16、网页图片处理全攻略

网页图片处理全攻略

1. 图片调整与保存

当我们打开“seattle_video.jpg”图片后,要对其进行调整大小和保存操作。在Photoshop Elements软件中,可通过以下步骤完成:
1. 打开“Save for Web”对话框 :从“File”菜单中选择“Save for Web”选项。
2. 调整图片大小
- 原图片尺寸为1200像素宽,800像素高。
- 将宽度改为600像素,高度改为400像素。若勾选了“Constrain Proportions”,只需输入新宽度600,软件会自动将高度调整为400。
- 点击“Apply”确认修改,此操作不影响原始图片,仅针对要保存的文件。若不点击“Apply”,图片将按原始尺寸保存。
3. 选择保存格式 :当前默认保存格式为GIF,将其改为JPEG。
4. 设置图片质量 :将质量设置为“Medium”。JPEG格式可指定图片质量,质量越低,文件大小越小。在“Save for Web”对话框的预览窗格中,可看到质量和文件大小随质量设置的变化而变化。Photoshop Elements中,“Medium”对应的质量数值为30,JPEG实际使用1 - 100%的质量比例,“Low”“Medium”“High”等是许多图片编辑应用程序使用的预设值。
5. 保存图片 :点击“OK”后,会弹出保存对话框。将文件名改为“seattle_video_med.jpg”,确保保存到“mypod/photos”文件

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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