ps 批量处理

引用:http://zhidao.baidu.com/question/188795386.html
批量改图片大小

步骤:
先新建一个文件夹,将 要做法一样的图片 放进去.
打开PS--
点"窗口"-"动作"打开了动作面板.--
点击动作面板 倒数第二个按钮 (创建新动作),"名称"随便输入一个--点"记录".-
-
然后开始PS图片(就是做想要下一张也这样做的做法,这里就是(图像-图像大小)--
PS完以后,点击 动作面板第一个按钮(停止播放\记录)--
点击"文件"-"自动"-"批处理"-
出现一个批处理窗口,
"动作":要选择刚才创建的动作,
源:文件夹,
点击"选取"选择开始新建的文件夹,
"目的"可选.----点击好就OK了
参考资料:http://zhidao.baidu.com/question/143358698.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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