无需SD卡，将小数据量的图片通过HDMI显示在显示器上； 选了三张分辨率为1000*1000的鲲图，然后三张循环播放，循环间隔3s； 效果如下视频链接：https://live.csdn.net/v/356234 对应博客请参考我的主页

软件介绍: FotoSketcher中文版是一款免费的专门用于图片素描化的数码照片处理工具，它可以快速让你创建真实素描作品。软件在使用上比较简单，只要打开要处理的图片，然后设置一下素描效果即可，素描化后的图片可以直接保存或者打印输入，支持批量处理，内置多种绘画素描风格，包括铅笔素描水墨效果、油漆效果风格化效果、活力图片与老式照片效果。可设置连线阈值连线强度、色彩强度以及对比强度，可软化边线添加画框等，也可添加文本到图片中。

FotoSketcher 是一款很简便且强大的图片素描化工具，处理速度很快， 可以帮助你创建类似真实素描的艺术作品。 FotoSketcher 现在有二十多种自动素描方式，如铅笔素描效果、水墨效果、油漆效果、像素化、彩色圆圈、 卡通、活力照片、老式照片等等。制作素描图时，FotoSketcher 可以实时预览，

办公自动化_Python数据处理_Excel表格数据批量填充Word文档模板_基于python-docx和pandas的合同报告自动生成工具_支持图片插入和动态文件名_提供图形用户

《自动化操作工具》是一款功能丰富的自动化软件，致力于简化各类重复性操作。它具备多样的操作功能，涵盖鼠标的移动、单击、双击、拖动等动作，以及键盘输入和特殊按键组合（如 Win、Shift、Ctrl、Alt 组合）。在识别方面，支持图片识别、颜色识别与文字识别（OCR），能精准捕捉界面元素。 执行模式灵活，可选择前台或后台执行，前台兼容性佳，后台不影响前台工作。坐标模式有绝对坐标、相对坐标和窗口坐标可选，适配不同场景需求。还支持定时执行，可设置多个时间段及对应配置，且能在后台运行。 此外，软件支持录制操作、循环执行并可设置最长执行时间，也能保存和加载配置，方便复用。从界面交互来看，左侧菜单可通过拖动或双击添加操作，右侧操作顺序可调整，还具备开机启动、托盘等便捷功能，不断迭代更新中修复了诸多 bug，优化了使用体验，为用户自动化办公、操作重复任务等场景提供了有力支持。

将图片批量转换成bin文件，方便lvgl读取显示

由于本人疏忽，上一版没有上传上这个工具，现在将此资源补上。 用过数码相机的人都知道,数码相机拍的相片像素都相当高,经常是比电脑的分辨率还高,所以每张相片基乎都是1M至3M左右,而对于大多数的人来说,根本就不需要这么高的像素,最关键的是它还占电脑空间,也不利于上传到网上。怎么办呢，好些朋友就用画图一张一张处理吧，可图片太多，一张张处理太繁琐了。今天给大家推荐的就是图片批量缩放工具，本人花了很长时间才做好，希望能给好些朋友带来方便。 介绍一下它的使用方法吧:启动程序，在工具菜单里有个图片批量缩放。

FotoMix是一个多功能的图片合成软件，使用者可以将不同的图片组合在一起，从而建立各种各样有趣的图像。您可以尽情发挥想像，由此软件生成的作品，可以用来制作照片拼贴画、插图、壁纸、DVD封面，甚至可以将图片转印在T恤、茶怀、日历上。

在Android开发中，图片轮播是一种常见的功能，用于展示广告、产品或任何图像序列。`ANDROID-IMAGE-INDICATOR`是一个开源框架，专门用于帮助开发者轻松实现这一功能。本教程将详细介绍如何在Android项目中集成并使用这个框架来创建图片轮播。 你需要从GitHub上下载`ANDROID-IMAGE-INDICATOR`项目。它的GitHub地址是：https://github.com/panxw/android-image-indicator。在项目中，作者提供了简单的使用示例，你可以查阅以了解其基本用法。 由于项目使用Maven构建，如果你尝试使用Android Studio的`Import Module`功能可能会遇到依赖问题。在这种情况下，推荐直接在你的项目`build.gradle(Module.app)`文件的`dependencies`块中添加以下依赖代码： ```gradle compile 'com.panxw.imageindicator:library:1.0.2' ``` 添加依赖后，同步项目以确保Gradle能够正确解析。 接下来，我们来看如何在实际应用中使用这个框架。在布局文件中，你需要添加`ImageIndicatorView`组件。以下是一个简单的`RelativeLayout`布局示例： ```xml ``` 在对应的Activity中，你需要初始化`ImageIndicatorView`并设置图片源。下面是一个基本的Java实现： ```java import android.os.Bundle; import android.support.v7.app.AppCompatActivity; import com.panxw.android.imageindicator.AutoPlayManager; import com.panxw.android.imageindicator.ImageIndicatorView; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class MainActivity extends AppCompatActivity { ImageIndicatorView indicate_view; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); indicate_view = (ImageIndicatorView) findViewById(R.id.indicate_view); // 加载本地图片 local(); } // 加载系统本地图片 public void local() { List imageResList = new ArrayList<>(); // 将本地图片资源ID添加到列表 imageResList.add(R.drawable.image1); imageResList.add(R.drawable.image2); imageResList.add(R.drawable.image3); indicate_view.setImages(imageResList); // 自动播放设置 AutoPlayManager autoPlayManager = new AutoPlayManager(indicate_view); autoPlayManager.startAutoPlay(3000); // 每3秒切换一次 } } ``` 以上代码展示了如何加载本地图片资源到轮播器，并启动自动播放功能，每3秒切换一张图片。当然，`ANDROID-IMAGE-INDICATOR`框架也支持加载网络图片。只需将图片URL添加到列表，然后调用`setImages`方法即可。同时，你可以自定义指示器样式、动画效果等，以满足项目的特定需求。 `ANDROID-IMAGE-INDICATOR`为Android开发者提供了一个简单易用的图片轮播解决方案，通过这个开源库，你可以快速地在项目中实现图片轮播功能，无论是本地图片还是网络图片，都可以轻松处理。只要按照上述步骤进行，就能在你的应用中看到流畅的图片轮播效果。

知识点一：Python与图像处理基础 Python是一种广泛应用于数据科学、机器学习、网站开发等多个领域的编程语言。在图像处理方面，Python同样表现出色，它支持许多图像处理库，包括Pillow（PIL的一个分支），该库为处理图像提供了全面的支持。为了进行图像处理，通常需要将彩色图像转换为灰度图像，这一步骤称为灰度化，灰度化后的图像只包含亮度信息，不包含颜色信息，从而简化了处理过程。在代码中，灰度化通常可以通过Image模块的convert方法实现。 知识点二：图片转换为素描的基本原理 将图片转换为素描图的原理是通过算法分析图片的亮度变化，利用亮度差来模拟素描中的笔触效果。通常，算法会对每个像素点进行分析，以检测亮度差异较大的区域，并在这些区域中加入线条或边缘，通过这种方式模拟出素描的效果。具体到代码层面，这涉及到像素值的读取和写入，以及边缘检测算法的应用。 知识点三：边缘检测与素描效果的实现 在文章提供的示例代码中，边缘检测是通过计算某个像素点周围的像素点平均颜色值的差异来实现的，这一点可以通过代码中的COLOR_DIFF变量来控制。如果该点周围像素的颜色值差异超过COLOR_DIFF设定的阈值，则认为该点是边缘点。算法通过模拟素描笔触，为这些边缘点添加线条，从而实现素描效果。此外，模拟笔触效果的大小可以通过PEN_SIZE变量进行控制，笔触的长度则由LINE_LEN变量决定。 知识点四：Pillow库的使用 Pillow是Python编程语言的一个图像处理库，是PIL（Python Imaging Library）的一个分支。它提供了广泛的图像处理功能，如图像的创建、显示、转换以及保存等。使用Pillow库时，需要首先通过pip安装工具进行安装。安装后，通过import导入Pillow库中的Image模块来调用各种图像处理的API。在本例中，代码首先导入Pillow库，然后通过Image模块打开一张图片并进行转换。 知识点五：代码结构与逻辑 示例代码中，首先导入了Pillow库的Image模块和random模块，接着定义了需要的常量如PEN_SIZE和COLOR_DIFF，然后使用双重循环遍历图像的每个像素点，并对每个点周围的像素进行分析。对于符合条件的像素点，利用putpixel方法在新图像上绘制像素点，从而构建起新的素描图像。利用save方法将处理后的图像保存为文件。 知识点六：环境配置 在进行Python图像处理之前，需要配置好Python环境，并安装Pillow库和numpy库。numpy库提供了强大的数值计算功能，虽然在素描转换示例代码中没有直接使用到，但在处理图像数组时会经常用到。安装库可以使用pip工具，命令为pip install pillow和pip install numpy。 知识点七：图像处理的实际应用 文章通过一个将图片转换成素描的实例，展示Python在实际图像处理中的应用。这种技术可以用于艺术创作、图像美化、图像滤镜等多种场合。在一些特定的场合，比如老照片修复、风格迁移等领域也有广泛的应用。代码的实际执行效果取决于对图像处理算法的理解和实际应用中参数的微调，这通常需要一定的实验和实践。 以上知识点从Python图像处理的角度出发，深入地探讨了基于Python实现将图片转换成素描这一过程的方方面面。掌握这些知识点，将有助于我们更好地理解代码逻辑，灵活运用相关技术和库，实现自己对于图像处理的需求。