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python功能笔记——图像处理

python图像处理 from PIL import Image """打开图片""" pil_im=Image.open('test1.jpg').convert('L') #打开图片,后跟函数功能为转变成灰色 #print(pil_im) #打印图片属性GF """改变图片大小""" #pil_im.thumbnail((1000,1000)) #按比例改变图片大小(以最小值为标准) #pil_im=pil_im.resize((128,128)) #不管比例强制更改图片大小 """剪切图片""" #box=(100,100,400,400) #定义一个盒子 #region=pil_im.crop(box) #使用定义的盒子来剪切图片 """旋转图片""" #region=region.transpose(Image.ROTATE_180) #旋转180度 #pil_im=pil_im.rotate(30) #逆时针旋转30度 """将图片粘贴到另一张图片中""" #pil_im.paste(region,box) """显示图片""" #pil_im.show() #将图片显示出来 """保存图片""" #pil_im.save('newname.jpg')

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这个开发者易忽略的优化点,腾讯视频竟靠它省上千万元

👉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

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