果的同时，能够迅速浏览大量图片，对于摄影师、设计师以及网站管理员来说非常实用。 文件批量改名器则是另一个实用功能。在日常工作中，我们可能会遇到需要统一文件命名规则的情况，例如整理文档、照片库或项目资料。这个工具支持批量数字化文件名，这意味着你可以轻松地将所有文件按照顺序编号，便于管理和查找。此外，它还支持正则表达式改名，这为高级用户提供了更大的灵活性。通过正则表达式，你可以设置复杂的匹配规则，实现更精确的文件名替换和格式化。 .NET 3.5框架是微软开发的一个重要的中间层，它提供了丰富的类库和API，使得开发者可以轻松地创建各种应用程序。C#作为.NET框架的主要编程语言，语法简洁，类型安全，且性能优秀。使用C#编写此工具，意味着它具有良好的可维护性和扩展性，用户可以根据需要添加更多的功能或进行定制。 这个工具集成了图片压缩和文件改名两大实用功能，非常适合处理大量图片和文件的日常工作。无论你是个人用户还是企业，都能从中受益。其基于.NET 3.5和C#的开发背景，保证了软件的稳定性和高效性。配合“批量图片压缩”和“文件批量改名”这两个标签，我们可以看出该程序专注于解决IT工作者在实际操作中常见的痛点，提升了工作效率。在“Release”文件中，通常包含的是程序的可执行文件和可能的库文件，用户可以直接下载并运行来体验这些功能。

在C#编程环境中，Bitmap类是用于处理图像的核心类，它提供了丰富的功能，包括加载、显示、修改和保存图像。本教程将详细讲解如何利用C#的Bitmap类创建一个图片裁剪器，允许用户自定义裁剪尺寸和生成缩略图。 我们需要引入必要的命名空间，以便使用Bitmap类和其他相关组件： ```csharp using System.Drawing; using System.Windows.Forms; ``` 创建图片裁剪器的第一步是加载待处理的图像。可以使用Bitmap类的构造函数，传入图像文件的路径来加载图片： ```csharp Bitmap originalImage = new Bitmap("path_to_your_image.jpg"); ``` 接下来，我们要实现用户界面，让用户输入裁剪的尺寸和缩略图的名称。这通常涉及到创建一个Windows Forms应用程序，包含如Label、TextBox和Button等控件。例如，可以创建两个TextBox分别用于输入宽度和高度，以及一个TextBox用于输入缩略图名称： ```csharp TextBox widthBox = new TextBox(); TextBox heightBox = new TextBox(); TextBox thumbnailNameBox = new TextBox(); Button cropButton = new Button(); ``` 当用户点击“裁剪”按钮时，我们需要获取输入的尺寸并进行裁剪操作。确保输入的是有效数字，并转换为整型： ```csharp int cropWidth = Int32.Parse(widthBox.Text); int cropHeight = Int32.Parse(heightBox.Text); ``` 然后，使用Bitmap的Clone方法创建一个新的Bitmap对象，只包含裁剪区域。需要计算源图像中要裁剪的矩形区域： ```csharp Rectangle cropRect = new Rectangle(0, 0, cropWidth, cropHeight); Bitmap croppedImage = originalImage.Clone(cropRect, originalImage.PixelFormat); ``` 裁剪完成后，可以保存裁剪后的图像。同时，为了生成缩略图，可以使用Graphics类的DrawImage方法，设置适当的缩放比例： ```csharp string thumbnailPath = $"thumbnail_{thumbnailNameBox.Text}.jpg"; float scaleFactor = Math.Min((float)croppedImage.Width / 100, (float)croppedImage.Height / 100); Size thumbnailSize = new Size((int)(croppedImage.Width / scaleFactor), (int)(croppedImage.Height / scaleFactor)); Bitmap thumbnail = new Bitmap(thumbnailSize.Width, thumbnailSize.Height); using (Graphics g = Graphics.FromImage(thumbnail)) { g.DrawImage(croppedImage, 0, 0, thumbnailSize.Width, thumbnailSize.Height); } thumbnail.Save(thumbnailPath); ``` 不要忘记释放Bitmap对象以避免内存泄漏： ```csharp originalImage.Dispose(); croppedImage.Dispose(); thumbnail.Dispose(); ``` 以上就是使用C#的Bitmap类创建图片裁剪器的基本步骤。通过这个工具，用户可以自由地裁剪图片，并生成指定尺寸的缩略图。在实际应用中，可能还需要添加错误处理、用户界面美化等功能，以提高用户体验。同时，对于性能要求较高的场景，可以考虑使用更高效的图像处理库，如ImageSharp或FreeImage等。

在当代社会，随着人工智能技术的快速发展，机器视觉在工业检测和智能监控领域发挥着越来越重要的作用。图像分割作为机器视觉中的关键技术之一，对于自动化识别和分类图像中的对象和区域至关重要。尤其是在建筑物安全检测方面，能够准确地识别出砖块、地板和墙面裂缝，对于预防事故和维护建筑物的完整性具有重大意义。 本数据集是实验室自主研发并标注的，专注于裂缝识别的图像语义分割任务，其中包含了大量高质量的裂缝图像和对应的二值mask标签。语义分割是指将图像中每个像素划分到特定的类别，从而得到图像中每个对象的精确轮廓。在这个数据集中，每张图片都对应着一个二值mask，其中白色的像素点表示裂缝的存在，而黑色像素点则表示背景或其他非裂缝区域。通过这种标注方式，可以让计算机视觉模型更好地学习和识别裂缝的形状、大小和分布特征。 数据集的规模为9495张图片，这为机器学习模型提供了丰富的训练材料，从而可以提高模型对裂缝识别的准确性和泛化能力。由于标注质量高，数据集中的裂缝图像和二值mask标签高度一致，这有助于减少模型训练过程中的误差，提升模型的性能。数据集涵盖了红砖裂缝、地板裂缝和墙面裂缝三种不同类型，因此可以被广泛应用于多种场景，如桥梁、隧道、道路、房屋和其他基础设施的检查。 该数据集不仅适用于学术研究，比如博士毕业设计（毕设）、课程设计（课设），还可以被广泛应用于工业项目以及商业用途。对于学习和研究图像处理、计算机视觉、深度学习的学者和工程师来说，这是一份宝贵的资源。它可以帮助研究人员快速构建和验证裂缝识别模型，同时也为相关领域的商业应用提供了便利。 该数据集为计算机视觉领域提供了重要的基础资源，有助于推动裂缝检测技术的发展和创新，对于提高建筑物安全检测的自动化水平具有重要的实用价值。随着技术的进步，相信这些数据将会在智能城市建设、工业安全监控以及自动化灾害预防等领域发挥越来越大的作用。

在现代数字媒体处理领域，图片编辑是一个常见且重要的工作内容。特别是去除图片背景，这在设计、摄影以及电子商务等多个行业中有着广泛的应用需求。传统的图片背景去除手段往往依赖于复杂的图像编辑软件，且需要用户具备一定的图像处理知识和技能。随着技术的发展，现在出现了一种更为高效和便捷的解决方案——批量去除图片背景工具。 批量去除图片背景工具的核心优势在于其能够同时处理多张图片，并且自动化程度较高，大大减少了人工操作的繁琐性和时间成本。这类工具通常利用图像识别技术，通过分析图片中的主体与背景间的差异，自动识别并去除背景。在处理过程中，工具会根据预设的算法判断图像边缘，智能地保留图片的主要内容，同时去除背景。 在实际应用中，批量去除图片背景工具有着多种用途。例如，在电子商务平台中，卖家可能需要为多个商品拍摄照片并上传，为了突出商品本身，去除照片中杂乱的背景是非常必要的。使用批量去除图片背景工具，卖家可以在短时间内高效完成大量商品图片的编辑工作，提高了工作效率。 此外，该工具在平面设计中也有着广泛的运用。设计师在创作过程中，经常需要将特定的元素从原始背景中分离出来，以便进行进一步的创作和设计。传统的手动抠图方式不仅效率低，而且容易影响图片的质量。批量去除图片背景工具则可以较为准确地实现这一需求，提升设计效率和质量。 在选择批量去除图片背景工具时，用户应考虑到工具的易用性、处理速度、以及是否支持批量操作等关键要素。一些工具还提供了用户友好的界面和高度自定义的选项，使得非专业用户也能够轻松上手。部分高级功能还允许用户设置特定的参数，以适应不同的图片背景去除需求。 需要注意的是，尽管批量去除图片背景工具在很大程度上简化了操作流程，但对于某些复杂或色彩接近的图片，自动化工具可能无法达到人工处理的精确度。因此，在必要时，用户可能还需要结合使用专业的图像编辑软件进行手动微调。 批量去除图片背景工具作为一种高效的自动化图像编辑解决方案，极大地提高了图片处理的效率和便捷性。它为各个需要处理大量图片的行业提供了有力的技术支持，使得原本耗时耗力的工作变得轻松高效。随着技术的不断进步和算法的优化，未来这类工具将有望在更多场景中发挥重要作用。

《使用iText 2.1.7.jar进行Java图片转PDF操作详解》 在Java开发中，有时我们需要将多张图片合并成一个PDF文档，这时就需要依赖特定的库来完成这个任务。iText是一个强大的开源Java库，专门用于创建、修改PDF文档。在这里，我们关注的是iText 2.1.7.jar版本，这是一个广泛使用的版本，适用于许多老项目。本文将详细介绍如何利用iText 2.1.7.jar实现多图片转换为PDF的操作。 我们来了解下iText库的基本概念。iText是荷兰iText Software公司开发的一个PDF库，它提供了创建、编辑、签署PDF文档的API。这个库不仅支持基本的文本操作，如字体设置、段落样式，还支持更复杂的功能，如表单填写、添加图像、数字签名等。在Java中，通过引入iText库，开发者可以轻松地与PDF文档交互。 在使用iText 2.1.7.jar之前，确保将其添加到项目的类路径中。这可以通过Maven或Gradle的依赖管理工具实现，或者直接将jar文件复制到项目的lib目录下。对于Maven，可以在pom.xml文件中添加如下依赖： ```xml com.itextpdf itextpdf 2.1.7 ``` 接下来，我们来看看如何使用iText将图片转换为PDF。以下是一个简单的示例代码，演示了如何创建一个包含多张图片的PDF文档： ```java import com.itextpdf.text.Document; import com.itextpdf.text.DocumentException; import com.itextpdf.text.Image; import com.itextpdf.text.Paragraph; import com.itextpdf.text.pdf.PdfWriter; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.URL; public class ImageToPdfConverter { public static void main(String[] args) { Document document = new Document(); try { PdfWriter.getInstance(document, new FileOutputStream("output.pdf")); document.open(); // 图片URL列表 String[] imageUrls = {"http://example.com/image1.jpg", "http://example.com/image2.jpg"}; for (String imageUrl : imageUrls) { // 下载图片并转化为iText可用的Image对象 URL url = new URL(imageUrl); Image image = Image.getInstance(url); // 添加图片到PDF文档 document.add(new Paragraph()); document.add(image); } document.close(); } catch (DocumentException | IOException e) { e.printStackTrace(); } } } ``` 这段代码首先创建了一个`Document`对象，并使用`PdfWriter.getInstance()`方法将输出设置为一个名为"output.pdf"的文件。然后，打开文档并循环遍历图片URL列表，每次迭代都会下载一张图片，将其转换为`Image`对象，然后添加到文档中。每张图片前都会添加一个空行以分隔它们。 需要注意的是，这个例子中的图片是从URL加载的，实际应用中，你可以从本地文件系统读取图片，只需将`Image.getInstance()`方法的参数替换为图片文件的路径即可。此外，iText库支持多种图像格式，包括JPEG、PNG、GIF等。 在处理大量图片或大尺寸图片时，可能需要考虑调整图片的大小以适应PDF文档。iText提供了`setWidth()`和`setHeight()`方法来调整图像的尺寸。同时，也可以通过`scalePercent()`方法按比例缩放图像。 iText 2.1.7.jar是一个强大的PDF处理工具，它使得在Java中实现图片转PDF变得简单易行。只要理解了基本的API用法，就可以根据需求灵活地定制PDF文档，满足各种应用场景。不过，随着技术的发展，iText已经有更新的版本，例如5.x和7.x系列，提供了更多的功能和性能优化，建议在新项目中优先考虑使用这些新版本。

数据集介绍 包含216个病例的349张CT照片，从新冠相关的paper中搜集。 COVID-CT数据集包含349张CT图像，这些图像来自216名患者，展示了COVID-19的临床发现。这些图像位于./Images-processed/CT_COVID.zip中。非COVID的CT扫描图像则位于./Images-processed/CT_NonCOVID.zip中。我们提供了数据分割信息，位于./Data-split目录下。关于数据分割的详细信息，请参阅README文件中的DenseNet_predict.md部分。元信息（如患者ID、患者信息、DOI、图像描述等）可以在COVID-CT-MetaInfo.xlsx文件中找到。这些图像是从medRxiv、bioRxiv、NEJM、JAMA、Lancet等期刊的COVID19相关论文中收集的。通过阅读论文中的图注，筛选出包含COVID-19异常的CT图像。

在IT行业中，3D模型设计是一项关键技能，尤其在游戏开发、建筑设计、产品展示和工业设计等领域。"重机模型效果图图片"这个标题暗示了我们正在处理与重型机械设备相关的3D渲染图像，这些图像通常用于预览、演示或销售目的。这种模型设计能够帮助设计师、工程师和客户可视化未建成或未生产的产品，从而进行有效的沟通和决策。 描述中的"适用于重机3D模型设计"进一步强调了这些图片和模型是专门为重型机械行业的3D建模和渲染而创建的。在这样的设计过程中，设计师会使用专业软件，如Autodesk 3ds Max、Blender或Maya，来创建和编辑复杂的3D几何形状，模拟真实世界的物理属性，如材质、光照和纹理，最终生成逼真的视觉效果。 标签"3D模型"是这个主题的核心，它涵盖了从建模、纹理应用、灯光设置到最终渲染的整个过程。3D模型不仅仅是简单的几何形状，它们包含了丰富的细节，如组件、机械结构、表面处理等，这些都是为了让模型看起来更接近真实世界中的重机。 在提供的压缩包文件中，有三个文件： 1. "说明.htm"：这可能是一个HTML文件，包含了关于模型的详细信息，如设计者、使用的技术、版权信息或者如何在特定软件中导入和使用模型的指南。 2. "max14.jpg"：这个名字表明这是一张使用3ds Max（版本14）创建的模型截图。JPG是一种常用的图像格式，用于快速查看和分享3D模型的渲染结果。这可能是模型的不同角度视图，或者是带有环境和光照效果的最终渲染图像。 3. "max14.max"：这是3ds Max的项目文件，包含了完整的3D模型数据，包括几何形状、材质、贴图、灯光和动画设置。用户可以使用这个文件在3ds Max软件中打开和编辑模型，进行进一步的修改或优化。 在3D建模中，设计师通常需要考虑多方面的因素，例如比例、精度、真实感、性能优化等。他们可能会使用各种工具和技术，如UV展开（用于纹理映射）、法线贴图（增加表面细节）、烘焙光照（提高渲染效率）以及动画制作（让模型动起来）。对于重机模型，设计师还需要确保所有的机械部件都准确无误地表现出来，以满足工业设计和工程的要求。 "重机模型效果图图片"代表了3D建模和渲染技术在重型机械设备领域的应用，涉及到了从概念设计到最终图像生成的全过程，而压缩包中的文件则提供了模型的可视化示例和原始数据，便于进一步的编辑和使用。

tank大战图片，请拿走

本数据集包含了24648张关于轮船和船舶的原始图片，这些图片采用了YOLO v11格式进行标注。YOLO（You Only Look Once）是一种广泛使用的实时对象检测系统，它能够在给定图片中快速准确地识别出多种对象。YOLO v11作为该系统的最新版本之一，想必在目标检测和识别上具有更高的精确度和效率。由于标注格式的统一，这些图片可以被用于训练深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），来达到高达99%的识别率。 数据集通常由两部分组成：训练集（train）和验证集（valid）。训练集用于训练深度学习模型，模型会在这些数据上学习如何识别和分类不同的对象。而验证集则用于评估模型的性能，通过在未见过的数据上测试模型来预测其泛化能力。在这种情况下，数据集分为“train”和“valid”两个文件夹，意味着用户可以使用这些图片对模型进行训练和验证，从而优化模型参数，最终实现高效的船舶识别。 由于轮船和船舶属于海事领域的特定对象，该数据集在海事监控、海上交通管理、港口安全检查以及环境监测等多个领域具有潜在的应用价值。例如，在海事监控中，可以使用该数据集训练的模型实时识别和追踪海上船舶的动态，对于保障航道安全和提高救援效率具有重要意义。在港口安全检查中，该技术可以自动化地检测进入港口的船舶，提高检查效率和准确性。 在深度学习和计算机视觉领域，该数据集可用于开发和测试新的算法，尤其是针对特定场景的对象检测和分类技术。研究者可以利用这些图片进行模型训练，对比不同算法的性能，探索更高效的特征提取和目标识别方法。此外，对于初学者和学生来说，这是一个宝贵的学习资源，可以帮助他们理解和掌握图像识别和机器学习的基本概念和技术。 该数据集通过提供大量的标记良好的轮船和船舶图片，为相关领域的研究者、工程师以及学生提供了一个高质量的资源库。利用这些数据，可以训练出精确的模型来识别和分类图像中的船舶，从而推动海事安全和智能监控技术的发展。