asp.net 生成缩略图

本文介绍了一个用于生成图片缩略图的类,该类可以根据不同的模式调整原始图片的尺寸,包括指定宽度或高度按比例缩放、指定宽度和高度进行裁剪等多种方式。

下面是一个生成缩略图的类

 

 
    /// <summary>
    /// 生成缩略图
    /// </summary>
    /// <param name="originalImagePath">源图路径(物理路径)</param>
    /// <param name="thumbnailPath">缩略图路径(物理路径包含缩图名)</param>
    /// <param name="width">缩略图宽度</param>
    /// <param name="height">缩略图高度</param>
    /// <param name="mode">生成缩略图的方式</param>   
    public void MakeThumbnail(string originalImagePath, string thumbnailPath, int width, int height, string mode)
    {
        System.Drawing.Image originalImage = System.Drawing.Image.FromFile(originalImagePath);

        int towidth = width;
        int toheight = height;

        int x = 0;
        int y = 0;
        int ow =originalImage.Width;
        int oh = originalImage.Height;

        switch (mode)
        {
            case "Z"://指定高宽缩放(可能变形)               
                break;
            case "W"://指定宽,高按比例                   
                toheight = originalImage.Height * width / originalImage.Width;
                break;
            case "H"://指定高,宽按比例
                towidth = originalImage.Width * height / originalImage.Height;
                break;
            case "C"://指定高宽裁减(不变形)               
                if ((double)originalImage.Width / (double)originalImage.Height > (double)towidth / (double)toheight)
                {
                    oh = originalImage.Height;
               

转载于:https://www.cnblogs.com/zhangliyu/archive/2009/07/07/1518765.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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