Dynamic Web TWAIN提供了一系列的命令,可以通过HTTP Post 和 HTTP Put命令将扫描的图片上传到服务器(一般推荐使用HTTP Post命令,比较安全)。支持存成BMP,JPG,PDF,TIFF等格式。
下面是一个简单的例子 – 扫描图片,并将图片上传为JPG文件到服务器上。
其中包含两个文件,Scan.php – 用于扫描。SaveToFile.php – 将图片数据传到服务器端。
2025年06月21日
Dynamic Web TWAIN提供了一系列的命令,可以通过HTTP Post 和 HTTP Put命令将扫描的图片上传到服务器(一般推荐使用HTTP Post命令,比较安全)。支持存成BMP,JPG,PDF,TIFF等格式。
下面是一个简单的例子 – 扫描图片,并将图片上传为JPG文件到服务器上。
其中包含两个文件,Scan.php – 用于扫描。SaveToFile.php – 将图片数据传到服务器端。
2025年06月21日
昨天我春树镇小寡妇做了一个给baby穿上大花袄的教程,大家都吐糟看水平太次,独单的小寡妇我很是受伤,今天我来做一个水平高一点的教程,教程很简单,好了,废话不多说,上干货:
效果图:
1:打开百度,搜索素材,今天我还是拿我家baby来做模特,看看这身材,这嘴唇,这眼神,迷死我了。
2:先把衣服用钢笔工具抠出来,抠的水平直接影响到你整体效果,要用心昴。抠出来后按ctrl+j复制,把衣服的单独成一个图层,以便方便处理。
2025年06月21日
在制作网页的很多时候为了页面美观都需要图片能够做到上下居中、左右居中。网上现实的方式方法也有很多,这里分享我经常使用的一种方法。
// HTML代码
<div class="row">
<div class="col-xs-3">
<img src="/public/empty_200x100.png" class="imgbg" style="background-image:url('/uploads/demo.jpg');">
</div>
</div>
// CSS 代码
<style type="text/css">
.imgbg{
width:100%;
background-color: #ebf2f9;
background-position: center;
background-size:contain;
background-repeat: no-repeat;
}
</style>2025年06月21日
效果
1.找张合适的图片
原图
我搜模特就搜到这兄台了,这肌肉有质感。。。
2.用钢笔工具把下半部分给抠出来
3.做截面
百度了个牛皮纸图片,利用刚才抠下半部分身体的路径的最上面一条边缘做出截面形状的路径
4.做截面阴影
把刚才路径转为矢量蒙版把牛皮纸抠出来做成截面图层,然后用图层样式给这个图层添加阴影
5.再用内发光样式做个中心阴影
2025年06月20日
方法三:
复制图层,使用滤镜。
方法四、五、六、七:
多运用通道功能。
方法八、九、十:
调整亮度、透明度、色阶等。
==============================
公众号:春树镇
研究讨论:互联网技术,php开发,网站建议,app开发,html5开发,设计,小说,电影。
2025年06月20日
“拍照片带眼睛老反光后期怎么处理?”现在给大家分享巧用photoshop后期处理眼睛照片反光处理技巧,简单粗暴又实用
==============================
公众号:春树镇
研究讨论:互联网技术,php开发,网站建议,app开发,html5开发,设计,小说,电影。
2025年06月20日
一直以来对Java的图形处理能力表无力,但好像又不是那么一回事,之前用PHP做过一些应用,涉及到验证码的识别,其中有个图片二值化的步骤,今天换成Java来实现下
在java的扩展包javax.imageio中为我们提供了一个类叫ImageIO,这个类提供了一些执行简单编码和解码的静态便捷方法,具体说明大家可以翻下API看看
下面来说下关于图片二值化的原理:
1、首先要获取每个像素点的灰度值。
2025年06月20日
原文来源:mitryulyanov.github、sites.skoltech.ru
作者:Dmitry Ulyanov、Andrea Vedaldi、Victor Lempitsky
「雷克世界」编译:嗯~阿童木呀、哆啦A亮
关于若干图像恢复问题的示例结果。我们使用深度神经网络,但并不使用数据集对其进行训练或预训练。我们将它们用作结构化图像先验。
摘要
深度卷积网络已经成为图像生成和恢复的通用工具。一般来说,它们的出色性能归功于它们从大量样本图像中学习真实图像先验(image prior)的能力。而在本文中,相反的是,我们证明生成器网络的结构足以将大量的低等级图像统计先验捕获到任意学习中。为了做到这一点,我们展示了一个随机初始化的神经网络可以用作一个手动先验,并且可以在诸如去噪、超分辨率和修补等标准可逆问题上获取很好的性能表现。此外,同样的先验可以用来反演深度神经表征从而对其进行诊断,并且可以对基于“闪光—无闪光”输入对的图像进行恢复。