图片处理

不晓得大家在平时的工作中 有没有据说过“图计算”这个名词 但大家肯定在各工作汇报，技术分享中据说过“智能化”，“人工智能”这样的字眼 而咱们明天要唠的这个图计算 就是人工智能畛域内近几年煊赫一时的前沿宠儿 也是咱们风控反欺诈中罕用的“大杀器” 在理解图计算之前 首先得理解什么是“图” 咱们明天所说的图 其实是用于示意对象之间关联关系的一种数据结构 具备很强的抽象性和灵活性 在构造和语义等方面具备很强的示意能力 正是因为图构造丰盛的表现力 在现实生活中有很多能够示意为“图”的例子 例如社交网络、道路网、金融交易等 研发或者算法相干的小伙伴们都晓得 咱们罕用的机器学习和深度学习算法 大多都是用于解决一些规整、有序，或者结构化的数据 比方矩阵、图片、文本、序列等 且所解决的数据都是被假如是独立同散布的 然而图上的节点都是天然相连 这也就表明节点之间不是独立的 此时，明天咱们要提的图计算就来了 它的外围正是为了将数据建模为图构造 并解决如何将问题解法转化为图构造上的计算问题 当算法工作波及到多个体之间关联剖析时 图计算往往可能使得问题能很天然地示意为一系列对图构造的操作和计算 然而图计算所须要解决的问题多种多样 难以使用一套计算模式解决所有的问题 接下来咱们就来零碎地盘一盘 对于图计算的那些事儿 ---★--- 比方，借助边是否有方向 图能够分为有向图和无向图 借助边是否有权重 图还能分为有权图和无权图 借助图中的点和边是否具备多种类型 图又能分为同构图和异构图 还有，借助图构造和图信息是否随工夫变动 图能分为动态图和动态图 “度”和“街坊” 是波及图节点的两个重要概念 节点的“度”是指的与之相连的节点个数 如果是有向图，还会辨别“入度”、“出度” 节点的“街坊”则是指与之相连的其余节点 对于图的示意 还有几个根底概念是不得不提的 一个是“邻接矩阵” 用于量化示意节点之间的边关系 还有就是“节点特色”和“边特色” 用于表征节点和边的特有数值属性 无论如许简单的图算法模型 都是基于这些基本概念进行的 提一个对于图的最根本的问题——节点表征问题 就是如何基于以上的图的信息和属性 对图中的节点或者边进行量化示意 在CV和NLP工作中 ...

作者：京东批发 何骁 介绍京喜APP晚期开发次要是疾速原生化迭代代替原有H5，进步用户体验，在这期间也积攒了不少性能问题。之后咱们开始进行一些性能优化相干的工作，本文次要是介绍京喜图片库相干优化策略以及对于图片相干的一些关联常识。 图片性能问题作为电商APP，图片在各个业务场景被大量应用。咱们须要做到尽可能升高网络耗费/内存耗费/硬盘耗费，同时不升高图片品质，进步图片加载速度，给用户带来更好的应用体验。基于这些性能指标，咱们也通过初步性能评估梳理出了一些性能问题： 图片加载慢/流量耗费高图片链接次要由后盾接口下发，下发图片格局和尺寸由每个业务后盾指定。局部业务没有应用更小的图片格式比方WebP，或图片尺寸过大，都会使图片过大导致网络耗费高。特地是网络状况不佳的场景，图片加载过慢给用户带来不好的体验。同时也会导致更多的I/O读写和解码耗时，造成更多的电量耗费。 图片内存占用高通过初步的APP内存应用评估，图片内存耗费占APP总内存耗费的比例最高，特地是大尺寸图片会占用很多内存。一方面APP占用太高内存退到后盾容易被零碎杀死，导致下次关上重新启动影响体验。另一方面APP大量应用内存，容易被零碎杀死产生OOM。特地是咱们目前有大量的低端设施用户，设施内存绝对比拟低。 优化方向基于下面剖析出的一些性能问题，咱们对图片框架进行了整体重构优化。一方面是升高图片网络传输，进步图片加载速度。另一方面是缩小图片内存耗费。 最小化网络传输京东图片服务器提供了多种解决性能，例如图片格局转换，图片降质，图片缩放，图片圆角等性能。这些性能通过在图片URL中增加特定参数实现，图片服务器会依据参数设置提前将图片解决实现并保留到CDN服务器。咱们能够通过增加图片解决参数，缩小图片传输大小。 尽管后盾能够提前进行URL预处理，下发已增加过图片参数的图片URL。然而因为对接后盾业务很多，每个业务图片参数设置差别很大无奈对立，而且可能会造成性能影响，例如没有应用webP图片格式，下发太大的图片尺寸。同时思考到推动各业务后盾批改老本也很高，并且前端机型多，不同机型须要应用不同的图片尺寸。另外也不不便灰度降级性能，后续性能批改也不不便。所以在客户端进行图片URL预处理是更好的形式，能够对立管制，也不便之后性能更新。 图片URL预处理 图片库在网络图片加载前，检测是否是京东域名的图片URL。如果域名匹配，图片框架先对图片URL进行预处理，预处理包含域名对立，增加缩放参数，增加webP参数，增加降质参数的形式缩小图片网络传输大小。 提醒：因为后盾返回的图片URL可能会带有一部分图片解决参数，例如https://img11.360buyimg.com/img/pingou-head/25.jpg!webp，间接追加图片参数可能会导致图片解决参数不失效，或格局谬误导致加载失败。所以转换时会先将所有图片参数提前计算出来，之后一起解决，防止增加反复参数。域名对立目前图片服务器提供了多个图片域名可应用，例如m.360buyimg.com，img10.360buyimg.com等多个域名。m.360buyimg.com次要提供给挪动端应用。然而因为对接了各种业务后盾，导致接口会下发不同的域名图片。图片应用不同域名可能会导致以下问题： 不利于缓存复用- 图片框架通常默认以URL字符串生成图片缓存key，不同域名导致生成不同的缓存key。硬盘缓存无奈复用会导致图片反复下载，内存缓存无奈复用导致同样的图片占用多份内存。不利于HTTP/2连贯复用- 大部分界面图片比拟多，很多场景都会同时加载多张图片，特地是首屏通常会加载几十张图片。当加载多个图片时，每个域名都须要从新建设HTTPS连贯，经验DNS解析/TCP连贯/TLS握手过程（目前一次HTTPS申请创立过程大略耗时50-150ms）。如果利用HTTP/2链接复用就只须要创立一次HTTPS申请，之后的图片申请能够缩小这部分的耗时。所以在预处理时，如果是京东域名的图片，将图片URL域名对立替换为m.360buyimg.com。 追加图片参数图片缩放 很多业务后盾返回的原始图片URL的size都比客户端理论显示的size要大。一方面导致应用更多的网络流量造成节约。另一方面会导致占用更多内存。同时因为图片size和理论显示size不统一导致像素不对齐，GPU须要做额定的插值解决，也会肯定的影响渲染性能。所以咱们通过增加缩放参数的形式，指定图片服务器下发更小和更匹配理论显示size的图片尺寸。 动静scale计算尺寸 因为iOS设施次要应用2x/3x的分辨率，所以业务方应用API时须要传入对应的ptsize大小，图片库外部依据设施的scale进行动静计算出实在的像素宽高。 提醒：android设施因为屏幕差别比拟大，更适宜应用固定的scale。太多的图片尺寸不利于CDN缓存，无缓存的时候须要对图片进行相干参数解决，图片解决自身是耗时操作。Scale降级 低端机降级- 对于局部3xscale的低端设施，因为机器自身内存比拟低，应用3x分辨率计算出来的图片像素宽高比较大，会造成更多的内存耗费以及解码/渲染更多的性能耗费。所以对于宽高超过肯定要求的图片，降级到应用2x分辨率来计算像素宽高，缩小设施性能耗费。iPad降级- 因为目前APP并没有针对iPad做特定优化，所以iPad设施下默认是放大显示。这会导致在iPad下图片尺寸计算出来特地大。所以也是针对iPad图片尺寸做了特定限度，避免下发图片尺寸过大。大图片降级- 失常状况下图片宽/高不应该超过屏幕宽/高。为了避免局部业务应用过大的图片size，所以增加了一个限度，最终生成的图片像素尺寸不能超过屏幕宽/高。降质 图片服务器反对0-100的图片品质参数设置，通过升高图片品质能够缩小图片大小，然而品质升高太多也会影响图片的观看体验。咱们将图片品质参数设置为q70，指定图片服务器下发70%品质的图片。对于大部分业务，一方面能够大幅缩小图片下载大小，同时也能够保障观看体验。通过增加图片降质参数至多能够缩小30-40%的图片大小。 应用WebP 依照Google官网的数据，与PNG相比，WebP无损图像的字节数要少26％。WebP有损图像比同类JPG图像字节数少25-34％。图片服务器反对转换webP格局，能够缩小图片大小。针对png/jpg图片格式，增加webP参数，指定图片服务器下发webp格局。尽管webP相比png/jpg图片解码须要更长时间，但绝对网络传输速度晋升还是很大。 提醒：因为目前图片服务器并不反对GIF转webP，GIF并没有做解决。URL预处理缓存增加轻量缓存，进步URL转换性能。因为URL转换自身有肯定的耗时，而且单个图片URL可能会屡次加载/屡次转换。转换后的URL会间接保留到缓存中，下次应用能够间接返回。缓存key由URL+相干图片转换参数拼接组成。 图片API设计图片解决参数通过options设置，默认应用q70图片品质以及webP格局。业务方在调用加载图片办法时传入，上面是iOS端的API： imageView6.jx.setImage(url: URL(string: "https://img11.360buyimg.com/img/pingou-head/25.jpg"), placeholder: nil, options: [.imageSize(CGSize(width: 40, height: 40))])磁盘缓存优化图片缓存查找优化设置图片不同的size参数会导致更多的图片下载和磁盘缓存，例如同样一张图片100px、200px、300px尺寸因为URL不同会下载3次，同时缓存也无奈不同。因为图片库通常默认应用URL作为图片缓存key，所以咱们须要针对图片缓存key查找图片进行优化革新。简略来讲，雷同的图片小size的图片能够间接复用更大size的缓存，这样当存在更大尺寸图片时，能够防止图片间接下载并且复用磁盘缓存。 升高图片内存耗费png/jpg等图片格式在显示之前都须要通过解码生成一张位图，之后依据位图创立纹理传给GPU做渲染。一张位图的内存耗费大略是像素宽x像素高x位深。通常图片应用的是RGBA，位深为32位。一张500px_500px的大略1MB内存。对于GIF图片因为自身有多帧，所以最终的内存耗费为单帧内存x帧数。 咱们的优化方向一方面是通过图片缩放的形式，缩小图片位图的内存耗费。另一方面限度图片缓存下限防止缓存应用过高。 图片缩放通过下面URL预处理过程让图片服务器下发更小的图片格式，曾经升高了一部分内存。然而URL预处理只解决了jd域名的jpg/png图片，对于GIF或京东域名外的图片没有解决，包含一部分URL转换后加载失败的图片。所以对于这部分图片，咱们会在端侧做图片缩放的解决，升高内存耗费。例如一张300px_300px蕴含100帧的GIF图片，理论显示区域只有50px_50px，优化后总内存耗费可从30MB+内存升高到3MB。 GIF动静帧率播放之前依据线上监控数据发现，局部页面场景偶然会配置尺寸大/帧数多的GIF图片，导致内存占用极高。例如一张500x400px播放200帧的GIF图片会占用100MB+内存耗费。所以针对这种场景，咱们针对GIF做了减帧播放革新。当GIF图片总内存耗费大于一定量级时（例如图片内存缓存上线的20%），将GIF播放的帧数适当缩小，每一帧的播放工夫减少，这样能够将内存管制在肯定范畴之内。 提醒：这里也能够通过 GIF 图片缓存 Buffer 管制内存总量，然而会导致更频繁的解码造成更多的 CPU 耗费。图片内存缓存下限图片缓存的设计目标是缩小图片解码耗费。图片第一次应用的时候，将图片进行解码后的位图保留在内存中，这样能够防止下次应用时防止反复解码。尽管图片内存高能够尽量避免图片反复解码，然而占用太高内存也会导致APP后盾被零碎杀掉或产生OOM等问题。所以咱们应该将内存缓存管制在肯定范畴内。 例如iOS的第三方图片库SDWebImage/Kingfisher默认都应用零碎库NSCache来实现内存缓存。尽管NSCache会在设施内存缓和时回收内存，然而默认并不限度可保留内存最大字节数，所以在设施内存可用的状况下内存能够始终减少。所以通过设置图片缓存下限，避免图片缓存占用太高内存。图片缓存定义了一个默认的初始值下限，之后对于3x大屏幕设施和高端设施(内存比拟高)，适当减少更多内存下限。 优化成绩 其余收益 域名对立- 缩小了10%+的反复图片下载和内存耗费。同时缩小之前多域名图片加载时反复创立HTTPS申请的过程，缩小图片加载工夫。其余策略加载异样解决因为大量图片通过URL预处理转换后，可能会存在图片不存在的异样场景导致加载失败。所以当产生图片加载失败时，咱们还是须要加载原始图片URL。然而这里须要屏蔽一些非凡的加载谬误，防止非必要的加载，例如无网络/网络超时/被动勾销加载等谬误。之后会将谬误图片URL上报到后盾，不便之后调整URL转换策略，也能够发现一部分谬误的图片URL推动业务批改。同时将这部分连贯退出到谬误连贯缓存中，防止下次反复执行预处理和反复上报。 线上配置目前存在的一些性能，例如URL预处理/对立域名/WebP应用等性能，都增加了线上配置，不便灰度/降级。一在呈现问题时能够降级某些性能，新性能上线时也能够进行灰度测试。 大图检测须要有一个机制及时发现图片不符合规范的问题。一方面咱们通过线上灰度检测的形式，当发现大图片时会进行上报，后续推动业务方进行优化。另一方面咱们在日常测试阶段，会开启Debug检测工具，当检测到大图片时，通过图片翻转/高亮背景色彩的形式揭示业务开发同学进行优化。 Flutter图片库优化目前京喜APP有10+个二级界面是基于Flutter开发，所以咱们也针对Flutter图片加载做了一些优化。 对接原生图片库因为Flutter框架自带图片库只提供内存图片缓存，并不反对硬盘缓存，所以会导致图片反复下载。所以咱们通过重写ImageProvider，当加载网络图片时，通过Channel调用原生图片库，原生图片库下载图片到本地磁盘后，返回图片文件目录。之后Flutter通过文件目录加载解码图片显示。这样一方面能够利用原生图片库相干优化能力，同时也能够复用图片硬盘缓存防止反复下载。 缩小内存耗费应用Image组件时，通过设置cacheHeight/cacheWidth，将图片解码为置顶像素宽高的位图尺寸，缩小内存耗费。同时因为Flutter内存耗费绝对原生更高，所以在Flutter界面敞开时，通过调用imageCache办法革除图片内存耗费升高内存耗费。 GIF优化动画优化- 因为通常应用Flutter都是混合栈的机制，原生和Flutter界面在页面导航中互相跳转。所以当Flutter界面存在GIF图片时，跳转到原生当前GIF动画还会始终执行。所以咱们通过在Image组件内监听Flutter engine发送的生命周期告诉，当Flutter界面不在栈顶时，进行GIF动画执行，缩小内存和CPU耗费。缩小解码次数- Flutter框架外部对GIF渲染的解决形式，在屏幕每一帧判断以后须要显示的GIF帧，之后对该GIF帧进行解码之后渲染。因为并不会把解码过的帧保留，所以会导致频繁解码导致内存稳定大。通过优化，对曾经解码过的帧进行保留，防止反复解码的耗费，同时防止内存的稳定。优化前内存稳定很显著 优化后内存倾于安稳 提醒：保留每一帧也会导致更多的内存耗费。目前APP中通常是小尺寸的GIF所以整体可控。能够思考设置缓冲区下限来管制缓存的图片帧数防止内存过高。后续优化方向更优的缓存算法优先移除最大内存- iOS零碎NSCache实现。通过设置最大内存数，当内存不足时优先移除最大的值。LRU缓存- 优先淘汰最久未应用的图片内存。对于很多二级界面的场景，用户关上界面后并不会再次关上。然而因为这些图片缓存是最初应用，所以革除内存时也会最初移除，然而在这种场景下就不太适合。界面栈治理- 当界面敞开时将该界面的所有的图片内存移除，然而对于常常会关上的界面会导致频繁图片编解码也不太适合。所以针对不同的业务场景应用不同的回收形式可能更加适合： ...

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（一）需要在标注图片时，须要管制对于同一图片的对比度，所以须要实现对于图片对比度的管制。 接下来是需要廓清 失常图片 1、对比度对比度设置为0.25时 2、对比度设置为0.5时 3、对比度设置为-0.5时 （二）阐明定义阐明图像对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，即指一幅图像灰度反差的大小。差别范畴越大代表比照越大，差别范畴越小代表比照越小，好的对比率120:1就可容易地显示活泼、丰盛的色调，当对比率高达300:1时，便可反对各阶的色彩。 差别范畴越大代表比照越大，差别范畴越小代表比照越小，好的对比率120:1就可容易地显示活泼、丰盛的色调，当对比率高达300:1时，便可反对各阶的色彩。但对比率蒙受和亮度雷同的窘境，现今尚无一套无效又公正的规范来掂量对比率，所以最好的辨识形式还是依附使用者眼睛。 （三）代码1、须要装置Fabricnpm install fabric --save 2、代码import React from 'react';import { fabric } from "fabric";class Fabric extends React.Component { constructor(props) { super(props); } componentDidMount(){ const canvas = new fabric.Canvas('canvas'); console.log('canvas',canvas); // 图片 const imgEl = document.createElement('img') imgEl.crossOrigin = 'Anonymous' // 让图片能让所有人存取 imgEl.src = 'https://2.bp.blogspot.com/-H3JXh2cIKHs/WuwLvnz19cI/AAAAAAAAMXs/-qySdr5zEcc-kcLC4arf5m5H3F_trN7sgCK4BGAYYCw/s1600/kristopher-roller-110203-unsplash-m.jpg' imgEl.onload = () => { const image = new fabric.Image(imgEl, { scaleX: 0.5, scaleY: 0.5, angle: 0, // angle: 15, top: 0, left: 0 }) // 将 filters 实例 push 进 filters 外头 image.filters.push(new fabric.Image.filters.Contrast({contrast: 0.2})) // 这边须要重整所有的滤镜成果 image.applyFilters() canvas.add(image) } }; render() { return <div> <h1>Learn, {this.props.name}</h1> <canvas id="canvas" width="666" height="600"></canvas> </div>; }}export default Fabric;参考链接https://github.com/fabricjs/f... ...