commons-imaging 的项目扩展与二次开发
2025-05-02 13:55:48作者:钟日瑜
1、项目的基础介绍
commons-imaging 是 Apache 软件基金会下的一个开源项目,它提供了一套用于处理图像的Java库。这个项目的前身是 Sanselan,它旨在提供一个简单易用的API来支持多种图像格式,包括读取、写入以及转换图像格式等。commons-imaging 的目标是提供一个健壮、高效的图像处理工具集,适用于各种Java应用。
2、项目的核心功能
项目的核心功能包括:
- 支持多种图像格式:如JPEG、PNG、BMP、GIF等。
- 图像读写:能够从文件、输入流中读取图像,也能够将图像写入文件或输出流。
- 图像转换:支持不同图像格式之间的转换。
- 元数据处理:读取和修改图像的元数据,如EXIF信息。
- 图像压缩:提供图像压缩功能,可以调整图像质量和文件大小。
3、项目使用了哪些框架或库?
commons-imaging 主要使用Java标准库进行开发,并没有依赖于特定的框架或外部库。它使用了Java的图像IO和文件IO相关API,同时也利用了一些Java的集合和并发工具。
4、项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构大致如下:
src/main/java: 包含主要的Java源代码。org.apache.commons.imaging: 根包,包含核心的图像处理类。org.apache.commons.imaging.common: 包含一些通用的工具类和方法。org.apache.commons.imaging.formats: 包含各种图像格式的处理类。
src/main/resources: 包含项目所需的资源文件。src/test/java: 包含单元测试的Java源代码。
5、对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加新的图像格式支持:根据需要,可以添加对新的图像格式的支持。
- 优化现有算法:对现有的图像处理算法进行优化,提高性能和效率。
- 图像处理功能扩展:增加图像编辑功能,如裁剪、旋转、水印添加等。
- 增强错误处理:增强异常处理机制,提高项目的健壮性。
- 用户界面集成:开发图形用户界面(GUI),方便非技术用户使用。
- 云服务集成:将图像处理功能集成到云服务中,提供在线图像处理服务。
- 插件系统:开发插件系统,允许用户自定义和扩展图像处理功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
187
206
暂无简介
Dart
630
143
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
316
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
383
3.63 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
292
104
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
267
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858