在这篇文章里我们聊一下Python实现图片裁剪的两种方式，一种利用了Pillow，还有一种利用了OpenCV。两种方式都需要简单的几行代码，这可能也就是现在Python那么流行的原因吧。 首先，我们有一张原始图片，如下图所示： 原始图片 然后，我们利用OpenCV对其进行裁剪，代码如下所示： import cv2 img = cv2.imread(./data/cut/thor.jpg) print(img.shape) cropped = img[0:128, 0:512] # 裁剪坐标为[y0:y1, x0:x1] cv2.imwrite(./data/cut/cv_cut_th

安卓系统裁剪

1.2 调试技巧 调试是我们在编写程序时不得不经历的过程，我们这一节来讲解如何快速定位错误的调试 技巧。 首先，编译错误不在我们的讨论范围之内，语法上的错误问题相信学过高分篇的同学都不 会再问了。 其实，断点调试也不在我们的讨论范围之内。 这里讲一下我们为什么不建议大家使用断点调试，断点调试基本上是每个开发者都会的调试技 巧。 但是我们的机试有一些特殊的情况。 1、机试的代码往往很短，几行到几十行不等。 2、比赛中争分夺秒，我们对调试时间要求更为迫切。 3、我们的错误往往是由于代码细节没考虑周全导致的。 所以，断点调试更适于项目代码中且对时间的迫切度没有那么高的情况。 接下来，给大家介绍一种超级棒的调试技巧，当你熟练掌握它以后你会深深的迷恋上它。

支持视频压缩，支持视频批量压缩, 批量重命名, 视频裁剪，图片压缩，视频转码，视频提取音频, 视频旋转角度，移除音频，视频倍速，视频合并拼接，视频转GIF等。 压缩视频：保持分辨率不变，压缩之后的视频和原视频清晰度几乎一致。支持高清4k，2k，1080p，720p压缩。 支持2G以上的大文件视频压缩。音频编码为aac格式，支持全平台。 批量压缩视频：选择多个视频，可以调节压缩率，压缩率越大，压缩得到的视频越小。质量也越差。建议选择默认的。可以设置输出的视频是否与原视频时间戳保持一致。 图片压缩：可以选择多张图片批量压缩,保持原图分辨率,清晰度几乎一致 视频格式转换功能（转码）：把视频转码成高质量mp4格式 - 支持绝大部分格式的视频转码，支持MKV,FLV,RMVB,3GP,MPEG,WMV,MOV等转成MP4，AVI，FLV，MOV, MKV, MPEG, MPG, H264, M2T,M2TS, MTS, M4V, TS（后续有需要会更新更多格式）,默认是极速模式,如果转码失败,可以点击右上角三个点,选择兼容模式试试 等功能

OpenCv-人脸裁剪：自动检测并裁剪图像中的人脸（Node.js） 该软件包可帮助您自动检测图片中的脸部并将其裁剪掉。 安装 从命令行安装： npm install --save opencv-facecrop 基本用法 const facecrop = require ( 'opencv-facecrop' ) ; facecrop ( './image-file.jpg' , './dest/output.jpg' , "image/jpeg" , 0.95 , 1.5 ) ; /* Outputs image with file name output.jpg in 'dest' folder with the face cropped out. If multiple faces are detected, the files will be automatically

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您可以使用此代码裁剪任何视频以从视频中删除不需要的部分

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基于ASRT_SpeechRecognition开源项目，对用于训练的数据集进行裁剪，以便用于低性能机器进行训练和学习

可以以矩形框、任意多边形、以及面状矢量文件裁剪栅格数据。