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Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作

專欄 ❈ sunhaiyu，Python中文社区专栏作者专栏地址： http://www.jianshu.com/u/4943cb2c6ea4 ❈ Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作颜色与RGBA值计算机通常将图像表示为RGB值，或者再加上alpha值（通透度，透明度），称为RGBA值。在Pillow中，RGBA的值表示为由4个整数组成的元组，分别是R、G、B、A。整数的范围0~255。RGB全0就可以表示黑色，全255代表黑色。可以猜测(255, 0, 0, 255)代表红

基于Java的俄罗斯方块游戏的设计与实现

俄罗斯方块项目，基本功能包括：游戏主界面显示模块、方块及数据显示模块、方块移动控制模块、游戏界面颜色控制模块、游戏进度、等级控制模块等。本项目结构如下：（1）游戏主界面显示模块：显示游戏和帮助两个菜单；游戏使用功能键盘，得分等级；

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

棋子翻转

在4x4的棋盘上摆满了黑白棋子，黑白两色的位置和数目随机其中左上角坐标为(1,1),右下角坐标为(4,4),现在依次有一些翻转操作，要对一些给定支点坐标为中心的上下左右四个棋子的颜色进行翻转，请计算出翻转后的棋盘颜色。给定两个数组A和f,分别为初始棋盘和翻转位置。其中翻转位置共有3个。请返回翻转后的棋盘。测试样例： [[0,0,1,1],[1,0,1,0],[0,1,1,0],[0,0,1,0]],[[2,2],[3,3],[4,4]] 返回：[[0,1,1,1],[0,0,1,0],[0,1,1,0],[0,0,1,0]]

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看完必懂【iOS图片解压缩】流程总结

在平时的开发过程中，我们经常会使用 UImage 加载jpg、png等格式的图片，但其最终都是将这些图片数据解压为位图(Bitmap)。图片解压就是一个将jpg、png等图片解压为位图的过程。本文我们一起探索一下。

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平衡搜索树

2-3树其实仔细来看2-3树好像是 B 树的一个特例，它规定了一个节点要么有一个 key 要么有两个 key。如果有一个 key 那么他就有两个子节点，左边小于这个 key 右边大于这个 key 如果有两个 key 那么他就有三个子节点，左边小于，中间处于两者之间，右边大于这样一来就会发现他其实也会处在插入的时候出现分裂的情况，当一个节点需要插入的时候我们先让他插入，这时候可能出现一个节点有三个 key 的情况，我们就打出四个分支，然后我们把中间的那个 key 分裂到父节点

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NV21、NV12、YV12、RGB565、YUV等颜色编码格式区别和接口设计探讨

NV21、NV12、YV12、RGB565、YUV分别是不同的颜色编码格式，这些颜色编码格式各有特点，适用于不同的应用场景。选择合适的颜色编码格式取决于具体的需求和环境：

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LeetCode 2021 力扣杯全国秋季编程大赛（第384名）

2021.9.11，周六比赛之前：早上去交大看看，本科毕业10年了，由于限流，校园里没有多少回校的校友。逛了逛，跟太太和的她的同学一起吃了个午饭，饭后准备去送孩子上声乐课，到了上课的地方，已经过了3点，比赛已经开始了。。。我想是再开20分钟回家比赛（呵呵，想省停车费），还是在孩子上课的地方打比赛呢？（我的积分啊，不能掉的太厉害）我果断停车，上楼，找个插座的地方，接通电源，开始比赛，比赛已经开始了10多分钟。题目还算比较简单，第四题想到了是二分查找，中间出了点岔子，17:34 做出来了，但是什么，17：30 比赛就结束了。白高兴了一会。

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翻转瓷砖Fliptile（开关反转）- POJ 3279

Farmer John knows that an intellectually satisfied cow is a happy cow who will give more milk. He has arranged a brainy activity for cows in which they manipulate an M × N grid (1 ≤ M ≤ 15; 1 ≤ N ≤ 15) of square tiles, each of which is colored black on one side and white on the other side.

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每个分析师都会遇到的7个面试谜题

现在，想在分析行业里分得一杯羹是非常不容易的事情。约三成的分析公司（特别是顶尖公司）会要求应聘者解决谜题，并借此评估他们的能力。从中他们能够观察出你是否逻辑清晰，思维活跃，且精通数字处理。如果你能通过独特视角看待并解决商业难题，那么你就能从众多应聘者中脱颖而出。但是这种解决问题的能力不是一朝一夕得来的，需要有计划地训练和长期的坚持。对我来说，解决谜题就像是脑力训练。我每天都会做，长期下来我觉得效果显著。为了帮助你也达到这种效果，我和你们分享一些我遇到过的最复杂最费解的问题。这些问题在一些大公司的面试中

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NV21、NV12、YV12、RGB、YUV、RGBA、RGBX8888等图像色彩编码格式区别

NV21、NV12、YV12、RGB、YUV、RGBA、RGBX8888都是常见的图像颜色编码格式，它们之间的主要区别在于色彩空间和数据排列方式。

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「Adobe国际认证」Adobe Photoshop调整裁剪、旋转和画布大小

可以在扫描仪中放入若干照片并一次性扫描它们，这将创建一个图像文件。“裁剪并修齐照片”命令是一项自动化功能，可以通过多图像扫描创建单独的图像文件。

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深度学习入门之Pytorch 数据增强的实现

卷积神经网络非常容易出现过拟合的问题，而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法。

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【CSS】1965- 分享10个超实用的高级 CSS 技巧

CSS（层叠样式表）是一个强大的工具，可以让开发人员设计出漂亮的网页。在今天这篇本文章中，我们将分享10个 CSS 高级技巧，它们可以将你的网页设计技能提升到一个新的水平。

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分享10个超实用的高级 CSS 技巧

CSS attr() 函数允许开发人员检索样式表中HTML属性的值。在下面的示例中，我使用 attr() 函数使用其 data-value 属性来显示 span HTML 元素的 ::after 伪类的文本内容。

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iOS开发CoreGraphics核心图形框架之七——图像处理

位图图像数据实际上一个像素阵列，其中每个像素代表了图像中的一个点。位图实际上只支持矩形区域的渲染，但是使用透明技术可以实现任意形状图像的渲染。开发者也可以对要进行渲染的图像进行旋转、切割等操作。

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原生支付 SDK 技术回顾

对于支付原生 SDK 涉及到的一些技术点如下： RTL 语言的翻转各种控件翻转强行不翻转文本静态库制作 Bitcode 支持 Bundle 资源文件坑 bundle 所在位置的不同项目集成图片代码改动颜色自动翻转关于信用卡加密金额精度计算统计崩溃 FPS 中断时长

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【技术综述】深度学习中的数据增强方法都有哪些？

很多实际的项目，我们都难以有充足的数据来完成任务，要保证完美的完成任务，有两件事情需要做好：(1)寻找更多的数据。(2)充分利用已有的数据进行数据增强，今天就来说说数据增强。

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【技术综述】深度学习中的数据增强方法都有哪些？

数据增强也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生等价于更多数据的价值。

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3个web小游戏制作只需基础三剑客—html+css+js

新人们找个好玩的来练练手如何？虽然不是专职搞web的做过几个代码简陋，只有几十行然而做出来的感觉甚是开心，也希望各位新入门的开发者可以拿去做个小游戏玩玩看。

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从JavaScript发起同步多行Rowhammer攻击

在本文中展示了在现实假设下，确实可以直接从 JavaScript 绕过 TRR，从而允许攻击者利用浏览器中重新出现的 Rowhammer 漏洞。此外，分析揭示了实际规避 TRR 的新要求。例如，TRRespass所示快速连续激活多行可能并不总是足以产生位翻转。 DRAM 访问的调度也起着重要作用。

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关于OpenCV for Python入门-图片和摄像头显示

OpenCV和Python结合的学习资料不多，网上的资料更是鱼目混杂，推荐大家OpenCV官方教程中文版 for Python，建议自行下载。

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我画了 20 张图，给女朋友讲清楚红黑树

红黑树是一种常见的自平衡二叉查找树，常用于关联数组、字典，在各种语言的底层实现中被广泛应用，Java的TreeMap和TreeSet就是基于红黑树实现的。本篇分享将为读者讲解红黑树的定义、创建和用途。

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谷歌研究：通过自动增强来提高深度学习性能

计算机视觉深度学习的成功可部分归功于大量标记训练数据，随着质量提高，多样性和训练数据量，模型的性能通常会提高。但是，收集足够的高质量数据来训练模型以实现良好性能通常是非常困难的。解决这个问题的一种方法是将图像的对称性硬编码到神经网络体系结构中，这样它们就能更好地运行，或者让专家手动设计数据增强方法，比如旋转和翻转，这些方法通常用于训练表现良好的视觉模型。然而最近人们很少关注如何通过机器学习来自动增加现有的数据。在我们的自动化设计的结果中，我们设计了神经网络体系结构和优化器来取代以前的系统组件，我们是否也可以自动化数据扩增的过程？

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iOS基于GPUImage的图像形变设计（简单形变部分）

GPUImage是iOS平台主流的GPU图像处理框架，能够非常方便地使用GPU对图像进行处理，包括：滤镜、分布统计等。我们知道，如果需要对一个图像进行滤镜处理，一般而言只需要设计FragmentShader即可以达到目的。比如：需要对图像进行亮度调节，仅需要FragmentShader中对像素点的颜色值进行修改即可，并不需要自定义VertexShader。那么，能否基于GPUImage进行一定的形变处理呢？答案是肯定的。对于形变的处理，可以是基于FragmentShader的，也可以是基于VertexS

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Python+OpenGL进行图像简单变换

编写Python程序，调用OpenGL，实现图像简单变换，例如缩放、水平翻转、垂直翻转、颜色通道分离、制作负像等。

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CSS背景图像，镜像翻转、缩放、背景偏移与定位、文字溢出处理

此处，rotateY(180deg) 这里的 Y 表示元素以Y轴镜像翻转，也即水平翻转；同理， rotateX(180deg) 表示以X轴为镜像翻转，即垂直翻转。

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数据结构之红黑树

红黑树和红色和黑色这两种颜色有关，事实上，在红黑树中，对每一个节点都附着一个颜色，或者是红色或者是黑色。红黑树首先是一棵二分搜索树，这一点和AVL树是一样的，红黑树也是一种平衡二叉树，红黑树在二分搜索树中添加了一些其它的性质，来保证红黑树不会退化成链表，来保证自己在某种情况下是一种平衡二叉树。

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convert命令参数

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/158357.html原文链接：https://javaforall.cn

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【Vue3+Vite+TS】6.0 组件：趋势标记

新建src\components\baseline\trend\src\index.vue

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做个机器人帮老师求婚这个大学生帅呆了！

近日，温州大学步青学区物理与电子信息学院电子信息工程专业大二学生刘泽华正在调试“送戒指机器人”。这是他为教师靳颖的婚礼特意制作的。不用遥控，这个机器人就可以自动上台给新娘送上戒指。机器人会自

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NES基本原理（三）PPU

本文继续讲述 NES 的基本原理，承接上文的 CPU，本文来讲述 PPU，较为复杂，慢慢来看。例子基本都是使用的魂斗罗，看完本文相信对那问题“为什么魂斗罗只有128KB却可以实现那么长的剧情”有一定答案。废话不多说，直接来看，先是 PPU 的地址空间部分。

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[综述类] 一文道尽深度学习中的数据增强方法（上）

在深度学习项目中，寻找数据花费了相当多的时间。但在很多实际的项目中，我们难以找到充足的数据来完成任务。

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pygame中几个重要模块

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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Python图片处理入门

图片处理，可以简单地定义为利用计算机算法（通过代码）对图片进行分析、操作的处理。它包括如下不同的几个方面：图像的打开、展示和编辑等。

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谷歌放大招！数据增强实现自动化

新智元编译来源：Google Research 作者：Ekin Dogus Cubuk & Barret Zoph 编辑：闻菲、克雷格【新智元导读】谷歌研究人员最新提出了一种自动数据增强方法，

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开关问题

这题需要求对于特定的k，让所有牛都面朝前方所需的最小操作次数。要明确的是：对于同一个区间，进行两次以上的翻转，没有意义，因此我们确定一头牛是正向还是反向，可以看他的翻转次数。并且，交换区间的翻转顺序对结果没有影响。

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Python数据分析之Seaborn（配色方案）

配色是图表设计里最重要的方面之一，因为如果配色方案好，它可以清晰展现数据的模式和规律，否则就会把这些规律和模式隐藏起来。 Seaborn让选择和使用配色方案变得简单且适用于你工作的数据种类和你想要达到的可视化目标。

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OpenAI机械手单手轻松解魔方，背靠强化学习+新技术ADR

【导读】10月15日，人工智能研究机构OpenAI发布了一条机械手单手解魔方的视频。这个自学式的类人机器人手臂名为 Dactyl，不仅可以单手解魔方，甚至能在外加各种干扰，比如“蒙眼”，用布娃娃长颈鹿干扰下继续完成任务。这次，这套机械手系统使用的是此前用于 OpenFive 同样的强化学习代码，加上一项名为 Automatic Domain Randomization (ADR，自动化域随机)的新技术，这套系统可以处理之前未见过的场景，再次证明了强化学习的强大学习能力。

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CorelDRAW 2019 软件应用项目（五）

今天这个案例，不仅是制作空心圆的过程，也是塑造立体效果的技巧之一，我们会更深入了解图层之间的相互关系，进一步了解交互式填充的渐变方向。

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Cocos2d-x-v3场景切换原

cocos2d中场景的切换采用的是包装的思想，通过创建一个专场效果类，将需要专场的场景进行包装。代码示例如下：

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一文解决图片数据集太少的问题：详解KerasImageDataAugmentation各参数

作者 | Professor ho 本文转自Professor ho的知乎专栏图像深度学习任务中，面对小数据集，我们往往需要利用Image Data Augmentation图像增广技术来扩充我们的数据集，而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增广。但是面对ImageDataGenerator中众多的参数，每个参数所得到的效果分别是怎样的呢？本文针对Keras中ImageDataGenerator的各项参数数值的效果进行了详细解释，为各位深度学习研究者们提供一个参

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开发 | 图片数据集太少？看我七十二变，Keras Image Data Augmentation 各参数详解

AI科技评论按，本文作者Professor ho，该文首发于知乎专栏Keras花式工具箱，AI科技评论获其授权转载。图像深度学习任务中，面对小数据集，我们往往需要利用Image Data Augmentation图像增广技术来扩充我们的数据集，而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增广。但是面对ImageDataGenerator中众多的参数，每个参数所得到的效果分别是怎样的呢？本文针对Keras中ImageDataGenerator的各项参数数值的效果进行了详细解释，

图片数据集太少？Keras Image Data Augmentation 各参数详解

图像深度学习任务中，面对小数据集，我们往往需要利用Image Data Augmentation图像增广技术来扩充我们的数据集，而keras的内置ImageDataGenerator很好地帮我们实现图像增广。但是面对ImageDataGenerator中众多的参数，每个参数所得到的效果分别是怎样的呢？本文针对Keras中ImageDataGenerator的各项参数数值的效果进行了详细解释，为各位深度学习研究者们提供一个参考。我们先来看看ImageDataGenerator的官方说明（http://t.c

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超强截图工具Snipaste 帮你提高工作效率

Snipaste 是一个简单但强大的截图工具，也可以让你将截图贴回到屏幕上！下载并打开 Snipaste，按下 F1 来开始截图，再按 F3，截图就在桌面置顶显示了。就这么简单！

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[DeeplearningAI笔记]卷积神经网络1.2-1.3边缘检测

的特征图，并且原始图像中的垂直边缘部分恰好是特征图中的空白区域。这是利用卷积操作进行边缘检测的一个简单示例。

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21个项目玩转深度学习学习笔记（2）

事实上，必须先读入数据后才能进行计算，假设读入用时0.1s，计算用时0.9秒，那么没过1s，GPU都会有0.1s无事可做，大大降低了运算的效率。

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Snipaste 超级好用截图+贴图工具

你还可以将剪贴板里的文字或者颜色信息转化为图片窗口，并且将它们进行缩放、旋转、翻转、设为半透明，甚至让鼠标能穿透它们！如果你是程序员、设计师，或者是大部分工作时间都在电脑前，贴图功能将改变你的工作方式、提升工作效率。

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2D和3D数据增强方法和Python代码

在前面的文章里我们讲过，机器学习和深度学习在训练过程中，训练误差不断下降，但测试误差下降到一定程度后就会停止或者上升，出现过拟合现象，解决过拟合问题主要有2个方法，其中一个是正则化（机器学习和深度学习中的正则化方法），另一个方法就是数据增强了。

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POJ 1753 Flip Game（回溯）

一个黑白棋子的棋盘，一个反过来周围四个也跟着反过来(如果存在的话)，颜色取反，问最少反转次数使得颜色全白或者全黑，不存在解的话输出信息。

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scRNA分析| 和SCI学定制化聚类点图（Dotplot ），含二行代码出图方式

单细胞常见的可视化方式有DimPlot，FeaturePlot ，DotPlot ，VlnPlot 和 DoHeatmap集中，在Seurat中均可以实现，但文献中的图大多会精美很多。之前 scRNA复现|所见即所得，和Cell学umap，plot1cell完成惊艳的细胞注释umap图介绍了一种绘制惊艳umap图的方式；在跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图，坐标位置，颜色，大小还不是你说了算介绍过DimPlot的一些调整方法；在 scRNA分析 | 定制美化FeaturePlot 图，你需要的都在这介绍了DotPlot的美化方式。

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