c#wpf根据图片文件地址获取图片之后,如何把获取到的图片质量压缩到几十kb大小?

csth555 2016-08-20 09:28:50
主要是想解决listbox显示多个图片的内存占用问题。如果获取的图片质量大小都在1mb以上的话,即使是十几个图片内存消耗看起来也是很大的,那么如何将获取的图片质量压缩成几十块kb大小?若能提供简便的方法,支持jpg,bmp,png,jpeg等格式的图像压缩,并且最后将压缩的图片赋值给ImageSource类型的变量最好
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john_QQ:2335298917 2016-08-21
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你改的只是图像的显示的宽和高,应该把图像的文件的分辨率改一下,就像版主说的
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图片质量跟图片文件大小其实没有对应关系。你想错了。 不过既然你这样认识“图片质量”,那也就无所谓质量了。
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引用 6 楼 csth555 的回复:
[quote=引用 3 楼 sp1234 的回复:] “图片质量大小都在1mb以上” 是什么意思?你所谓的图片质量如何表示?
图片质量大小以图片文件大小表示[/quote] “图片质量以图片文件大小表示”,原来你是这个意思。 那么你可以改为不超过 100x100的缩略图,使用 .net 的 GetThumbnailImage 函数,然后保存为 jpeg 格式图片。
xuzuning 2016-08-21
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var src = new Bitmap("大图"); var des = new Bitmap(src, src.Width / 10, src.Height / 10); //缩放比例自己确定 des.Save("小图");
csth555 2016-08-21
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引用 5 楼 csth555 的回复:
[quote=引用 4 楼 johnliuyuan 的回复:] jpg的压缩已经很好了,几乎无法进一步压缩了,如果你想进一步压缩,就得降低图像的质量。如果是bmp的,压缩成jpg应该体积减少不少。或者,你把图片弄成小的缩略图
怎么弄成缩略图?似乎改宽高的值,几十个图片的内存占用就是500mb左右[/quote] 仅仅改图片的分辨率的话(在数据模板中的固定image的两个属性width和height的值),几十个图片在listbox显示,把任务管理器打开一看内存占用还是非常惊人的500mb。仅仅改分辨率似乎不行,改的再小也一样。
csth555 2016-08-21
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引用 3 楼 sp1234 的回复:
“图片质量大小都在1mb以上” 是什么意思?你所谓的图片质量如何表示?
图片质量大小以图片文件大小表示,之所以这样表示,是因为我之前读取过1000个系统默认文件图标,然后在listbox上显示,内存占用也就是60mb。读取几十个文件大小超过1mb的图片文件,把image的width和height改一下,然后在listbox显示,其内存占用是500mb左右,所以我认为显示图片的质量就是图片的文件大小和图片的分辨率。我是菜鸟只能这样认定了 通过Photoshop把几十个1mb大小或超过1mb大小的图片文件,修改分辨率改成30kb左右的大小,然后在用程序读取,之后在listbox显示,程序占用非常小。由此认定,显示图片所占用的内存和图片的文件大小以及显示的图片分辨率有关。如果在获取图片之后将图片分辨率修改,然后将质量压缩成几十kb大小,再在listbox显示,内存占用也不会达到惊人的500mb,
csth555 2016-08-21
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引用 4 楼 johnliuyuan 的回复:
jpg的压缩已经很好了,几乎无法进一步压缩了,如果你想进一步压缩,就得降低图像的质量。如果是bmp的,压缩成jpg应该体积减少不少。或者,你把图片弄成小的缩略图
怎么弄成缩略图?似乎改宽高的值,几十个图片的内存占用就是500mb左右
john_QQ:2335298917 2016-08-20
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jpg的压缩已经很好了,几乎无法进一步压缩了,如果你想进一步压缩,就得降低图像的质量。如果是bmp的,压缩成jpg应该体积减少不少。或者,你把图片弄成小的缩略图
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“图片质量大小都在1mb以上” 是什么意思?你所谓的图片质量如何表示?
csth555 2016-08-20
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人都去哪了?
csth555 2016-08-20
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这么久都没人?
内容概要:本文系统研究了线性模型预测控制(LMPC)与非线性模型预测控制(NMPC)在四旋翼无人机轨迹跟踪任务中的控制性能对比,基于Matlab/Simulink平台搭建完整的仿真控制系统。研究内容涵盖四旋翼无人机的动力学建模、状态空间表达、线性与非线性预测模型构建、滚动时域优化求解以及系统约束处理等关键技术环节,重点从轨迹跟踪精度、动态响应速度、系统稳定性及抗干扰能力等方面对两种控制策略进行对比分析,深入探讨线性化近似方法与精确非线性模型在实际控制效果上的差异,为无人机高性能飞控系统的设计提供理论支撑与仿真验证依据; 适合人群:具备自动控制原理、非线性系统理论、无人机动力学及Matlab/Simulink仿真基础的研究生、科研人员以及从事无人飞行器控制算法开发的工程技术人员; 使用场景及目标:① 掌握模型预测控制(MPC)在强非线性系统如四旋翼中的具体应用方法;② 理解LMPC与NMPC在建模假设、优化求解及控制性能上的本质差异;③ 为相关课题的仿真系统搭建、控制算法选型与性能评估提供实践参考;④ 支持课程设计、学位论文撰写或科研项目的算法验证与结果分析; 阅读建议:建议结合提供的Simulink仿真模型,深入剖析状态预测、代价函数设计与实时滚动优化的实现机制,对比不同飞行工况(如高机动轨迹)下的仿真结果,重点关注NMPC在复杂动态环境中的性能优势以及LMPC在计算效率与实时性方面的潜力,同时应注意非线性优化带来的计算负担问题及其对工程可实现性的影响。
内容概要:本文档为一篇关于“基于超局部模型无模型预测电流控制(MFPCC)+自抗扰ESO观测器改进模型预测控制仿真”的论文复现资源,重点介绍了在Simulink环境下对三相逆变器系统进行建模与控制策略仿真的研究。核心内容聚焦于采用无模型预测电流控制(MFPCC)结合自抗扰控制中的扩张状态观测器(ESO)来提升系统对参数不确定性与外部干扰的鲁棒性,优化电流环动态响应性能。文中通过构建超局部模型规避精确系统建模的难题,利用MFPCC实现快速动态响应,并引入ESO实时估计并补偿系统内外部扰动,从而增强整体控制精度与稳定性。通过与传统控制方法的对比仿真,充分验证了该复合控制策略在抑制扰动、提高电流跟踪精度及改善系统鲁棒性方面的优越性,文档同时提供了完整的Simulink仿真模型与实现代码,便于读者复现、调试与深入研究。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Simulink仿真环境,从事电机控制、新能源并网、电力变换器控制或预测控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 复现并掌握MFPCC与ESO相结合的先进复合控制策略;② 深入研究无模型预测控制在电力电子系统中的具体应用与实现方法;③ 探索自抗扰控制中ESO观测器在扰动估计与补偿、提升系统鲁棒性方面的关键作用与设计要点;④ 作为毕业设计、科研课题、学术论文复现或工程项目开发的重要技术参考与原型验证平台。; 阅读建议:建议读者结合现代控制理论与电力电子技术基础知识,首先深入理解MFPCC的无模型预测原理与ESO的扰动观测机理,再逐步导入并调试所提供的仿真模型,重点关注控制器参数的整定过程、系统在不同工况下的抗扰性能测试与动态响应指标分析,同时可参考文档中列出的其他相关案例进行横向比较与综合学习,以达到融会贯通的效果。

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