1.python+opencv实现/短视频一键去水印
2.dom-to-image库是图片如何将html转换成的
3.QImage源码分析之Save方法实现
4.好玩儿的Docker项目10分钟搭建一个内置转换功能的图床——Picsur
python+opencv实现/短视频一键去水印
在制作ppt个人文章或者分享过程中，经常会遇到一些带有水印的库源情况，不少人都希望能够去除这些水印，码图码下提高和视频的片源观看体验。本文将介绍如何使用Python+opencv实现的图片去水印功能。
首先，库源inet addr源码我们需要导入OpenCV和NumPy库。码图码下OpenCV是片源一个开源的计算机视觉库，可以用于图像和视频处理，图片NumPy是库源Python的一个科学计算库，提供了高性能的码图码下多维数组对象。
在代码中，片源我们定义了一个变量pmode来指定处理模式，图片可以是库源"image"或"video"。当pmode为"image"时，码图码下我们从指定路径读取一张；当pmode为"video"时，我们通过cv2.VideoCapture()函数从指定路径读取一个视频。
接下来，我们获取的高度和宽度，并定义了一些全局变量，用于记录鼠标事件的thread源码join状态和坐标。同时，我们创建了一个与窗口绑定的回调函数，用于实现鼠标事件的交互操作。
在鼠标回调函数中，我们根据不同的鼠标事件进行相应的操作。当按下鼠标左键时，开始画矩形或圆形，记录起始坐标；当鼠标移动时，如果继续按下鼠标左键，根据当前模式画矩形或圆形；当释放鼠标左键时，停止画矩形或圆形，根据当前模式完成最后一个矩形或圆形的绘制。
接下来，我们定义了一个waterprint()函数，用于去除中的水印。在该函数中，我们首先定义了要查找的颜色范围，然后将转换为HSV颜色空间，并使用cv2.inRange()函数根据颜色范围得到一个二值图像。接着，HTML 模板源码我们使用cv2.dilate()函数对二值图像进行膨胀操作，得到一张掩膜图像。最后，我们使用cv2.inpaint()函数根据掩膜图像进行修复操作，得到最终的去水印结果。
在处理视频时，我们首先创建了一个视频编写器，并使用cv2.VideoWriter()函数指定输出视频的格式、帧率和大小。然后，我们使用cv2.VideoCapture()函数读取视频的每一帧，并对每一帧进行去水印操作。最后，我们将处理后的帧写入输出视频，并显示处理后的帧。如果按下键盘上的"s"键，则停止处理并保存输出视频。最后，我们释放资源，关闭窗口。unity 网球源码
当处理的是一张，则直接调用waterprint()函数进行去水印，并显示处理后的。
通过以上代码，我们实现了和视频的去水印功能。运行代码并选择相应的处理模式后，可以通过鼠标交互操作选择要去除的水印区域，并得到去水印后的结果。这样，我们就可以更好地欣赏和观看视频，提高视觉体验。
总结起来，本文介绍了如何使用Python编程语言实现和视频的去水印功能。通过OpenCV和NumPy库的支持，我们可以轻松处理图像和视频，并实现自定义的图像处理效果。希望本文对大家了解Python图像处理有所帮助。
点击获取源码：
python+opencv实现/短视频一键去水印
dom-to-image库是如何将html转换成的
在解析和理解 dom-to-image 库将 HTML 转换成的核心原理时，我们首先需关注其使用 SVG 的 foreignObject 标签嵌入 HTML 的方法。这一过程通过使用 img 标签加载 SVG，apex e源码进而通过 canvas 绘制 img 实现导出。此外，值得注意的是，尽管这一原理看似简单，但库中实际包含了超过 行代码，这表明在实现过程中包含了复杂逻辑和对边缘情况的考虑。
具体实现上，dom-to-image 库首先利用 toPng 方法将 DOM 节点转换为 PNG ，其核心逻辑依赖于一个名为 draw 的方法，该方法最终返回一个 canvas，进而通过 canvas 的 toDataURL 方法获取到的 base 格式 data:URL，方便用户直接下载为。
对于转换过程中的细节，我们可从三个主要步骤理解其操作逻辑：
1. **将节点转换为 SVG**：通过 toSvg 方法，库首先获取到 window 对象，并利用 Promise 的链式调用机制处理一系列逻辑。确保节点被正确处理和转换，包括但不限于文本节点的包装、克隆节点以确保样式和内容的正确性。
2. **克隆节点并处理样式**：确保 DOM 结构能够正确反映原始节点的样式，这包括样式属性的复制以及对伪元素和输入框等特定元素的额外处理。这一过程涉及对节点样式属性的深入分析和复制，确保转换后的 SVG 精确反映原始 DOM 的外观。
3. **SVG 转换为**：最终步骤是将处理后的 SVG 转换为。这包括嵌入 SVG 到 canvas 中，进而通过 canvas 的绘图功能将 SVG 内容转换为形式。这一过程涉及对 canvas 的高效使用，确保输出的与原始 DOM 结构完美匹配。
在源码的深入探索中，我们发现 dom-to-image 库不仅通过其核心原理实现功能，还展现了对细节的精细处理，包括字体嵌入、内联处理、SVG 优化等。这不仅使得库在实现复杂功能时保持了性能和效率，也展示了在构建高效、灵活的图像生成解决方案时所需的技术深度。尽管库的源码包含大量 Promise 和管道式调用，导致部分逻辑链长，但其整体设计和实现策略体现了对前端技术的深入理解和应用。通过阅读和理解这一库的源码，开发者能够获取宝贵的实践经验和深入的技术洞察，尤其对于那些希望探索和优化图像生成流程的前端开发者而言，这是一种极其有益的学习途径。
QImage源码分析之Save方法实现
在进行图像处理时，发现使用QImage保存图像时出现错误，问题定位在save方法。通过查看源码，了解到save方法根据传递的格式依赖不同类进行处理。例如，PNG格式由QPngHandler类处理，该类调用第三方库libpng进行操作，解释了错误原因，即可能缺少相应库支持。
QImage类内部实现中，可以看到QImageData的私有数据结构，其构造函数也使用了QImageData。使用QScopedPointer作为智能指针，存储图像参数如宽度、高度、深度、字节数等。
save方法有两种实现方式，均通过构造QImageWriter对象来实现，方法参数类型虽不同，但均为QIODevice类型，即用于IO操作。
整个save流程为：调用QImageWriter构造方法，传递图像和输出设备信息，然后调用writer对象的write方法进行保存。
深入阅读Qt源码，发现其设计的精妙之处，感受到Qt源码的独特魅力。对于Qt源码的探索，可能会持续沉迷其中。
好玩儿的Docker项目分钟搭建一个内置转换功能的图床——Picsur
本文介绍了一个名为Picsur的开源图床项目，它是一个易于使用、可自托管的分享服务，类似于Imgur，并内置转换功能。它的界面简洁，用户可以上传，设置的有效期和格式，同时还可以看到上传的所有。Picsur的特色是它包含了EXIF数据，全称为"Exchangeable Image File Format"，是一种包含各种关于照片信息的数据格式，可以帮助用户更好地管理。
在搭建Picsur的过程中，文章详细介绍了如何通过GitHub官方仓库获取项目源码，以及搭建环境的具体步骤。建议使用腾讯云的轻量应用服务器，因为其“轻量”的特点，更适合小白上手。安装系统、登陆服务器、安装Docker与Nginx Proxy Manager等步骤均有详细说明。创建安装目录、打开服务器防火墙以及访问网页的操作也都有详细的步骤指导，包括如何创建目录、如何修改文件、如何查看端口占用情况、如何进行反向代理等。
在搭建过程中，文章还介绍了如何购买域名、如何进行域名解析和如何使用Nginx Proxy Manager进行反向代理的详细步骤。对于使用宝塔面板的用户，文章也提供了反向代理的配置方法。使用教程部分提供了如何使用Picsur和如何更新以及卸载项目的指导，同时强调了项目的维护和开发需要大家的共同参与和支持。
文章结尾对使用过程中可能出现的问题进行了总结，并鼓励用户在遇到问题时在GitHub上提Issues或在评论区交流，同时也欢迎有能力的用户参与到项目中来，为项目的开发贡献自己的力量。最后，文章表达了对项目开发人员的感谢。
