Python图片处理库Wand的简单使用

python wand安装_Python的Wand模块 ImageMagick安装ubuntu下安装sudo apt-get install libmagickwand-dev其他系统安装方法可以参考http://docs.wand-py.org/en/0.4.2/guide/install.htmlWand安装pip install Wand简单使用图片缩放from wand.image import Imagefrom wand.drawing i... 阅读详情

ImageMagick安装

ubuntu下安装
sudo apt-get install libmagickwand-dev
其他系统安装方法可以参考
http://docs.wand-py.org/en/0.4.2/guide/install.html

Wand安装

pip install Wand

简单使用

图片缩放

from wand.image import Image
from wand.drawing import Drawing
from wand.color import Color
def resize_photo(filename, width, 
                     height, target):
    with Image(filename=filename) as img:
        img.resize(width, height)
        img.save(filename=target)

图片filename将被缩放到width*height大小,并且重新保存成target

图片拼接

这里讲一种拼接方式是先画一张纯白背景,然后将一张图片放到这个背景的某个位置

from wand.image import Image
from wand.drawing import Drawing
from wand.color import Color

# 画一个纯白背景,并保存成filename
def draw_rec(width, height, filename):
    with Image(width=width,height=height,
               background=Color('White')) as img:
        img.save(filename=filename)
        
# 将图片img放在img_back的上面,具体位置是距左边界left个像素, 
# 距离上边界top个像素,生成的新图片保存成filename
def composite(img_back, img, left, top, target):
    with Image(filename = img_back) as w:
        with Image(filename = img) as r:
            with Drawing() as draw:
                draw.composite(operator = 'atop',
                        left = left, top = top,
                        width = r.width,
                        height = r.height,
                        image = r)
                draw(w)

if __name__ == '__main__':
    draw_rec(640, 800, 'background.jpg')
    composite('background.jpg', 'front.jpg', 50, 100, 'final.jpg')

命令行的简单使用

composite
实现两张图片的拼接(一张拼到另一张的上面)

composite -gravity northwest -geometry +{left}+{top} {front.jpg} {background.jpg} {target.jpg}
northwest: 表示以左上角为坐标原点
{left}:距离左边界的距离(像素)
{top}:距离上边界的距离(像素)
{front.jpg}: 上面的图片
{background.jpg}: 下面的图片
{target.jpg}: 生成的图片
在Unity中为Sentis部署的YOLOv8模型集成NMS层并实现移动端性能优化 本文详细讲解了在Unity中利用Sentis部署YOLOv8模型时,如何通过代码动态集成NMS层以解决移动端性能瓶颈。文章核心在于避免导出时绑定NMS,转而使用Sentis原生API在运行时高效构建NMS处理流程,并分享了关键的GPU数据操作与移动端性能优化技巧,确保模型在移动设备上流畅运行。 阅读详情

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