小雞圖片

前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇小雞圖片范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

小雞圖片范文第1篇

書上殘留的墨香，對我而言是最大的誘惑，清新淡雅，少了一份俗世負載的喧嘩，它往往安靜得如同幽寂的湖畔。每翻開一頁的不經意，總會帶著點漣漪漾漾的欣喜。

喜歡讀書，已不是一天兩天的事了。

記得小的時候，我總是孤僻的，不善言詞的我，沒有玩伴；看著窗外，那些滿街瘋跑的他們，心里溢出的是那酸酸的羨慕。無奈，無奈于我的寡言，只能去面對那一本本的書了；說實話，一開始我對書的感情并未是那么的深，甚至有些痛恨。天真而幼稚的思想認為，它們只能如此死死地“躺”著，無法那樣放肆的動，放肆的笑，最主要的是無法和我玩……

不知是何時，開始真正愛上了讀書；突然的變，可能是源于我的成長，后知后覺地成長。

小雞圖片范文第2篇

1、如果設備沒有進行過擴容等修改硬件的操作，基本可以排除硬件損壞導致圖片數據丟失。導致此故障的原因很可能是因為連接電腦 iTunes 時無意中同步照片，或者退出關閉 iCloud Photo 功能時，選擇不保留云端數據，導致一次性清空了全部圖片。

2、解決方法：前往iCloud 網頁版查看照片是否仍存在，如果可以查看圖片，則在 iPhone 設備上前往「設置-「照片，開啟「iCloud 照片與「上傳到的照片流將照片同步至設備。同步過程中可能將消耗大量網絡數據，請盡量在穩定安全的 Wi-Fi 網絡下進行數據同步，及注意保護 Apple ID 賬戶的安全。前往「照片，輕觸底部的「相簿標簽頁，下劃查找并輕觸「最近刪除，即可查看最近刪除的圖片項目，選擇需要恢復的項目輕觸「恢復即可。

（來源：文章屋網 ）

小雞圖片范文第3篇

【關鍵詞】Flash；AS；圖片切換

1.引言

Flash是一種交互式矢量多媒體技術，目前互聯網上已經有成千上萬個純Flash站點，而且其他普通站點，包括很多wap站點，也都用到了flash技術，可以說Flash已漸漸成為交互式矢量的標準，未來網頁的一大主流。在用Flash展示產品、風景、新聞等圖片時，其切換效果可用遮罩和AS兩種途徑來實現，其中遮罩方式簡單易學，但效果比較單調，修改不方便；AS方式效果豐富，適合對圖片批處理，更改圖片及效果也極為方便，是制作切換效果的首選。

2.圖片處理

2.1 圖片存放

首先準備若干張jpg或gif圖片，本文設計的是10張600*400的jpg圖片（可以用“光影魔術手”軟件進行批處理），文件名分別為：1.jpg，2.jpg，...，8.jpg，存放在與.fla文件相同目錄下（如圖1），然后通過AS腳本，創建空的影片剪輯和加載外部圖片。

2.2 圖片加載

用數組方式批量添加，用MovieClip類的createEmptyMovieClip（）和loadMovie（）方法創建空影片剪輯實例和將圖片加載到實例中，因為圖片多，用循環方式依次加載，同時也方便使后加入的深度依次增大而位于上層，具體如：

var mc_array = new Array（10）； //定義數組，存儲與圖片數量相對符的8個mc對象。

for （i=0； i

mc_array[i] = _root.createEmptyMovieClip（"mc"+String（i+1）， i+1）；

mc_array[i].loadMovie（String（i+1）+".jpg"， i+1）；

}

這樣就在舞臺上層疊了8個影片剪輯。

2.3 圖片布局

外部圖片導入到舞臺以后，位置和大小不一定與舞臺相匹配，須作調整。本程序中，舞臺大小設置為800*600，圖片大小在導入之前已統一設置為600*400，完全能被裝下，如果圖片大于舞臺，可通過_xscale和_yscale屬性來縮小。代碼如下：

for （i=1； i

with（eval（"mc"+i））

{

_x=Stage.width/2-300； //設置圖片居中

_y=Stage.height/2-200；

_xscale=100； //設置圖片大小不變（100%），仍為600*400

_yscale=100；

}

}

3.圖片切換

因為8張圖片大小完全相同，后載入的覆蓋了先載入的，這時只能看到最上面的一張，所以還必須在兩張圖片之間設置時間和過渡效果，才能看到前后圖像載入變化。

flash AS提供了10種效果：Blinds（遮罩效果）、Fade（淡化效果）、Fly（飛行效果）、Iris（光圈效果）、Photo（聚變曝光效果）、PixelDissolve（像素溶解效果）、Rotate（旋轉效果）、Squeeze（擠壓效果）、Wipe（劃入/劃出效果）、Zoom（縮放效果），每種效果中又有很多種形式，統計起來共有27種之多。這些效果的實現主要是通過TransitionManager類來完成的。要實現過渡效果，為編寫代碼更為方便，首先需要導入所有mx.transitions類和所有mx.transitions.easing類：

import mx.transitions.*；

import mx.transitions.easing.*；

在導入上面兩個類以后，就可以使用Tran-sitionManager類的start（）方法將過渡效果應用于影片剪輯上。

格式：

TransitionManager.start（影片剪輯名稱，{type：過渡類型，direction：方向，duration：過渡所所需的時間，easing：緩動效果，各種過渡效果所需的參數}）；

start（）方法參數的說明：

影片剪輯名稱：就是要應用過渡效果的MC的實例名稱，即前面用createEmptyMovieClip（“mc”+String（i+1），i+1）創建的mc1、mc2……mc8。

Type：過渡類型，前面已提到共有10種過渡效果，如：Blinds、Fade、Fly、Iris、Photo等。

Direction：方向，即過渡是進入還是退出。可以用兩個值：Transition.IN和Transi-tion.OUT

Duration：過渡所所需的時間，一般一個過渡幾秒就夠了，常用3-5秒。

easing：緩動效果：在過渡效果中可以為過渡效果添加緩動效果。

startPoint：一個指示起始位置的整數，范圍是1到9。1：左上；2：上中；3：右上；4：左中；5：中心；6：右中；7：左下；8：下中；9：右下。

某些效果還有自己特有的參數，如：遮罩條紋數：numStrips和條紋方向：dimension，遮罩形狀Shape：.Iris.SQUARE（方形）和CIRCLE（圓形）等

4.效果實現

為了將圖片各種隨機切換效果連續地展示出來，可以使用setInterval（）方法，setInterval（）方法可以按照指定的周期來調用函數（在本程序中是調用圖片自動切換的函數：showImages（）），直到窗口關閉，代碼如下：

varshowID：Number = 0； //特效類型代碼

function showImages（） { // 圖片切換函數

mx.behaviors.DepthControl.bring-ToFront（mc_array[showID]）； // 將下一個要切換的mc置頂

mx.transitions.TransitionManager.start（mc_array[showID]，xg_arr[random （10）]）； //圖片隨機添加特效

if （showID++ == 7） {

showID = 0；

} }

setInterval（showImages， 3000）； //設置每張圖片顯示時間，單位：ms

5.程序設計與調試

在理解上述思路的基礎上就可在Flash窗口開始編寫程序代碼和調試了。

啟動Adobe Flash Professional CS5.5，在圖層1的第一幀處（如圖2所示）按F9鍵，打開動作窗口，在動作窗口中輸入附錄中所示代碼。另特別注意，在之前，務必通過“文件—設置”將腳本修改為Action-Script2.0，否則在時會報錯。

6.測試影片

小雞圖片范文第4篇

大家上午好!

我今天講話的主題是“垃圾不落地 校園更美麗”。

我從“自我管理”方面一個小小的話題與大家交流。我們生活在一所美麗的校園、學園、家園，作為行知大家庭的一員，你可曾注意過?腳邊的一片廢紙，樓道的一個空瓶，草地的一個包裝袋，籃球場上的空礦泉水瓶，綠化帶里的白色垃圾。你又是否撿起垃圾，還一個清潔校園呢?我們這潔凈的運動場上，大家值看到這份清潔，卻看不到每天早上體育處老師彎腰撿拾垃圾的身影。

趙豐平總校長的《z教育學生成長文化素養》講：z教育學子到社會上人人都是優秀社會公民，遵守交通規則，遵守社會秩序，耐心排隊等候，遇見人微笑打招呼，愛護公共設施，敬老愛幼，遵紀守法，保護環境，不亂涂亂抹亂扔。他還強調：一個講衛生的人才有資格被別人喜歡，講究衛生就是主動健康，時時、處處、事事講衛生，講衛生，成習慣，好習慣，好人生。承擔責任，維護環境衛生，綠色環保，垃圾分類存放，不亂扔垃圾，不隨地吐痰，不大聲喧嘩，不亂涂亂抹，不亂刻亂畫，不攀枝折花，不踐踏草坪。這足見文明禮儀在人格品質中是有多么重要。

上周二(4月2日)，我校組織了“垃圾不落地，校園更美麗”大型報告會，相信大家都深受啟發。《中學生一日常規》規定: 校內不準吃零食，不隨地吐痰，不亂扔果皮紙屑，注意保持環境衛生。但是，我們做的怎樣呢?我們還需要持續強化自我管理，從身邊小事做起。當我們手中有垃圾時，要克制自己的內心的私欲，要把它們拿在手中，裝在包里，最后“送”到垃圾桶里。當你看見同學亂丟垃圾時，我們要禁止，如果看到垃圾，就要上前撿起，丟到垃圾桶里，我們要鼓勵更多的人一起保護環境，人人都是保潔員，讓我們攜手并進，相互提醒，共同打造美麗校園。時時記得“垃圾不落地，校園更美麗”這八個字，寫在成長日記里，銘記在心中，落實在行動上。

同學們，“少年智則國智，少年強則國強;少年雄于地球，則國雄于地球”，我們作為祖國未來的建設者，在掌握科學文化的同時，更應展現昆明行知學子良好的文明風范，因為生活中最重要的是文明禮儀, 它比最高智慧比一切學識都重要。

小鳥兒因為天空的湛藍才飛向它，綠樹因為河水的清澈才吸引它，校園因為垃圾不落地才會更加美麗。“勿以善小而不為，勿以惡小而為之”。 小小一片紙，人格大品質。亂扔垃圾，不僅污染了環境，還危害了人們的身心健康;亂扔垃圾，不僅影響了衛生，還影響了校園環境。——你扔掉的不光是垃圾，還有自身的人格品質。

小雞圖片范文第5篇

關鍵詞：小波變換；偏微分方程；圖像分解；邊緣檢測；結構；紋理

中圖分類號： TP391.41；TN911.73

文獻標志碼：A

0 引言

結構圖像和紋理圖像是兩種不同特征的圖像，結構圖像由分片光滑的區域及清晰的邊緣組成，而紋理圖像是不平滑的且有一定的空域周期性的圖像。在一些圖像處理中，如圖像壓縮[1]、目標檢測[2]、圖像重構[3]等，對紋理和結構常常采用不同的處理方法。而一幅自然圖像往往是結構圖像和紋理圖像的混合，因此，將一幅圖像的結構部分和紋理部分分開，能為后續的圖像處理工作提供很大的便利。

Vese等[4]提出了基于偏微分方程（Partial Differential Equation，PDE）的卡通—紋理分解模型，能有效地將圖像中的結構部分和紋理部分分開，但對于較復雜的圖像，分解的結構圖像邊緣不清晰，邊緣被當作紋理分解到紋理圖像中，圖像分解的效果不是很理想。于是，許多研究人員提出了改進方法，如：基于形態學成分分析的方法[5]，基于小波空間的圖像分解變分模型[6]，基于H-1范數[7]、BMO范數[8-9]的方法，保護邊緣的圖像分解方法[10-11]，以及彩色圖像的分解方法[12]等。文獻[13]提出的耦合卡通—紋理分解及邊緣檢測模型，能使圖像分解與邊緣檢測同時進行，在一定程度上保護了結構圖像的邊緣信息。本文在耦合卡通—紋理分解及邊緣檢測模型的基礎上，提出了基于小波分解的偏微分方程圖像分解及邊緣檢測模型，首先利用小波變換閾值提取部分紋理信息，再利用改進的偏微分方程圖像分解模型進一步分解，從而將一幅原圖分解為結構圖像和紋理圖像，同時檢測出結構圖像的邊緣信息。

2.1 基于小波變換閾值的紋理提取

小波變換是一種多分辨率信號分析方法，在時域和頻域都具有表征信號局部特征的能力。利用小波變換可將圖像分解為不同尺度和方向的分量，便于對不同信息做不同的處理，因此小波變換在紋理分析方面十分有用。本文將含紋理的原圖像f經過一層小波分解，分解成一個低頻分量圖LL和3個高頻分量圖HL、LH、HH，高頻分量圖分別表示豎直方向、水平方向和對角方向。分解后的低頻分量圖主要是圖像的平滑部分和部分的邊緣與紋理信息，而高頻部分則集中了大部分的邊緣與紋理信息。由于希望圖像分解后得到的結構圖像是分片光滑且邊緣清晰的圖像，而紋理圖像僅含紋理不含結構的邊緣，因此，本文對小波分解的高頻圖像通過閾值來提取其中的紋理信息。

4 結語

本文在耦合卡通—紋理分解及邊緣檢測模型的基礎上，提出了基于小波變換的偏微分方程圖像分解及邊緣檢測模型，新方法即保證了結構圖像u較好的分片光滑性，又較好地保護了結構區域的邊緣，在提取紋理信息時盡量避免提取邊緣信息，使得圖像的分解更加徹底，檢測的邊緣更加準確。

參考文獻：

[1]張軍，黃英君，代科學，等.圖像分解和區域保護在SAR圖像壓縮中的應用[J].中國圖象圖形學報，2009，14（1）：4-7.

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[3]甄小仙，劉哲，馬聰.結合級聯字典和雙層稀疏分解的圖像重構[J].計算機工程與應用，2011，47（23）：154-156.

[4]VESE L A， OSHER S J. Modeling textures with total variation minimization and oscillating patterns in image processing[J]. Journal of Scientific Computing， 2003，19（1/2/3）：553-572.

[5]STARCK J L， ELAD M， DONOHO D L. Image decomposition via the combination of sparse representations and variational approach [J]. IEEE Transactions on Image Processing， 2005， 14（10）：1570-1582.

[6]李敏，馮象初.基于小波空間的圖像分解變分模型[J].電子學報，2008，36（1）：184-187.

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[8]LE T M， VESE L A. Image decomposition using total variation and div（BMO）[J].Multiscale Modeling and Simulation， 2005，4（2）： 390-423.

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[10]殷海青，江玲玲，劉紅衛. 聯合紋理提取和邊緣檢測的新方法[J].系統工程與電子技術，2010，32（4）：847-850.

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[12]XU C， LI M， SUN X L. An edgepreserving variational method for image decomposition [J].Chinese Journal of Electronics， 2013， 22（1）：109-113.