excel图片如何画框？

一、excel图片如何画框？

在Excel中，可以通过以下步骤为图片添加框：

1. 在Excel中插入或选择一张图片。

2. 在“格式”选项卡中，点击“形状轮廓”（或“形状描边”）按钮。

3. 在下拉菜单中选择“更多轮廓样式”（或“更多描边样式”）。

4. 在弹出的“格式形状”对话框中，选择“线条颜色”、“线条样式”和“线条粗细”。

5. 点击“确定”按钮，完成图片框的添加。

需要注意的是，如果图片原本已经有边框，添加新的边框时会覆盖原有边框。如果想保留原有边框，可以选择“线条颜色”为“无色”或者“透明”。

此外，如果需要为多张图片添加相同的边框，可以先设置一张图片的边框，然后复制并粘贴到其他图片中，这样可以节省时间和精力。

二、图片如何标注画框？

如果您想在图片中标注画框，则可以使用以下步骤：

1. 打开您的图片编辑软件，例如Adobe Photoshop、GIMP等。

2. 打开您要编辑的图片。

3. 在工具栏中选择“矩形选框工具”或“椭圆选框工具”。

4. 使用选框工具在您想要标注的区域上拖动一个矩形或椭圆。

5. 在菜单栏中选择“描边”或“边框”，然后选择您想要的颜色和线条宽度。

6. 点击“确定”或“应用”按钮以应用边框或描边效果。

7. 保存您的编辑后的图片。

请注意，不同的图片编辑软件可能会有略微不同的步骤和工具。如果您遇到任何困难，请查看您的软件的操作手册或在线帮助文档，或者咨询技术支持。

三、画框装饰图片

画框装饰图片：为您打造完美的艺术空间

无论是家居装饰还是办公环境，选择一些精心挑选的画框装饰图片，都能为您的空间增添一丝艺术气息和个性魅力。画框装饰图片不仅可以起到点缀和装饰的作用，还可以通过选择不同风格和主题的图片，展示您的品味和个人喜好。

在市场上有各种各样的画框装饰图片可供选择，从传统到现代、从抽象到写实，您可以根据自己的喜好和需求进行选择。无论是喜欢明亮活泼的色彩还是低调典雅的风格，都能找到适合您的画框装饰图片。

选择适合空间风格的画框装饰图片

在选择画框装饰图片时，首先要考虑的是空间的整体风格和氛围。画框装饰图片应该与空间的风格相协调，既能融入整体环境，又能突出个性和品味。

如果您的空间注重简约和现代感，可以选择一些具有简单线条和几何形状的画框装饰图片。灰色、白色和黑色的画框搭配抽象或几何图案的图片，能呈现出一种干净利落的氛围。

对于喜欢复古和浪漫风格的人来说，金色或木质的画框会更适合。搭配一些具有浪漫主题的插画或风景图，可以为空间带来宁静温馨的感觉。

此外，还可以根据空间的用途选择画框装饰图片。例如，办公室可以选择一些具有工作场景或鼓励壮志的图片，以增加办公环境的活力和创造力。

画框装饰图片的搭配技巧

除了选择适合空间风格的画框装饰图片，搭配也是非常重要的一环。精心的搭配能够让画框装饰图片更好地融入空间，与其它装饰物相互呼应。

首先，要考虑画框装饰图片与墙壁的颜色搭配。如果墙壁是浅色调，可以选择相对鲜艳的画框，让图片能够更好地凸显出来。而如果墙壁是深色调，可以选择较浅的画框，以增加层次感。

其次，要注意画框装饰图片与其他家具摆件的协调搭配。如果空间中有一些绿植或花卉摆件，可以选择一些自然风景或植物主题的画框装饰图片，增添一丝生机和清新感。

另外，还可以根据空间的整体色彩搭配选择画框的颜色。如果整个空间以蓝色为主调，可以选择一些蓝色或类似色系的画框，以增加整体的和谐感。

保养和维护画框装饰图片

为了保持画框装饰图片的良好状态，需要一定的保养和维护工作。

首先，要避免画框装饰图片暴露在直接阳光下，以防图片褪色或变形。同时，也要避免将画框装饰图片放置在潮湿的环境中，以防画框变形和图片受潮。

定期清洁画框装饰图片也是必要的。可以使用软毛刷轻轻刷去灰尘，或者用干净的布轻轻擦拭画框和玻璃表面。对于一些特殊材质的画框，如金属画框，可以使用专门的清洁剂进行清洗。

最后，也要注意避免与画框装饰图片接触的物品，如家具、饮料等，以防意外刮伤或弄脏图片。

总的来说，画框装饰图片是营造艺术氛围和展示个性品味的重要元素。通过选择适合空间风格的画框装饰图片，精心搭配和维护，您可以打造出一个完美的艺术空间，令人赏心悦目。

四、画框助手图片保存不了？

 1、有两种可能，第一种如果手机里有第三方管理软件，查看是否不小心把媒体存储拉到黑名单里了。如果是这样，把它从黑名单中删除。如果手机找不到媒体存储，很可能是不小心把它卸载了，刷机可以解决此问题；

2、第二种手机相册无法保存照片，此种问题通常是由于系统故障导致的。建议用户备份好手机的通讯录，短信等数据，然后进入设置，将手机恢复出厂设置一下。手机在恢复出厂后会恢复到初始的状态，清除手机除系统之外的所有数据，然后用户在尝试保存照片等，通常即可恢复正常

五、苹果手机图片怎么画框标记？

在iOS11中，苹果手机可以可以直接做图片上做标记。具体操作：

1、以iPhone 7 Plus为例，点击手机桌面的【照片】，选择需要标记的图片打开，点击右上角的【编辑】

2、进入编辑页面后，点击菜单图标3、选择【标记】

4、选择标记的笔类型和颜色，即可在图片上进行标记5、还有一种快捷方式为，按住iphone手机顶部或侧边按钮，立即点按主屏幕按钮，然后松开顶部或侧边按钮，即可进行屏幕快照，在 iOS 11 中，会有屏幕快照的缩略图显示在设备左下角。

6、轻点缩略图可通过“标记”添加绘画和文本，按住缩略图可分享屏幕快照。

六、装饰画框图片

七、python怎么输出图片？

步骤/方式1

一、读取图片输出

python内要对一个已有的图片进行操作的话一般使用的都是PIL库，而这个第三方库安装时又会分为两个版本。python2安装它的时候库名称为pil，而在python3安装时则是要使用pillow这个名称，但是导入使用的python库名称都是PIL。

而读取图片并输出的话不需要使用到整个PIL库，只要将其中的Image模块导入使用就可以了。这样能够减少程序内容的占用和运行速度，示例如下：

步骤/方式2

二、绘制图片显示

python中绘图可以使用到turtle这个自定义的内置绘图模块，也可以使用matplotlib这个绘制统计图表和数据图表的库。无论哪一个库都是会调用python的figure窗口程序，这个窗口就是用来显示python绘图之后输出的图片，代码示例如下：

八、python图片文字识别？

Python有很多图片文字识别包，这里给大家推荐一个开源利器-EasyOCR

首先我们要知道OCR是什么？

有一款软件叫扫描全能王，想必一些小伙伴听过，这是一个OCR集成软件，可以将图像内容扫描成文字。

所以说，OCR作用是对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息。

OCR的全称叫作“Optical Character Recognition”，即光学字符识别。

这算是生活里最常见、最有用的AI应用技术之一。

细心观察便可发现，身边到处都是OCR的身影，文档扫描、车牌识别、证件识别、银行卡识别、票据识别等等。

OCR本质是图像识别，其包含两大关键技术：文本检测和文字识别。

先将图像中的特征的提取并检测目标区域，之后对目标区域的的字符进行分割和分类。

关于EasyOCR

Python中有一个不错的OCR库-EasyOCR，在GitHub已有9700star。它可以在python中调用，用来识别图像中的文字，并输出为文本。

https://github.com/JaidedAI/EasyOCR

EasyOCR支持超过80种语言的识别，包括英语、中文（简繁）、阿拉伯文、日文等，并且该库在不断更新中，未来会支持更多的语言。

安装EasyOCR

安装过程比较简单，使用pip或者conda安装。

pip install easyocr

如果用的PyPl源，安装起来可能会耽误些时间，建议大家用清华源安装，几十秒就能安装好。

使用EasyOCR需要会python，知道如何编写简单的脚本，并使用第三方库进行编程。

使用方法

EasyOCR的用法非常简单，分为三步:

• 1.创建识别对象；
• 2.读取并识别图像；
• 3.导出文本。

我们先来举个简单的例子。

找一张路标图片，保存到电脑：

接着撸代码：

# 导入easyocr
import easyocr
# 创建reader对象
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en']) 
# 读取图像
result = reader.readtext('test.jpg')
# 结果
result

输出结果：

可以看到路标上的三个路名以及拼音都识别出来了！

识别的结果包含在元组里，元组由三部分组成：边框坐标、文本、识别概率。

关于语言：

这段代码有一段参数['ch_sim','en']，这是要识别的语言列表，因为路牌里有中文和英文，所以列表里添加了ch_sim（简体中文）、en（英文）。

可以一次传递多种语言，但并非所有语言都可以一起使用。英语与每种语言兼容，共享公共字符的语言通常相互兼容。

前文我们给出了EasyOCR支持的语言列表，并附有参数代号。

关于图像文件：

上面传入了相对路径'test.jpg'，还可以传递OpenCV图像对象（numpy数组）、图像字节文件、图像URL。

再读取一张文字较多的新闻稿图片：

# 导入easyocr
import easyocr
# 创建reader对象
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en']) 
# 读取图像
result = reader.readtext('test1.jpg')
# 结果
result

识别文字的准确率还是很高的，接下来对文字部分进行抽取。

for i in result:
    word = i[1]
    print(word)

输出：

小结

该开源库是作者研究了几篇论文，复现出来的成果，真是一位实干家。

检测部分使用了CRAFT算法，识别模型为CRNN，它由3个主要组件组成：特征提取，序列标记（LSTM）和解码（CTC）。整个深度学习过程基于Pytorch实现。

作者一直在完善EasyOCR，后续计划一方面扩展支持更多的语言，争取覆盖全球80%~90%的人口；另一方面支持手写识别，并提高处理速度。

九、画框助手为什么检测图片违规？

画框助手检测图片违规是基于对内容的自动分析和判断。

其原因包括但不限于以下几点：

首先，画框助手可能使用图像识别和深度学习算法来分析图片中的内容，以识别可能的违规元素，如色情、暴力、恶意信息等。

其次，画框助手可能使用人工制定的规则和模型进行判断，这些规则和模型是通过大量人工标记的违规图片进行训练得到的，从而使得系统能够自动辨别潜在的违规内容。

最后，画框助手的目的是为了维护用户安全和合规性，保护用户免受不良信息的侵害，

因此会采取严格的违规检测措施来减少违规内容的传播和展示。

十、python怎么导入图片修改？

使用Python的PIL库（Python Imaging Library）可以实现对图片进行修改。

首先要安装PIL库，在命令行中输入pip install pillow即可安装。

然后在代码中导入PIL库： 

from PIL import Image 

之后就可以开始读取图片并进行修改了： # 读取图片 

img = Image.open('image.jpg')

# 修改图片 

img = img.rotate(45) 

# 旋转45度 

img = img.resize((200, 200)) 

# 缩放到200*200像素大小 

# 存储图片 

img.save('new_image.jpg')