业务场景和架构：TRTC安卓端与小程序端实现视频互通，房间旁路到直播，采用直播云端截图。
目录 学习目标 图片格式 BMP 组成 JPG GIF 介绍 代码 总结 ---- 学习目标 本节要学习的是使用单片机来显示图片，但是因为目前SD卡还没有图片，暂时做不了实验，等我把图片放到SD卡之后再把实验补上。 图片格式 BMP 全称BitMap，是Windows中的标准图像文件格式，后缀名为：“.bmp”。 采用位映射存储方式，除图像深度可选外，不做任何压缩。 图像深度可选：1、4、8、16、24、32bit。 BMP文件存储数据时，图像的扫描方式是按照从左到右、从上到小的顺
Android 优化目录 ---- 图片资源处理 不要有大于 1MB 的图片，若有需要压缩 PNG 有透明通道，无损压缩，可以硬件加速，但对于一些不会有透明度的大图，比如引导图，背景图仍然可以选择用 JPG 格式的 减少预置图片 使用 WebP 格式图片 图片压缩 无损 ImageOptim 有损 ImageAlpha，TinyPNG PNG/JPEG 转 WebP，智图，iSparta 4.0 以下通过第三方库 webp-android-backprot 获得支持 使用 Android
图像质量评估 (IQA) 在计算机断层扫描 (CT) 成像中极为重要，因为它有助于 辐射剂量的优化和医学成像中新算法的开发，例如 恢复。此外，由于过量的辐射会对患者造成有害影响，因此从低剂量图像生成高质量图像是医学领域的热门话题。然而，尽管峰值信噪比 (PSNR) 和结构相似性指数度量 (SSIM) 是 这些算法使用最广泛的评估指标，但它们与放射科医生对图像质量的看法的相关性已被证明是 在以前的研究中不足，因为他们根据数字像素值计算图像分数。此外 ，由于需要原始参考图像来计算这些指标 ，因此它们在实际临床环境中无效，由于辐射剂量会给患者带来风险，因此通常不可能获得原始、高质量的图像。为了克服这些限制，一些研究旨在开发一种 无参考的新颖图像质量指标，该指标与放射科医生对没有 任何参考图像的图像质量的看法密切相关 。
算法：图像颜色数是图像颜色的量化，包括2，4，8，16，32，64，128，256等。一种最简单而又直接的方式就是定义一个含有256*256*256=16777216个元素的数组，然后循环整幅位图，对位图某处对应的颜色值，计算数组的索引。颜色量化虽然缩小了图像的尺寸（比特/像素的数量），但是图像的质量变差了。通常情况下，信噪比是图像质量的一种度量方法，信噪比越高，图像质量越好。
随着web的发展，网站资源的流量也变得越来越大。据统计，60% 的网站流量均来自网站图片，可见对图片合理优化可以大幅影响网站流量，减小带宽消耗和服务器压力。
对于数据可视化而言，我们在使用软件可视化做图之后，还要把图片进行保存。所以对于图片的格式就需要有一些认识。
位图（外语简称：BMP、外语全称：BitMaP）BMP是一种与硬件设备无关的图像文件格式，使用非常广。它采用位映射存储格式，除了图像深度可选以外，不采用其他任何压缩，因此，BMP文件所占用的空间很大。
位图和矢量图是两种不同的图像类型，它们在存储和处理图像时使用不同的方法。以下是它们之间的详细区别：
1． 理解图像压缩的相关概念及图像压缩的主要原则和目的； 2． 掌握霍夫曼编码 3． 掌握几种常见的图像压缩编码方法 4． 利用 MATLAB 程序进行图像压缩
① 文件压缩 : 图片的文件压缩 , 一张图片可以经过压缩 , 占用更少的磁盘或网络空间 ;
1.bmp bmp格式是微软制定的图形标准，最大的优点就是在pc上兼容度一流，就算不装任何看图软件，用windows的画笔一样可以看。储存为bmp格式的图形不会失真，但容量会很大。 2.jpg jpg格式是目前网络上最流行的图形格式，它可以把文件容量压缩到最小的格式。jpg支持不同程度的压缩比，您可以视情况调整压缩倍率，压缩比越大，品质就越低；相反地，压缩比越小，品质就越好。不过要注意的一点是，这种压缩法属于失真型压缩，文件的压缩会使得图形品质下降。 3.gif gif与jpg一样是目前网络上最常见
OpenCV中关于图像读写有两个函数imread与imwrite，imread加载的时候支持灰度图像、彩色图像、原始图像加载，默认情况下通过imread加载的图像都是三通道的BGR彩色图像。 但是实际上OpenCV支持加载任意通道的图像，首先来仔细再看一下imread函数
👉腾小云导读 在互联网行业降本增效的大背景下，如何结合业务自身情况降低成本是每个业务都需要思考的问题。腾讯视频业务产品全平台日均覆盖人数超2亿。图片作为流媒体之外最核心的传播介质，庞大的业务量让静态带宽成本一直居高不下——腾讯视频各端日均图片下载次数超过 100 亿次，平均图片大小超 100kb，由此带来的图片静态带宽成本月均超千万。本文将详细介绍腾讯视频业务产品借助腾讯云数据万象来优化静态带宽成本过程中的挑战与解决方案，输出同领域通用的经验方法，希望可以对广大开发爱好者有所启发。 👉看目录，点收藏 1 背
此法的问题是，如果图像是透明背景，那么得到的Icon的边缘就是毛糙的，像是先垫了一层背景色然后再去色的效果，很不如人意，用过的朋友都知道。尚未研究是bmp.GetHicon出的问题，还是Icon.FromHandle有问题，日后有闲心再捣鼓下。
一张图片可以储存为多种格式，为什么有的几十KB，有的几百MB，有的静止不动，有的是好几个画面循环播放？在项目开发的过程中经常会读取或保存图像文件，不同类型的图像特点不同，适用的范围也不同，简要介绍BMP、GIF、TIFF、PNG、JPG和SVG格式图像的特点。
大家好，我是「柒八九」。一个「专注于前端开发技术/Rust及AI应用知识分享」的Coder。
目录 学习目标 图片格式 BMP 组成 编码 步骤 JPG 编码 拍照步骤 配置 代码 总结 ---- 学习目标 本节我们学习的是照相机实验，主要的功能就是将照片拍下，然后把数据解码，最后将图片数据保存到SD卡里，在运用上节课的图片显示实验来显示。 图片格式 BMP 全称BitMap，是Windows中的标准图像文件格式，后缀名为：“.bmp”。 采用位映射存储方式，除图像深度可选外，不做任何压缩。 图像深度可选：1、4、8、16、24、32bit。 BMP文件存储数据时，图像的
使用ImageMagick、cwebp和OSX，我们可以将任何图像格式转换为WebP。今天我们将把这个 YellowFlower.jpg 文件转换成一个 YellowFlower.webp 文件，并在没有太大质量损失的情况下，缩减文件大小的三分之一。
把摄像头放在屏幕下的想法并不新奇，在视频会议这个交流方式刚刚出现时，人们就意识到把摄像头和屏幕分设在不同位置让人交流起来非常别扭。眼神交流是沟通的关键因素，但如今的视频会议仍然无法在人们之间建立起这种联系。
作为一个客户端开发，对于图片格式一直没有一个清晰的了解，这里简单的罗列出各种图片格式的区别，文章中有部分是他人的引用，会在底部放上链接，望轻喷。
上次简单实现了python发送和接收图片的Demo,本次通Qt的接收图片，并显示在QLabel上。
emWin 支持三种位图文件形式： .c 文件位图、 .dta 格式流位图和.bmp 格式位图
大模型正在实现语言和视觉的跨越，有望无缝地理解和生成文本和图像内容。在最近的一系列研究中，多模态特征集成不仅是一种不断发展的趋势，而且已经带来了从多模态对话到内容创建工具等关键进步。大型语言模型在文本理解和生成方面已经展现出无与伦比的能力。然而，同时生成具有连贯文本叙述的图像仍然是一个有待发展的领域。
数字图像，又称为数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
模拟图像，又称连续图像，是指在二维坐标系中连续变化的图像，即图像的像点是无限稠密的，同时具有灰度值（即图像从暗到亮的变化值）。
图像画面由一个数字序列表示的图像中的一个最小单位色块，被称之像素（pixel/px）
阅读目录 GIF（Graphics Interchange Format） PNG（Portable Network Graphics） JPG（Joint Photographic Experts Group） base64 APNG GIF/PNG/JPG/WEBP/APNG都是属于位图（位图 ,务必区别于矢量图）； GIF/PNG和JPG这三种格式的图片被广泛应用在现今的互联网中,gif曾在过去互联网初期慢速的情况下几乎是做到了大一统的地位,而现如今随着互联网技术应用和硬件条件的提高,png和
位图是由像素（Pixel）组成的，像素是位图最小的信息单元，存储在图像栅格中。 每个像素都具有特定的位置和颜色值。按从左到右、从上到下的顺序来记录图像中每一个像素的信息，如：像素在屏幕上的位置、像素的颜色等。位图图像质量是由单位长度内像素的多少来决定的。单位长度内像素越多，分辨率越高，图像的效果越好。位图也称为“位图图像”“点阵图像”“数据图像”“数码图像”。
OpenCV是目前最流行的计算机视觉处理库之一，受到了计算机视觉领域众多研究人员的喜爱。计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的科学，即用计算机来模拟人的视觉机理，用摄像头代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，通过处理视觉信息获得更深层次的信息。例如，通过拍摄环绕建筑物一周的视频，利用三维重建技术重建建筑物三维模型；通过放置在车辆上方的摄像头拍摄前方场景，推断车辆能否顺利通过前方区域等决策信息。对于人类来说，通过视觉获取环境信息是一件非常容易的事情，因此有人会误认为实现计算机视觉是一件非常容易的事情。但事实不是这样的，因为计算机视觉是一个逆问题，通过观测到的信息恢复被观测物体或环境的信息，在这个过程中会缺失部分信息，造成信息不足，增加问题的复杂性。例如，当通过单个摄像头拍摄场景时，因为失去了距离信息，所以常会出现图像中“人比楼房高”的现象。因此，计算机视觉领域的研究还有很长的路要走。
每个像素所能显示的彩色数为2的8次方，即256种颜色。这种彩色深度适用于较古老的显示设备和简单的图像场景。它在色彩表现方面相对较弱，颜色过渡可能显得不够平滑，导致图像呈现出颗粒感，不适合表现细腻的色彩变化。
要是问你，你知道当下都有哪些图像格式嘛？我猜你肯定说不全，因为现在图像格式真的太多了，但是应该能说出这几个常用的格式：jpg、gif、png和svg。然后我再问你，知不知道这几个格式有什么区别？各自的适用场景又是什么呢？logo应该是选择 svg 还是 png ？而截图是选 jpg 还是 png 好？在不生成过大文件的前提下，文件的最优质量是多少？了解每个图像格式的工作原理以及它们各自的利弊可以帮助回答这些问题。
libwebp.jar 中编码相关的的方法如下 : libwebpJNI 是 Java 层调用 libwebp.so 动态库的入口类 ;
作为一款常用的插图设计软件，Adobe Illustrator受到了越来越多的关注。该软件在平面设计、页面设计、图案设计等方面起到了重要作用，是设计师和插画画家们最喜欢使用的工具之一。
在本地执行 node index.js 后，将会输出一串的<svg>标签，将其直接放入HTML文件中即可。非常的方便
生成对抗网络（GAN）[19] 是由一对存在竞争关系的神经网络——生成器和判别器——组成的深度神经网络架构。通过交替优化两个目标函数训练该模型，这样可以让生成器 G 学会产生与真实图像类似的样本，还能让判别器 D 学会更好地甄别真假数据。这种范式潜力巨大，因为它可以学会生成任何数据分布。这种模型已经在一些计算机视觉问题上取得了一定成果，例如文本到图像的转换 [56] 和图像到图像的转换 [24,59]、超分辨率 [31] 以及逼真的自然图像生成 [25]。
近日，2023第十二届中国智能产业高峰论坛（CIIS 2023）在江西南昌顺利举行。大会由中国人工智能学会、江西省科学技术厅、南昌市人民政府主办，南昌市科学技术局、中国工程科技发展战略江西研究院承办。本次大会重点关注AI大模型、生成式AI、无人系统、智能制造、数字安全等领域，汇集了来自中国工程院、国际欧亚科学院、国际核能院等多个学术机构的院士进行主题报告演讲、专题论坛研讨。近200位人工智能领域专家学者同场交流分享，吸引了线上线下超千万人次观会。
png是一种无损压缩的位图片形格式，其设计目的是试图替代GIF和TIFF文件格式，同时增加一些GIF文件格式所不具备的特性。PNG使用从LZ77派生的无损数据压缩算法——LZW专利(Lempel-Ziv-Welch)压缩算法专利由Unisys持有，Unisys限制了GIF用在自由软件上的使用，也因此才有PNG格式的诞生。
扩散模型已经成为了主流的文本到图像生成模型，可以基于文本提示的引导，生成高质量且内容丰富的图像。
CorelDRAW® Graphics Suite 2021 提供完全集成的应用程序 - CorelDRAW® 2021、 Corel PHOTO-PAINT™ 2021 和 Corel® Font Manager 2021 - 以及涵盖从矢量插图和页面布局到照片编辑、位图转矢量描摹、 Web 图形和字体管理等所有功能的补充插件。文章转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/356130176
随着计算机和图像处理技术的发展，采用深度学习技术（例如deepfake）合成的图片和视频已经能够达到以假乱真的程度。经过合成或者篡改的图像在网络上传播会对公众产生误导，扰乱人们的日常生活。因此需要一种能够检测图像是否真实的方法。
图像编码就是将PixelMap图像编码成不同存档格式图片，用于后续其他处理，比如保存、传输等。当前仅支持JPEG格式。
很多人开始学习OpenCV之后，接触前面几个API就包括imwrite函数，而且很快知道了如何去保存Mat对象为图像，常规代码如下：
Bitmap是Android开发中常用的图像处理类，它能够加载和显示各种格式的图片。然而，Bitmap对象会占用大量的内存，特别是在加载高分辨率图片时，很容易导致内存溢出(OOM)问题。因此，掌握Bitmap优化技巧对于提升Android应用性能至关重要。
例如1x1英寸的两个图像，分辨率为72ppi的图像包含72x72=5184个像素，而分辨率为300ppi的图像则包含300x300=90000个像素。在打印时，高分辨率的图像要比低分辨率的图像包含更多的像素。因此，像素点更小，像素的密度更高，所以可以呈现更多细节和更多细微的颜色过度效果。
数据的准备工作是训练模型前的必要工作，显然这也是非常耗时的，所以在入门阶段我们完全可以用现有的开源图片库快速完成前期的准备工作：
WebP 的优势体现在它具有更优的图像数据压缩算法，能带来更小的图片体积，而且拥有肉眼识别无差异的图像质量；同时具备了无损和有损的压缩模式、Alpha 透明以及动画的特性，在 JPEG 和 PNG 上的转化效果都相当优秀、稳定和统一。
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