iOS 图片压缩实验

最新推荐文章于 2025-10-17 14:59:59 发布
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#图片压缩 #图片上传 #图片最佳比例

无意中看到的，讲的蛮好，就是自己看的有的蒙，可能是自己水平不够，先保留着！！！


http://www.jianshu.com/p/9b47fc25f526

iOS优秀的图片压缩处理方案
qq_20350847的博客
04-22 1480
背景： 最近遇到一个图片压缩的问题，项目需求压缩图片500k以内上传服务器，还要求图片要清晰一点。事实证明500k的图片肉眼识别已经是很清晰，那就没办法了，硬着头皮上了。下面是我的一些心得体会，以及考虑到的一些方向，拿出来以供大家参考。 思路： 本来以为很简单的问题，自己随意写了一个UIImageJPEGRepresentation的方法进行一个循环压缩不就搞定了？后来事实证明这个想法是错的，有太多东西不是你想当然的。 问题： 1.为什么不提UIImagePN...
关于图像压缩实验
哈哈哈哈嘿嘿嘿
10-24 9736
一、背景介绍： 图像压缩是数据压缩技术在数字图像上的应用，目的是减少图像数据中的冗余信息，从而用更加高效的格式存储和传输数据。而图像压缩的方法可以是有损压缩或无损压缩，常见的应用有gif和tiff格式等。 有损压缩又称“破坏性资料压缩”、“不可逆压缩”，通过这种压缩方法，解压后的数据会与原始数据不同但非常相近，借由将次要的信息数据舍弃，牺牲一些质量来减少数据量、提高压缩比。根据各种格式设计的不同，有损压缩都会有代间损失——每次压缩与解压文件都会带来渐进的质量下降。在很多情况下，数据会
iOS图片压缩实战：按尺寸或比例高效上传图片
weixin_35459464的博客
10-17 1007
API 设计的质量直接影响使用者的体验。一个清晰、健壮、自解释的接口不仅能减少文档阅读负担，还能有效预防调用错误。
iOS之性能优化·内置图片瘦身
热门推荐
╰つ栺尖篴夢ゞ
10-19 1万+
一、iOS 内置资源的集中方式 ① 将图片存放在 bundle 将图片存放在 bundle，是一种很常见的方式，项目中各类文件分类放在各个 bundle 下，项目既整洁又能达到隔离资源的目的。采用 bundle 的加载方式为 [UIImage imageNamed:“xx.bundle/xx.png”]。 将图片存放在 bundle 有比较明显的缺点： iOS 系统不会对其进行压缩存储，造成了应用体积的增大； 使用 bundle 存储图片放弃了 APP thinning。明显的表现是 2 倍屏
Android中图片压缩分析（上）
Shawn_Dut的专栏
11-12 2774
此文章首发：https://mp.weixin.qq.com/s/QZ-XTsO7WnNvpnbr3DWQmg一、前言在 Android 中进行图片压缩是非常常见的开发场景，主要的压缩方法有两种：其一是质量压缩，其二是下采样压缩。前者是在不改变图片尺寸的情况下，改变图片的存储体积，而后者则是降低图像尺寸，达到相同目的。由于本文的篇幅问题，分为上下两篇发布。二、Android 质量压缩逻辑在Andro
Android 中图片压缩分析
Purity0303的博客
11-10 571
Android图片压缩
Unity 打包出的iOS 游戏 图片质量（Alpha）下降的问题
zyf2533的博客
02-21 4573
Unity打包出来的iOS游戏发现边角处有白色描边，在切换场景时还会出现瞬间的白屏。 可见，虽然不太明显。仔细看的话圆角处会有一个弧形白边 只有圆角处有白边，这应该是Alpha通道出了问题。于是我在网上搜出了这篇文章 根据iOS 15上的暗模式，Unity着色器会出现小故障 上面说iOS15上，在Dark模式下作色正常，但是在Light模式下出现了着色不正常的问题。于是我也做了一个实验，放一张渐变图片在包里。调成Dark模式： 可以看到，透明度显示正常 ![在这里插入图片描述](https://img-
图片压缩-小心得
weixin_41722502的博客
06-09 763
图片压缩 矢量图与位图 矢量图-完美的几何图形 矢量图也称为面向对象的图像或绘图图像，是通过一些基本图形元素，如点、线、面，边框，填充色等通过数学公式计算方式来显示的描述图形。例如，描述一个圆通过其圆心位置和半径，通过边框粗细、颜色及填充色等描述其样式。电脑在显示时通过这些数据绘制出定义的图像。 特点：文件容量较小，且缩放不失真。 缺点：是无法表现自然界真实场景。 web页中的图像都是位图，即便有些矢量图形，也是用矢量工具绘制后转成的位图格式。 位图-神奇的拼图 位图又叫点阵图或
android中图片压缩分析（上）
杨城的博客
11-13 377
一、前言在 Android 中进行图片压缩是非常常见的开发场景，主要的压缩方法有两种：其一是质量压缩，其二是下采样压缩。前者是在不改变图片尺寸的情况下，改变图片的存储体积，而后者则是降低图像尺寸，达到相同目的。 由于本文的篇幅问题，分为上下两篇发布。二、Android 质量压缩逻辑在Android中，对图片进行质量压缩，通常我们的实现方式如下所示：ByteArrayOutputStream out
IOS应用源码Demo-自定义风格UIPickerView-毕设学习.zip
04-04
【标题】"IOS应用源码Demo-自定义风格UIPickerView-毕设学习"是一个针对iOS平台的应用程序源代码示例，重点展示了如何为UIPickerView定制独特样式，以适应不同设计需求或个人喜好。在iOS开发中，UIPickerView是常见...
武汉理工大学数据结构综合实验——二叉树与赫夫曼图片压缩
02-28
### 关于武汉理工大学数据结构课程中的二叉树与赫夫曼编码用于图片压缩的实验 #### 实验概述 该实验旨在帮助学生掌握树形结构及其应用，特别是通过构建和使用霍夫曼(Huffman)树来实现图像压缩技术。具体目标包括...
Android：JNI与NDK(五)使用libjpeg对图片进行质量压缩
qq_16386581的博客
01-29 1044
本文目录 一、前言 上一篇我们编译出了libjpeg库，本片我们主要用libjpeg来对图片进行质量压缩，既然提到图片质量压缩那我们就详细梳理一下安卓图片质量压缩方面的知识，另外我们还要搞懂安卓本身已经提供了对图片质量压缩的接口为什么我们还要使用libjpeg呢？ 本片同样比较简单，如果没有C/C++基础可能有一点难度，好了，进入本篇正题。 二、图片质量压缩 安卓常见图片压缩分为两种：质量压缩与...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
DriverBooster12pro
iOS源代码实现图片浏览与缩放效果
这个类利用了iOS的UIKit框架，并且特别针对图片查看体验进行优化。用户可以通过点击图片，使图片进入全屏放大状态，在这个状态下，用户可以用手指进行图片的任意缩放。当用户决定结束浏览时，可以通过简单的手势...
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