Ⅰ 说一说电脑怎样快速剪切图片以及压缩图片
1、打开下面所提到的原料工具。
2、打开电脑上安装的压缩软件，点击页面中的图片压缩即可进入操作界面。
3、添加需要进行压缩的图片，点击添加文件度或者添加文件夹的按即可选择图片文件。一次可以添加多张图片。
4、添加好的图片会展现在操作界面中，会出现图片格式以及图片大小的显示。
5、选择一个压缩的选项，有输出格式以及压知缩选项，根据自己的需要选择一个合适的即可。
6、压缩好的图片可以保存在原文件夹中，也可以自定义保存的位置，点击开始压缩的按钮道，即可实现图片文件的压缩。
7、等几秒就可以完成压缩了，点击查看文件的按钮就可以查看刚刚压缩成功的图片。
Ⅱ 华为手机如何将图片缩小
方法/步骤分享：
1、首先我们在手机应用中找到“文件管理”并点击进入。
2、进入到“文件管理”中，点击“图片”。
3、找到你需要压缩的图片，长按选择这张图片（注意是长按这张图片，不是点击这张图片）。
4、点击界面右下角的“更多”。
5、界面右下角会弹出一个选项卡，点击“压缩”。
6、这样我们就成功压缩了这张图片，界面底部会显示这张图片的压缩地址，点击“查看”可以查看该压缩包。
7、如图所示，这就是我刚刚制作的压缩包了，点击这个压缩包可以查看压缩包里的内容，也可以将这个压缩包发给你的好友。
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8、方法总结：
1、点击文件管理，点击图片。
2、长按选择你需要压缩的图片，点击更多。
3、点击压缩，即可将图片制成压缩包。
4、界面底部会显示压缩地址，点击查看可以查看或分享该压缩包。
Ⅲ 怎样缩小图片文件大小不能靠剪切图片！
现在都是使用在线工具了，比如用这个在线图片压缩工具，你就可以把图片文件压缩到任意大小，比如你将压缩数值设置到500kb，几秒钟就能自动把图片的文件大小压缩到500kb了。也就是说，你想要设定压缩到多少kb文件大小，他压缩完输出的图片就是多少kb了，挺方便的。在线智能图片压缩,压缩图片体积大小,PNG|JPG大图缩小
在线图片智能压缩使用步骤：
一、首先点击加号添加需要压缩的图片。目前已知支持对jpg、png等多种常见的图片格式进行压缩，如果上传图片并压缩成功，则代表支持该图片格式。
二、可以自行修改图片需要被压缩到的最大宽高尺寸，默认为图片原始的宽高尺寸，且宽高比例是自动锁定的。
三、必须设置图片被压缩后，期望输出的图片文件的最大占用空间。(必填项)
四、选择图片生成的算法。默认为混合优先算法，绝大多数情况下使用默认算法即可。
五、压缩的设定值不能小于1Kb，但图片压缩的最终效果可以小于1Kb。
Ⅳ 如何将视频压缩
压缩视频的具体步骤：
1.用360浏览器搜索格式工厂，进入官网下载。
2.然后打开格式工厂，根据你的视频格式选择对应的格式。
3.选好格式进入新的界面，点击添加文件。
4.然后从你的电脑上选择要压缩体积的视频，点击打开。
5.再点击上方的输出配置选项。
6.设置屏幕大小，屏幕越小，视频的体积就越小，视频大小一般选480P或720P。
7.设置比特率，比特率越低，视频的体积就越小，但是比特率的大小会直接影响视频的清晰度，一般默认就可以了，如果要求比较高，要把视频压缩得特别小，就把比特率调低，这里设置为768。
8.设置完成后，点击右上角的确定。
9.再次确定即可回到主界面。
10.在主界面，点击开始按钮，即可开始压缩。
11.压缩完成之后，右击列表上的视频，选择“打开输出文件夹”。
12.查看属性，既可以看到压缩后的体积。
Ⅳ 怎么编辑图片合成图片
我比较喜欢用微商视频助手来操作，它是一款功能丰富的软件，无论是剪辑视频、压缩视频、编辑图片、提取音频等等，它都是可以的。哪怕是将几张图编辑合在一起，它也是支持的，而且操作也很简单∞
Ⅵ 图片怎么压缩大小
1、图片格式是png为例，先看下图片大小。
Ⅶ 怎么把手机图片压缩到200k
背景
在手机上用户随手拍一张衣服的照片，去找类似图片的需求比较明显，以图搜图项目目的就是满足用户的这部分需求。
该项目初步预计5个类目，每个类目500万图片用于检索。经过特征提取，每张图片可以表示为30976维空间中的一个点，即可以用30976个float值表示，为了便于处理，我们将特征值乘以100000，在不损失float值精度的情况下，用int32_t存储图片特征。
图片检索时需要计算query 图片和索引图片的欧式距离，图片之间计算欧式距离的耗时为50微秒，经过cpu指令集优化(sse)，欧式距离计算耗时减少到13微秒。
在压缩之前，所有图片的大小为 3T（ 4 * 30k * 25000000)，每台机器30G内存用于存储图片，需要100台机器存储全量图片。
需要在计算欧式距离效率不降低的情况下，对图片进行压缩，大规模减少机器的占用。
我们的目标是压缩到500G左右，即压缩之后每张图片20k左右，欧式距离计算耗时为15微秒左右。
欧式距离计算要求耗时在微秒级别，已有的压缩方法，比如p4delta、valgrind压缩等在性能上不满足要求，需要我们根据数据特点自己定制压缩方法。
成果
目前的压缩方法单张图片由120k 压缩到了平均13k。
欧式距离计算平均耗时为9微秒。
这么靠谱的成果是如何做到的呢？
初步尝试
bitmap的方法
观察数据特点，发现平均每张图片有7000个数为非0值，其他值都为 0。首先想到的是用bitmap表示30976个值在特定的位置是否是0。bitmap需要30976 / 8= 4k个字节。然后只存储非0值，需要7k * 4，压缩之后平均每张图片大小为32k。压缩代码大体如下：
int bitmap_len = size / 8 + 8;
uint64_t *bitmap = (uint64_t*)(cmpr_buf);
int32_t *data = (int32_t*)(cmpr_buf + bitmap_len);
for(unsigned int i=0;i<size;i++) {
if(list[i] != 0) {
data[index++] = list[i];
bitmap[i/64] |= bit_mask_tab[i % 64];
}
}
但是在计算图片之间的欧式距离时，需要遍历30976次bitmap，并判断特定位的值知否为0，即将bitmap和掩码数组进行与操作，比较耗时，计算耗时在100微秒以上。计算两个压缩图片的欧式距离代码：
for(i=0; i<size/64; i++) { for(int j=0; j<64; j++) { a = 0; b = 0; if((bitmap1[i] & bit_mask_tab[j])) { a = data1[index1++]; } if((bitmap2[i] & bit_mask_tab[j])) { b = data2[index2++]; } olength += (a - b) * (a - b); } }
采用offset的压缩方式
我们只保存非0数据的off_set和value，off_set最大值30975，需要用int16_t来保存，value的范围0~100万，需要int32_t来表示，采用该方法的话，每个图片占用空间为42k （7k * (2 + 4)）。
for(int i=0; i<size; i++) {
if(list[i] != 0) {
index++;
}
}
*(int16_t*) cmpr_buf = index;
int16_t *p_off = (int16_t*)cmpr_buf + 1;
int32_t *p_data = (int32_t*)(((char *)cmpr_buf) + sizeof(int16_t) * index + sizeof(int16_t));
index = 0;
for(int i=0; i<size; i++) {
if(list[i] != 0) {
p_off[index] = i;
p_data[index] = list[i];
index++;
}
}
计算两个压缩图片的欧式距离的时候，采用按照off_set归并的方法：
while(p_data1<end1 && p_data2 < end2){
if(*p_off1 < *p_off2) {
olength += *p_data1 * *p_data1;
p_data1++;
p_off1++;
} else if(*p_off1 > *p_off2) {
olength += *p_data2 * *p_data2;
p_data2++;
p_off2++;
} else {
olength += (*p_data1 - *p_data2) * (*p_data1 - *p_data2);
p_data1++;
p_data2++;
p_off1++;
p_off2++;
}
}
该方法进行欧式距离的耗时为55微秒，我们认为是if 条件比较耗时，于是尝试了用位掩码替代if的方式：
while(p_data1 < end1 && p_data2<end2) {
a = ((*p_off1 - *p_off2) <= 0);
b = ((*p_off2 - *p_off1) <= 0);
tmp1 = -a & *p_data1;
tmp2 = -b & *p_data2;
p_off1 += a;
p_off2 += b;
p_data1 += a;
p_data2 += b;
tmp = tmp1 - tmp2;
olength += tmp * tmp;
}
该方式消除了if 条件判断，但是耗时为70微秒，性能反而下降了，耗时的原因是cpu的指令增多了。
性能优化
场景分析
两个压缩图片计算 --> 一个压缩一个非压缩
目前的优化进入了一个瓶颈，如何才能提升性能到10微秒级别呢？我们回过头来重新考虑了一下应用场景，在线的场景是query图片和一系列图片计算距离，离线的场景是中心点图片和其他一系列图片计算距离也就是说都是一个图片和多个图片进行距离计算，这时一个图片不需要进行压缩，完全可以是非压缩的，即使该图片是压缩也可以先解压计算欧式距离实际上可以转化为一个非压缩图片和多个压缩图片计算欧式距离。对这样的情况，我们需要重新考虑提升效率的问题。
确定采用off_set压缩方式
对于计算一个压缩和一个非压缩图片欧式距离的问题，比较bitmap的压缩方式和off_set的压缩方式，off_set的压缩方式有明显的优势对于bitmap方式，最耗时的地方仍然是访问30976次bitmap，然后做与操作，来获取解压后的值，遍历30976次bitmap耗时，至少50微秒以上但是off_set的方式保存了7000个非0数据的off_set，我们只需要遍历7000次非0 数组就可以计算出欧式距离。
一个压缩一个非压缩
做法
首先计算好非压缩图片的累加平方和，每次查询计算多次欧式距离，只计算一次累加平方和。
遍历压缩图片数组，计算该值和另一张非压缩图片的对应off_set的差值的平方。
对于压缩图片的为0的那些值来说，欧式距离只需要加上非压缩图片那些值的平方和。
举例：
a.非压缩图片：[0 2 3 0 4 0 0 5 6 0 0] ，压缩图片：[0 0 0 6 6 6 0 0 ]
b.事先计算好非压缩图片的特定位之前的所有值的平方和：sqrt[0 4 13 13 29 29 29 54 90 90 90]
c.压缩的数组为 off[3 4 5]， data[6 6 6 ]
d.遍历off和data数组
olength += (6 - 0) * (6 - 0) olength += (sqrt[2] - sqrt[0])
olength += (6 - 4) * (6 - 4)olength += (sqrt[3] - sqrt[3])
olength += (6 - 0) * (6 - 0) olength += (sqrt[4] - sqrt[4])
效率：20微秒
该方法只需要遍历7000次数组， 进行7000次相减 平方操作和 7000次访问sqrt 数组操作，大大简化了复杂度。
代码如下：
data1为压缩数据，data2为非压缩数据：
for(int i=0; i<num; i++) {
olength += (data1[i] - data2[off1[i]]) * (data1[i] - data2[off1[i]]);
olength += sqrt[off[i] - 1] - sqrt[off[i-1]];
}
Ⅷ 怎么裁剪压缩图片
1、打开图片——变为普通图层；
2、按ctrl+t键，按住shift键拉角位置使之缩小；
Ⅸ 怎么改照片大小（包括容量大小即KB大小和尺寸大小）
方法一：画图工具右击选中需要修改的图片，打开画图工具，在主页功能中找到“重新调整大小”的按钮。点击按钮，出现修改像素对话框。自定义选择像素大小。
方法二：压缩工具
针对上述的方法，仅限于少量的照片可以手动修改，如果需要批量操作，建议利用专业的压缩软件，比如嗨格式压缩大师。
→点击下载正版无损压缩软件（请在电脑端下载软件）
推荐理由：
1、支持压缩JPG/JPEG/GIF/PNG/BMP等格式图片，压缩后的图片大小可能只有原来的1/10，但同时保持图片高清无瑕疵，不用担心损坏等问题；
2、压缩质量与压缩比可根据个人需求自定义调节，均衡质量与大小，保证图片清晰度情况下压缩大小；
3、软件升级最新算法，搭建强劲内核，压缩效率更快速，即便是小白用户也不用担心有学习压力；
4、软件客服态度好，使用过程中如果遇到了问题，都可以点击软件右上角联系客服，得到有效的帮助；
图片压缩具体操作步骤：
第一步：点击上方链接下载并安装嗨格式压缩大师，找到主界面中的“图片压缩”，点击“图片压缩”进入到操作页面；
第二步：进入图片压缩界面后，将需要压缩的图片拖拽进去就可以压缩了，如果是多个图片，可以直接一并添加（这款软件支持批量压缩哦~）
第三步：图片添加完成后，如果你对图片有不同压缩需求，可以在软件页面右侧进行图片压缩的各项设置；嗨格式压缩大师支持手动调节图片参数，包括按比特率、文件大小等设置，数值越小压缩后的文件就越小。
以上就是完整的操作步骤了，只需要三步就可以解决，即便是电脑小白也可以快速解决，只需要下载嗨格式压缩大师就可以了，如果遇到了什么问题也可以联系客服快速解决~