Windows裁剪工具的快捷键是什么

时间: 2024-04-04 10:33:26 浏览: 28
Windows 裁剪工具的快捷键是 Windows 键 + Shift + S。按下这个组合键后,屏幕会变灰,鼠标会变成一个十字形的图标,你可以用鼠标拖拽或者手写笔绘制一个矩形来选择要截取的区域。截取完毕后,截图会自动复制到剪贴板中。你可以在 Word、Paint 或其他支持图片粘贴的软件中直接粘贴并保存截图。
相关问题

ArcGIS裁剪工具

以下是使用ArcGIS进行裁剪的方法: 1. 使用Clip工具进行裁剪: Clip工具允许您使用矢量数据来裁剪栅格数据,只保留与输入矢量数据相重叠的区域。可以使用该工具来确保输出数据集包含指定边界范围内的数据。 ```python # 导入arcpy模块 import arcpy # 设置工作空间 arcpy.env.workspace = "C:/data" # 设置输入栅格数据和裁剪矢量数据 inRaster = "elevation" clipFeatures = "study_area" # 设置输出栅格数据 outRaster = "elevation_clip" # 进行裁剪 arcpy.Clip_management(inRaster, "#", outRaster, clipFeatures, "#", "ClippingGeometry") ``` 2. 使用Extract by Mask工具进行裁剪: Extract by Mask工具允许您使用矢量数据或栅格数据来裁剪栅格数据,只保留与输入数据相重叠的区域。可以使用该工具来确保输出数据集包含指定边界范围内的数据。 ```python # 导入arcpy模块 import arcpy # 设置工作空间 arcpy.env.workspace = "C:/data" # 设置输入栅格数据和裁剪矢量数据 inRaster = "elevation" maskData = "study_area" # 设置输出栅格数据 outRaster = "elevation_mask" # 进行裁剪 outExtractByMask = arcpy.sa.ExtractByMask(inRaster, maskData) outExtractByMask.save(outRaster) ``` 3. 使用Split工具进行裁剪: Split工具允许您将栅格数据集分割成多个较小的栅格数据集,每个栅格数据集都包含输入数据集的一部分。可以使用该工具来将大型栅格数据集分割成更小的区域,以便更好地管理和分析数据。 ```python # 导入arcpy模块 import arcpy # 设置工作空间 arcpy.env.workspace = "C:/data" # 设置输入栅格数据和裁剪矢量数据 inRaster = "elevation" splitMethod = "SIZE_OF_TILE" splitValue = "1000 1000" # 设置输出栅格数据 outFolder = "C:/output" # 进行裁剪 arcpy.SplitRaster_management(inRaster, outFolder, "elevation_split", splitMethod, splitValue) ```

micropython 固件 裁剪 工具

MicroPython固件裁剪工具是一种用于去除不必要组件以减小固件大小的工具。MicroPython是一种精简版的Python编程语言,旨在在资源受限的嵌入式设备上运行。然而,由于设备的存储空间有限,有时候需要裁剪固件以适应特定的应用需求。 裁剪工具允许用户根据自己的需求定制固件,只包含所需的模块和功能,从而节省存储空间和加快启动速度。通过选择需要的模块和功能,并去除不需要的部分,可以将固件大小降低到最小。 使用裁剪工具可以提供以下优势: 1. 存储空间节省:裁剪工具可以去除不需要的组件和功能,减小固件大小,从而节省设备的存储空间。 2. 启动速度提升:裁剪后的固件只包含关键模块和功能,启动时间更短,为设备提供更快的响应速度。 3. 简化开发过程:裁剪工具可以去除不必要的官方模块和功能,简化开发过程,让开发者专注于核心业务逻辑。 裁剪工具一般通过命令行或配置文件进行操作。用户可以指定需要保留或删除的模块和功能,以及其他自定义的设置。通过这种方式,用户可以根据自己的需求和资源限制,灵活地定制MicroPython固件。 总之,MicroPython固件裁剪工具是一种帮助用户定制并优化固件的工具,可以节省存储空间、提升启动速度,让嵌入式设备能够更有效地运行MicroPython。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

tensorflow图像裁剪进行数据增强操作

补充知识部分提到了TensorFlow的`ImageDataGenerator`,这是一个更高级的数据增强工具,适用于Keras框架。`ImageDataGenerator`提供了多种数据增强选项,如旋转、水平翻转、垂直翻转、缩放等。使用`rescale`参数可以...
recommend-type

Android实现拍照、选择相册图片并裁剪功能

在Android应用开发中,用户经常需要能够选择图片或者直接拍照,并对选取的图片进行裁剪。这个过程涉及到了多个步骤,包括启动相机、选择相册、处理返回的图像以及进行图片裁剪。以下是对Android实现这一功能的详细...
recommend-type

QT选择性深度裁剪,图文解析

#!/bin/sh ./configure \  -prefix /usr/local/arm/qt4.8.6\  -opensource \  -confirm-license \  -release \  -static \  -embedded arm \  -xplatform qws/linux-arm-g++ \  -depths 16,18,24,32 \ ...
recommend-type

Python使用matplotlib实现的图像读取、切割裁剪功能示例

在Python编程中,matplotlib库是用于数据可视化的重要工具,它提供了丰富的图像绘制功能,包括图像的读取、显示以及编辑。本示例将详细介绍如何利用matplotlib实现图像的读取、切割和裁剪。 首先,我们需要导入...
recommend-type

利用迪杰斯特拉算法的全国交通咨询系统设计与实现

全国交通咨询模拟系统是一个基于互联网的应用程序,旨在提供实时的交通咨询服务,帮助用户找到花费最少时间和金钱的交通路线。系统主要功能包括需求分析、个人工作管理、概要设计以及源程序实现。 首先,在需求分析阶段,系统明确了解用户的需求,可能是针对长途旅行、通勤或日常出行,用户可能关心的是时间效率和成本效益。这个阶段对系统的功能、性能指标以及用户界面有明确的定义。 概要设计部分详细地阐述了系统的流程。主程序流程图展示了程序的基本结构,从开始到结束的整体运行流程,包括用户输入起始和终止城市名称,系统查找路径并显示结果等步骤。创建图算法流程图则关注于核心算法——迪杰斯特拉算法的应用,该算法用于计算从一个节点到所有其他节点的最短路径,对于求解交通咨询问题至关重要。 具体到源程序,设计者实现了输入城市名称的功能,通过 LocateVex 函数查找图中的城市节点,如果城市不存在,则给出提示。咨询钱最少模块图是针对用户查询花费最少的交通方式,通过 LeastMoneyPath 和 print_Money 函数来计算并输出路径及其费用。这些函数的设计体现了算法的核心逻辑,如初始化每条路径的距离为最大值,然后通过循环更新路径直到找到最短路径。 在设计和调试分析阶段,开发者对源代码进行了严谨的测试,确保算法的正确性和性能。程序的执行过程中,会进行错误处理和异常检测,以保证用户获得准确的信息。 程序设计体会部分,可能包含了作者在开发过程中的心得,比如对迪杰斯特拉算法的理解,如何优化代码以提高运行效率,以及如何平衡用户体验与性能的关系。此外,可能还讨论了在实际应用中遇到的问题以及解决策略。 全国交通咨询模拟系统是一个结合了数据结构(如图和路径)以及优化算法(迪杰斯特拉)的实用工具,旨在通过互联网为用户提供便捷、高效的交通咨询服务。它的设计不仅体现了技术实现,也充分考虑了用户需求和实际应用场景中的复杂性。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】基于TensorFlow的卷积神经网络图像识别项目

![【实战演练】基于TensorFlow的卷积神经网络图像识别项目](https://img-blog.csdnimg.cn/20200419235252200.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3MTQ4OTQw,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. TensorFlow简介** TensorFlow是一个开源的机器学习库,用于构建和训练机器学习模型。它由谷歌开发,广泛应用于自然语言
recommend-type

CD40110工作原理

CD40110是一种双四线双向译码器,它的工作原理基于逻辑编码和译码技术。它将输入的二进制代码(一般为4位)转换成对应的输出信号,可以控制多达16个输出线中的任意一条。以下是CD40110的主要工作步骤: 1. **输入与编码**: CD40110的输入端有A3-A0四个引脚,每个引脚对应一个二进制位。当你给这些引脚提供不同的逻辑电平(高或低),就形成一个四位的输入编码。 2. **内部逻辑处理**: 内部有一个编码逻辑电路,根据输入的四位二进制代码决定哪个输出线应该导通(高电平)或保持低电平(断开)。 3. **输出**: 输出端Y7-Y0有16个,它们分别与输入的编码相对应。当特定的
recommend-type

全国交通咨询系统C++实现源码解析

"全国交通咨询系统C++代码.pdf是一个C++编程实现的交通咨询系统,主要功能是查询全国范围内的交通线路信息。该系统由JUNE于2011年6月11日编写,使用了C++标准库,包括iostream、stdio.h、windows.h和string.h等头文件。代码中定义了多个数据结构,如CityType、TrafficNode和VNode,用于存储城市、交通班次和线路信息。系统中包含城市节点、交通节点和路径节点的定义,以及相关的数据成员,如城市名称、班次、起止时间和票价。" 在这份C++代码中,核心的知识点包括: 1. **数据结构设计**: - 定义了`CityType`为short int类型,用于表示城市节点。 - `TrafficNodeDat`结构体用于存储交通班次信息,包括班次名称(`name`)、起止时间(原本注释掉了`StartTime`和`StopTime`)、运行时间(`Time`)、目的地城市编号(`EndCity`)和票价(`Cost`)。 - `VNodeDat`结构体代表城市节点,包含了城市编号(`city`)、火车班次数(`TrainNum`)、航班班次数(`FlightNum`)以及两个`TrafficNodeDat`数组,分别用于存储火车和航班信息。 - `PNodeDat`结构体则用于表示路径中的一个节点,包含城市编号(`City`)和交通班次号(`TraNo`)。 2. **数组和变量声明**: - `CityName`数组用于存储每个城市的名称,按城市编号进行索引。 - `CityNum`用于记录城市的数量。 - `AdjList`数组存储各个城市的线路信息,下标对应城市编号。 3. **算法与功能**: - 系统可能实现了Dijkstra算法或类似算法来寻找最短路径,因为有`MinTime`和`StartTime`变量,这些通常与路径规划算法有关。 - `curPath`可能用于存储当前路径的信息。 - `SeekCity`函数可能是用来查找特定城市的函数,其参数是一个城市名称。 4. **编程语言特性**: - 使用了`#define`预处理器指令来设置常量,如城市节点的最大数量(`MAX_VERTEX_NUM`)、字符串的最大长度(`MAX_STRING_NUM`)和交通班次的最大数量(`MAX_TRAFFIC_NUM`)。 - `using namespace std`导入标准命名空间,方便使用iostream库中的输入输出操作。 5. **编程实践**: - 代码的日期和作者注释显示了良好的编程习惯,这对于代码维护和团队合作非常重要。 - 结构体的设计使得数据组织有序,方便查询和操作。 这个C++代码实现了全国交通咨询系统的核心功能,涉及城市节点管理、交通班次存储和查询,以及可能的路径规划算法。通过这些数据结构和算法,用户可以查询不同城市间的交通信息,并获取最优路径建议。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依