Delphi实现的图像浏览器功能及缩略图显示

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0 下载量 34 浏览量 更新于2024-11-05 收藏 371KB ZIP 举报
资源摘要信息: "Image-browser.zip_delphi" 是一个包含Delphi编程语言的压缩包文件，旨在提供图片浏览器功能，并支持缩略图的显示。缩略图技术允许用户通过预先生成的较小尺寸图片快速浏览大量图像，这样不仅提高了浏览效率，还能减轻系统处理大图时的性能负担。"缩略图_thumbna" 可能是一个误打或别称，但可以推断其为同一个项目的一部分，用于指代缩略图功能。 从标题和描述中，我们可以了解到这个Delphi项目的主要功能是提供一个界面，通过它可以浏览图片文件，并且能够显示图片的缩略图形式。这样的程序通常会具备以下几个关键知识点和功能： 1. Delphi编程基础：Delphi是一种由Embarcadero Technologies公司开发的集成开发环境（IDE），用于快速开发跨平台应用程序。它主要使用Object Pascal语言，但也支持其他语言如C++。Delphi因其高效的编译器、丰富的组件库以及快速的开发能力而受到许多开发者的青睐。 2. 图像浏览功能：一个图像浏览器必须能够加载并显示各种格式的图片文件，如JPEG、PNG、BMP等。它可能使用了第三方库，如VCL或FireMonkey图形库，来实现图片的解码、显示和缩放等功能。 3. 缩略图显示：缩略图技术涉及预生成较小尺寸的图片，并在图像浏览器中以网格或列表形式展现。用户可以通过这些缩略图快速定位到想要查看的图片，而无需打开每个大尺寸的图片进行查看。 4. 文件管理：由于标题中提到了“缩略图”，这表明该项目可能还包含了文件浏览功能。这意味着它能够访问文件系统，列出目录中的文件和文件夹，并允许用户浏览他们的文件。 5. 用户界面设计：一个有效的图像浏览器需要有一个直观且用户友好的界面。这可能涉及到使用Delphi的窗体设计器来创建图形用户界面（GUI），包括菜单、工具栏、预览窗口以及用于导航和选择文件的按钮和面板。 从【压缩包子文件的文件名称列表】中可以看到，这个文件名称"1.5 图像浏览器"可能表示项目版本或项目的功能模块描述。"1.5" 可能指的是软件的某个版本号，而"图像浏览器"则直接反映了软件的核心功能。 总结以上知识点，"Image-browser.zip_delphi" 项目是一个用Delphi编程语言开发的图像浏览软件，它具有查看图片缩略图和管理文件的功能。用户可以通过它方便快捷地找到和预览所需的图片文件，而无需打开每个图片进行全尺寸查看。这项技术在数字媒体管理、相册浏览和图像编辑等领域非常实用。

linux-image-4.9.38-xenomai-3.1_4.9.38-xenomai-3.1-10.00.Custom_amd64.deb

2020-05-16 上传
编译完的xenomai3.1内核包。linux内核版本4.9.38。 下载后 sudo dpkg -i linux-image-4.9.38-xenomai-3.1_4.9.38-xenomai-3.1-10.00.Custom_amd64.deb安装带xenomai补丁的内核

SDL_image-1.2.3.zip_SDL.zip_SDL1.2.3_SDL_image-1.2.3_sdl_image.h

2022-09-20 上传
这个"SDL_image-1.2.3.zip_SDL.zip_SDL1.2.3_SDL_image-1.2.3_sdl_image.h"文件组合包含了SDL_image 1.2.3版本的源代码、相关的SDL库以及头文件sdl_image.h。下面将详细介绍SDL_image库以及它的核心功能和使用方法。...

text-in-image.zip_delphi image_in

2022-09-24 上传
"text-in-image.zip_delphi image_in"这个压缩包文件可能包含了实现这一功能的相关代码示例。 Delphi是一个强大的面向对象的 Pascal 编程环境，它提供了丰富的图形用户界面（GUI）工具和组件，使得处理图像和文本变...

map_image = Image.open("map_-122.3734_47.5557_-122.0729_47.6793.png") draw = ImageDraw.Draw(map_image)

2023-05-05 上传
- 第一行代码通过`Image.open()`方法打开了一张名为`map_-122.3734_47.5557_-122.0729_47.6793.png`的图片，该图片应该是一张地图图片。 - 第二行代码通过`ImageDraw.Draw()`创建了一个`Draw`对象，该对象可以用来在...

import os from PyQt5.QtCore import Qt from PyQt5.QtGui import QPixmap, QIcon from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QTreeView, QFileSystemModel class ImageViewer(QWidget): def init(self, folder_path): super().init() self.folder_path = folder_path self.image_dict = {} self.current_image = None self.setWindowTitle("Image Viewer") self.setFixedSize(1000, 600) self.image_label = QLabel(self) self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.tree_view = QTreeView() self.tree_view.setMinimumWidth(250) self.tree_view.setMaximumWidth(250) self.model = QFileSystemModel() self.model.setRootPath(folder_path) self.tree_view.setModel(self.model) self.tree_view.setRootIndex(self.model.index(folder_path)) self.tree_view.setHeaderHidden(True) self.tree_view.setColumnHidden(1, True) self.tree_view.setColumnHidden(2, True) self.tree_view.setColumnHidden(3, True) self.tree_view.doubleClicked.connect(self.tree_item_double_clicked) self.main_layout = QHBoxLayout(self) self.main_layout.addWidget(self.tree_view) self.main_layout.addWidget(self.image_label) self.load_images() self.update_image() def load_images(self): for file_name in os.listdir(self.folder_path): if file_name.lower().endswith((".jpg", ".jpeg", ".png", ".gif", ".bmp")): file_path = os.path.join(self.folder_path, file_name) self.image_dict[file_name] = file_path current_image = list(self.image_dict.keys())[0] def update_image(self): if self.current_image is not None: pixmap = QPixmap(self.image_dict[self.current_image]) self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled(self.width() - self.tree_view.width(), self.height(), Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation)) def tree_item_double_clicked(self, index): file_name = self.model.fileName(index) if file_name in self.image_dict: self.current_image = file_name self.update_image() def keyPressEvent(self, event): if event.key() == Qt.Key_A: self.previous_image() elif event.key() == Qt.Key_D: self.next_image() elif event.key() in [Qt.Key_1, Qt.Key_2, Qt.Key_3, Qt.Key_4, Qt.Key_5]: self.save_text_file(event.key() - Qt.Key_0) def previous_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index > 0: self.current_image = file_names[current_index - 1] else: self.current_image = file_names[-1] self.update_image() def next_image(self): if self.current_image is not None: file_names = list(self.image_dict.keys()) current_index = file_names.index(self.current_image) if current_index < len(file_names) - 1: self.current_image = file_names[current_index + 1] else: self.current_image = file_names[0] self.update_image() def save_text_file(self, number): if self.current_image is not None: file_name = self.current_image txt_file_path = os.path.join(self.folder_path, os.path.splitext(file_name)[0] + ".txt") with open(txt_file_path, "w") as file: file.write(str(number)) if name == "main": import sys app = QApplication(sys.argv) viewer = ImageViewer("D:/图片/wallpaper") viewer.show() sys.exit(app.exec_())这份代码实现不了使用键盘的A键向上翻页以及D键向下翻页，也实现不了键盘数字键生成相应txt文档，帮我分析一下错在哪里

2023-06-07 上传
super().__init__() self.folder_path = folder_path self.image_dict = {} self.current_image = None self.setWindowTitle("Image Viewer") self.setFixedSize(1000, 600) self.image_label = QLabel...

详细解释下列代码class Cue(): def __init__(self, pos): self.original_image = cue_image self.angle = 0 self.image = pygame.transform.rotate(self.original_image, self.angle) self.rect = self.image.get_rect() self.rect.center = pos def update(self, angle): self.angle = angle def draw(self, surface): self.image = pygame.transform.rotate(self.original_image, self.angle) # surface.blit(self.image, self.rect) surface.blit(self.image, (self.rect.centerx - self.image.get_width() / 2, self.rect.centery - self.image.get_height() / 2) ) cue = Cue(balls[-1].body.position)

2023-06-12 上传
在初始化过程中，首先将cue_image赋值给self.original_image，然后将self.angle初始化为0，将self.original_image旋转self.angle角度得到self.image，并将self.rect设置为self.image的矩形。最后将self.rect的中心点...

# Basic options parser.add_argument("-style_image", help="Style target image", default='examples/inputs/seated-nude.jpg') parser.add_argument("-style_blend_weights", default=None) parser.add_argument("-content_image", help="Content target image", default='examples/inputs/tubingen.jpg') parser.add_argument("-image_size", help="Maximum height / width of generated image", type=int, default=450) parser.add_argument("-gpu", help="Zero-indexed ID of the GPU to use; for CPU mode set -gpu = c", default=0) # Optimization options parser.add_argument("-content_weight", type=float, default=5e0) parser.add_argument("-style_weight", type=float, default=1e2) parser.add_argument("-normalize_weights", action='store_true') parser.add_argument("-normalize_gradients", action='store_true') parser.add_argument("-tv_weight", type=float, default=1e-3) parser.add_argument("-num_iterations", type=int, default=1000) parser.add_argument("-init", choices=['random', 'image'], default='random') parser.add_argument("-init_image", default=None) parser.add_argument("-optimizer", choices=['lbfgs', 'adam'], default='lbfgs') parser.add_argument("-learning_rate", type=float, default=1e0) parser.add_argument("-lbfgs_num_correction", type=int, default=100) # Output options parser.add_argument("-print_iter", type=int, default=50) parser.add_argument("-save_iter", type=int, default=100) parser.add_argument("-output_image", default='out.png')这段代码是什么意思？

2023-07-13 上传
- `-style_image`: 指定样式目标图像的路径，默认为 'examples/inputs/seated-nude.jpg'。 - `-style_blend_weights`: 样式融合权重，默认为 None。 - `-content_image`: 指定内容目标图像的路径，默认为 'examples/...

python main.py --scope <training_image> --mode train --dataset_folder ./datasets/<training_image>/ --image_name <training_image.png> --results_folder ./results/

2023-05-11 上传
- `<training_image>` 是你要训练的图像的名称； - `train` 表示要进行训练模式； - `./datasets/<training_image>/` 是数据集所在的文件夹路径； - `<training_image.png>` 是要训练的图像的文件名； - `./results/...

error: the following arguments are required: -p/--shape_predictor_68_face_landmarks.dat, -i/--Image.jpeg

2023-04-30 上传
其中 `-p/--shape_predictor_68_face_landmarks.dat` 是一个人脸关键点检测器的模型文件路径，`-i/--Image.jpeg` 是需要进行人脸关键点检测的图像文件路径。你需要在运行命令时指定这两个参数，例如： ``` python ...

def init_datasets(self): """ Init self.dataset_train, self.dataset_train_iter, self.dataset_val. """ dataset_parameters = dict(base_folder=self.local_base_folder, image_size=self.image_size, image_spacing=self.image_spacing, normalize_zero_mean_unit_variance=False, cv=self.cv, heatmap_sigma=3.0, generate_spine_heatmap=True, use_variable_image_size=True, valid_output_sizes_x=[32, 64, 96, 128], valid_output_sizes_y=[32, 64, 96, 128], valid_output_sizes_z=[32, 64, 96, 128], output_image_type=np.float16 if self.use_mixed_precision else np.float32, data_format=self.data_format, save_debug_images=self.save_debug_images)

2023-07-09 上传
- `image_size`：图像尺寸，表示图像的高度、宽度和深度。 - `image_spacing`：图像间距，指定了图像在三个轴向上的间距。 - `normalize_zero_mean_unit_variance`：是否对图像进行零均值单位方差归一化。 - `cv`：...
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