python 压缩jgg
时间: 2023-11-26 09:01:38 浏览: 44
Python中可以使用Pillow库来进行图片的压缩和处理。具体压缩jpeg图片可以使用Pillow库中的`save`方法来实现。以下是一个简单的代码示例:
```python
from PIL import Image
# 打开原始图片
image = Image.open('original.jpg')
# 压缩图片
image.save('compressed.jpg', optimize=True, quality=50)
# 保存压缩后的图片
image.show()
```
在上述示例代码中,首先使用`Image.open`方法打开原始的jpeg图片,并将其赋值给变量`image`。然后,使用`save`方法保存压缩后的图片。在`save`方法中,我们可以通过`optimize`参数来优化保存的文件大小,通过`quality`参数来指定压缩质量,数值越小表示压缩的程度越高。
最后,使用`show`方法可以在默认的图片查看器中打开并显示压缩后的图片。
需要注意的是,Pillow库需要使用`pip install pillow`命令进行安装。另外,压缩质量的选择可以根据实际需求进行调整,不同的`quality`数值会对图片的清晰度和文件大小产生影响。
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python实现AES_CBC解密
Python可以使用`pycryptodome`库来实现AES_CBC解密。下面是一个简单的示例代码:
```python
from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Util.Padding import unpad
import base64
def aes_cbc_decrypt(key, iv, ciphertext):
cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv)
decrypted_data = cipher.decrypt(base64.b64decode(ciphertext))
unpadded_data = unpad(decrypted_data, AES.block_size)
return unpadded_data.decode('utf-8')
key = b'0123456789abcdef' # 密钥,长度必须为16、24或32字节
iv = b'1234567890abcdef' # 初始化向量,长度必须为16字节
ciphertext = 'U2FsdGVkX1+3z6Qs7y5JGg==' # 待解密的密文
plaintext = aes_cbc_decrypt(key, iv, ciphertext)
print(plaintext)
```
请注意,上述代码中的密钥、初始化向量和密文都是示例数据,实际使用时需要替换为真实的值。
用simulink做水箱的动态数学模型
水箱的动态数学模型可以通过对水箱的物理特性进行建模得到。这里给出一个简单的水箱动态数学模型的建模方法。
首先,假设水箱的水位高度为h,出水口的截面积为A,出水口的流量为q。则有以下动态方程:
dh/dt = (q - A*sqrt(2gh))/S
其中,g为重力加速度,S为水箱底面积。
我们可以使用Simulink来构建这个动态方程的模型。具体步骤如下:
1. 打开Simulink,创建一个新模型。
2. 在模型中添加一个“Transfer Fcn”模块,用来表示动态方程中的导数。
3. 在模型中添加一个“Gain”模块,用来表示方程中的系数。
4. 在模型中添加一个“Sum”模块,用来表示方程中的加减运算。
5. 连接这些模块,得到以下模型:
![水箱动态数学模型](https://i.imgur.com/o7JzxeG.png)
6. 右键点击“Transfer Fcn”模块,选择“Edit Transfer Fcn”,设置传递函数为“1/S”。
7. 右键点击“Gain”模块,选择“Edit”,设置增益为“-A*sqrt(2*g)”。
8. 连接“Sum”模块的输入和输出,得到以下模型:
![水箱动态数学模型2](https://i.imgur.com/6T6JGg1.png)
9. 右键点击“Sum”模块,选择“Edit”,设置符号为“-”。
10. 给模型中的各个模块命名,并保存模型。
这样,我们就得到了一个简单的水箱动态数学模型的Simulink模型。可以通过设置输入和初始条件,来模拟水箱的动态响应。