image_Magic图片处理功能

本文介绍了如何通过调整参数来改变图片的样式,包括亮度、对比度、锐化、模糊等效果的设置方法,并详细解释了如何添加不同类型的水印及其位置、透明度等参数的配置。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#亮度对比度 [-100,100]
brightness = re.search(r'_[-]*[0-9]+b', style_list)
#锐化 [50, 399]
sharpen = re.search(r'[0-9]+sh', style_list)
#模糊效果 radius取值在 [1,50], radius越大,越模糊 sigma取值 [1,50],越大,越模糊 [radius]-[sigma]bl
blur = re.search(r'[0-9]-[0-9]bl', style_list)
# watermark = 2 & type = d3F5LXplbmhlaQ & size = 40 & text = SGVsbG8g5Zu - 54
# mH5pyN5YqhIQ & color = I0ZGRkZGRg & t = 50 & p = 6 & x = 10 & voffset = 20
# 1:图片水印 2:文字水印 3:文图混合水印
watermark = re.search(r'watermark=[0-9]', style_list)
#垂直边距, 就是距离图片边缘的垂直距离[0 – 4096]
y = re.search(r'y=[0-9]+',style_list)
#中线垂直偏移[-1000, 1000]
voffset = re.search(r'voffset=[-]*[0-9]+',style_list)
#水平边距 [0 – 4096]
x = re.search(r'x=[0-9]+', style_list)
#水印打在图的位置 [1-9]
p = re.search(r'p=[0-9]+', style_list)
#透明度 [0-100]
t = re.search(r't=[0-9]+', style_list)
#表示文字水印的文字内容(必须编码) 是URL安全base64编码 encodeText = url_safe_base64_encode(fontText) 最大长度为64个字符(即支持汉字最多20个左右)
text = re.search(r'text=[0-9a-zA-Z-_]+', style_list)
#表示文字水印的文字类型(必须编码) 须是URL安全base64编码 encodeText = url_safe_base64_encode(fontType) wqy-zenhei ( 编码后的值:d3F5LXplbmhlaQ)
type =re.search(r'type=[0-9a-zA-Z=]+', style_list)
#文字水印文字的颜色(必须编码)
#color=I0ZGRkZGRg
color = re.search(r'color=')
if type:
dic['type'] = type.group()[5:]
print dic['type']
if text:
dic['text'] = text.group()[5:]
if t:
dic['t'] = t.group()[2:]
if p:
dic['p'] = p.group()[2:]
if x:
dic['x'] = x.group()[2:]
if voffset:
dic['voffset'] = voffset.group()[8:]
if y:
dic['y'] = y.group()[2:]
if watermark:
dic['watermark'] = watermark.group()[-1]
if blur:
dic['blur'] = blur.group()[:-2]
if sharpen:
dic['sharpen'] = sharpen.group()[:-2]
if brightness:
dic['brightness'] = brightness.group()[1:]




转载于:https://www.cnblogs.com/wuqingzangyue/p/5770065.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值