simg2img源码包下载

时间: 2024-01-31 19:11:09 浏览: 27
simg2img是一个用于将Android系统镜像文件(.img)转换为可读写的磁盘镜像文件(.img)的工具。它是Android源码中的一个工具,用于在开发和调试过程中处理系统镜像文件。 你可以在以下链接中找到simg2img源码包的下载: https://android.googlesource.com/platform/system/core/+/refs/heads/master/libsparse/ 请注意,这是Android源码的官方仓库,你需要使用git工具进行下载。具体的下载和编译步骤可以参考Android源码的相关文档。
相关问题

simg2img.exe

simg2img.exe 是一个命令行工具,用于将Android系统中的system.img等镜像文件转换成ext4格式的镜像文件。在Android系统中,通常系统文件被打包在.img文件中,这些文件使用了一种称为simg格式的压缩算法。然而,一些开发者或研究人员需要对这些系统文件进行修改或分析,因此需要将其转换成ext4格式的镜像文件。 simg2img.exe 是一个非常有用的工具,它允许用户将simg格式的镜像文件转换成ext4格式的镜像文件,从而使得对系统文件的修改或分析更加方便。使用simg2img.exe可以通过命令行的方式快速完成这一转换过程,而无需复杂的操作。 要使用simg2img.exe,首先需要将该工具下载到本地计算机,并确保计算机上安装了基本的命令行工具。然后,在命令行中输入相应的命令,并指定需要转换的simg格式的镜像文件和要输出的ext4格式的镜像文件的路径。完成这些步骤后,simg2img.exe会自动执行转换过程,并生成输出的ext4格式的镜像文件。 总之,simg2img.exe 是一个简单而实用的工具,用于将Android系统中的simg格式的镜像文件转换成ext4格式的镜像文件。通过使用这个工具,用户可以更方便地对系统文件进行修改或分析,提高工作效率。

img2simg使用方法

img2simg是一个用于将图片转换成Simulated images的工具。使用img2simg非常简单,只需要按照以下步骤操作即可: 1. 准备图片:首先,你需要准备一张你想要转换的图片。图片可以是png、jpg、bmp等格式。 2. 下载img2simg工具:在电脑上打开浏览器,搜索并下载img2simg工具的安装包。安装包可以是.exe、.dmg等格式,根据你的操作系统来选择合适的安装包。 3. 安装img2simg工具:双击安装包,按照提示来安装img2simg工具。安装完成后,你就可以在电脑上找到img2simg的可执行程序了。 4. 使用img2simg转换图片:打开命令行工具,进入到img2simg的安装目录。使用命令行输入img2simg加上你想要转换的图片路径和输出路径,即可完成图片转换。 例如: ``` img2simg /path/to/input_image.jpg /path/to/output_simulated_image.jpg ``` 5. 检查输出结果:转换完成后,你可以在指定的输出路径找到转换后的Simulated images图片。可以用图片浏览器打开并确认转换效果。 总的来说,img2simg的使用方法非常简单,只需要准备图片,下载并安装img2simg工具,然后通过命令行工具进行转换即可。希望以上方法能够帮助你顺利地使用img2simg工具进行图片转换。

相关推荐

# registration fixed_image = sitk.VectorIndexSelectionCast(fixed_rgb, 1) moving_image = sitk.VectorIndexSelectionCast(moving_rgb, 1) fixed_image = sitk.Cast(fixed_image, sitk.sitkFloat32) moving_image = sitk.Cast(moving_image, sitk.sitkFloat32) def command_iteration(method): if (method.GetOptimizerIteration() == 0): print("Estimated Scales: ", method.GetOptimizerScales()) print(f"{method.GetOptimizerIteration():3} = {method.GetMetricValue():7.5f} : {method.GetOptimizerPosition()}") pixelType = sitk.sitkFloat32 R = sitk.ImageRegistrationMethod() R.SetMetricAsCorrelation()#Use negative normalized cross correlation image metric. R.SetOptimizerAsRegularStepGradientDescent(learningRate=4.0, minStep=0.1, numberOfIterations=5000, gradientMagnitudeTolerance=1e-8)#Regular Step Gradient descent optimizer. R.SetOptimizerScalesFromIndexShift()#Estimate scales from maximum voxel shift in index space cause by parameter change. tx = sitk.CenteredTransformInitializer(fixed_image, moving_image, sitk.Similarity2DTransform()) R.SetInitialTransform(tx) R.SetInterpolator(sitk.sitkLinear) R.AddCommand(sitk.sitkIterationEvent, lambda: command_iteration(R)) outTx = R.Execute(fixed_image, moving_image) print("-------") print(outTx) print(f"Optimizer stop condition: {R.GetOptimizerStopConditionDescription()}") print(f" Iteration: {R.GetOptimizerIteration()}") print(f" Metric value: {R.GetMetricValue()}") resampler = sitk.ResampleImageFilter() resampler.SetReferenceImage(fixed_image) resampler.SetInterpolator(sitk.sitkLinear) resampler.SetDefaultPixelValue(1) resampler.SetTransform(outTx) out = resampler.Execute(moving_image) simg1 = sitk.Cast(sitk.RescaleIntensity(fixed_image), sitk.sitkUInt8) simg2 = sitk.Cast(sitk.RescaleIntensity(out), sitk.sitkUInt8) cimg = sitk.Compose(simg1, simg2, simg1 // 2. + simg2 // 2.) myshow(cimg)在这段代码中找到调整步长的地方

最新推荐

recommend-type

QT5开发及实例配套源代码.zip

QT5开发及实例配套[源代码],Qt是诺基亚公司的C++可视化开发平台,本书以Qt 5作为平台,每个章节在简单介绍开发环境的基础上,用一个小实例,介绍Qt 5应用程序开发各个方面,然后系统介绍Qt 5应用程序的开发技术,一般均通过实例介绍和讲解内容。最后通过三个大实例,系统介绍Qt 5综合应用开发。光盘中包含本书教学课件和书中所有实例源代码及其相关文件。通过学习本书,结合实例上机练习,一般能够在比较短的时间内掌握Qt 5应用技术。本书既可作为Qt 5的学习和参考用书,也可作为大学教材或Qt 5培训用书。
recommend-type

grpcio-1.46.3-cp37-cp37m-musllinux_1_1_i686.whl

Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
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

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

用Spring boot和vue写一个登录注册界面

好的,这是一个比较常见的技术问题,我可以为您提供一些参考资料和思路。首先,您可以使用Spring Boot作为后端框架来处理用户认证和注册的逻辑,比如使用Spring Security实现用户登录认证。同时,您还需要设计相应的数据模型和数据库表结构来存储用户信息。在前端方面,您可以使用Vue.js作为框架来构建登录注册页面,使用Axios来发起API请求并和后端进行交互。当然,在实现过程中,还需要考虑一些具体细节,比如数据校验、安全性和用户体验等方面。希望这些信息能够帮助到您。
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
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
recommend-type

MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察

![MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1a36558cefc0339f7836cca7680c0aef.png) # 1. MATLAB柱状图概述** 柱状图是一种广泛用于数据可视化的图表类型,它使用垂直条形来表示数据中不同类别或组别的值。在MATLAB中,柱状图通过`bar`函数创建,该函数接受数据向量或矩阵作为输入,并生成相应的高度条形。 柱状图的优点在于其简单性和易于理解性。它们可以快速有效地传达数据分布和组别之间的比较。此外,MATLAB提供了广泛的定制选项,允许用户调整条形颜色、
recommend-type

命名ACL和拓展ACL标准ACL的具体区别

命名ACL和标准ACL的主要区别在于匹配条件和作用范围。命名ACL可以基于协议、端口和其他条件进行匹配,并可以应用到接口、VLAN和其他范围。而标准ACL只能基于源地址进行匹配,并只能应用到接口。拓展ACL则可以基于源地址、目的地址、协议、端口和其他条件进行匹配,并可以应用到接口、VLAN和其他范围。