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一、问题
二、解决方法
2.1 找到URL
2.2 获取IP地址
2.3 修改hosts
三、最后说几句


好几个星期之前本人就发现自己的github在网页打开显示不了图片的问题了，不过当时没在意。

今天强迫症逼迫我一定要搞定它，于是去找了一些方法，自己做个记录，有相同问题的伙伴可以参考一下。
一、问题
比如随便打开一个项目，图片都不能显示了，我头像也没了，真是一个令人伤心的事



F12打开控制台看一哈



呦，一堆红色×。主要报错是Failed to load resource: net::ERR_CERT_COMMON_NAME_INVALID
去查了一下，博主john-zeng这样解释道：

实际上，可以认为，ERR_CERT_COMMON_NAME_INVALID就是用一个错误的域名访问了某个节点的https资源。导致这个错误的原因，基本是：

dns污染
host设置错误
官方更新了dns，但是dns缓存没有被更新，导致错误解析。


我觉得像是有点道理，解决方法就粗来了，hin简单，往下看。
二、解决方法
主要思路就是使用本地hosts文件对网站进行域名解析，一般的DNS问题都可以通过修改hosts文件来解决，github的CDN域名被污染问题也不例外，同样可以通过修改hosts文件解决，将域名解析直接指向IP地址来绕过DNS的解析，以此解决污染问题。
2.1 找到URL
打开github任意未显示图片的网页，使用元素选择器（Ctrl+Shift+C）放在显示不了的图片上，或者在无法显示的图片上右键-检查元素，定位到该图片的标签，那么你得到了它的URL，叫做src属性。
比如介个

在右面把它的网址复制粗来：
https://avatars2.githubusercontent.com/u/15832957?s=60&v=4
2.2 获取IP地址
得到上述网址以后打开IPAddress.com这个网站，在搜索框输入它的域名，就是https://到com那一部分，俗称二级域名：
avatars2.githubusercontent.com



回车！！！下面你会看到该域名的信息和IP地址：



可以看出IP是：151.101.184.133，并且是2019.05.05最后更新的，alright，那么我们就可以使这个IP和域名映射起来。
（其他如果有挂掉的图片一样使用此方法进行一一映射即可。）
2.3 修改hosts
具体咋映射呢？修改hosts文件！！！本人使用的是windows系统，所以使用Sublime Text打开：C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts
在文件末尾添加：


可以直接选中以下内容复制粘贴，20200328更新
# GitHub Start 
140.82.113.3      github.com
140.82.114.20     gist.github.com

151.101.184.133    assets-cdn.github.com
151.101.184.133    raw.githubusercontent.com
151.101.184.133    gist.githubusercontent.com
151.101.184.133    cloud.githubusercontent.com
151.101.184.133    camo.githubusercontent.com
151.101.184.133    avatars0.githubusercontent.com
199.232.68.133     avatars0.githubusercontent.com
199.232.28.133     avatars1.githubusercontent.com
151.101.184.133    avatars1.githubusercontent.com
151.101.184.133    avatars2.githubusercontent.com
199.232.28.133     avatars2.githubusercontent.com
151.101.184.133    avatars3.githubusercontent.com
199.232.68.133     avatars3.githubusercontent.com
151.101.184.133    avatars4.githubusercontent.com
199.232.68.133     avatars4.githubusercontent.com
151.101.184.133    avatars5.githubusercontent.com
199.232.68.133     avatars5.githubusercontent.com
151.101.184.133    avatars6.githubusercontent.com
199.232.68.133     avatars6.githubusercontent.com
151.101.184.133    avatars7.githubusercontent.com
199.232.68.133     avatars7.githubusercontent.com
151.101.184.133    avatars8.githubusercontent.com
199.232.68.133     avatars8.githubusercontent.com

# GitHub End

然后保存文件就OK了，至于无法保存，没有修改权限，鼠标右键-属性-安全-修改权限；或将hosts文件复制一份，修改之后，复制到原文件夹替换！
三、最后说几句
还可以使用ipconfig/flush对本地DNS缓存进行一次刷新，如果遇到网络异常，可能是DNS缓存的问题，刷新一下，步骤。

windows开始→运行→输入：CMD 按回车键，打开命令提示符窗口。
再输入： ipconfig /flushdns 回车,执行命令，可以重建本地DNS缓存。

再附上几个命令：
ipconfig /displaydns # 显示dns缓存 

ipconfig /flushdns # 刷新DNS记录 

ipconfig /renew # 重请从DHCP服务器获得IP 

PS：另外要注意的一点就是，如果图片再次不能显示，只需要及时更新IP就行啦，这波操作不麻烦，你看我头像回来了！！！





哈哈哈，没错，是李现

解决 Windows 照片查看器无法显示此图片，因为计算机上的可用内存可能不足
解决 Windows 照片查看器无法显示此图片，因为计算机上的可用内存可能不足
问题描述
问题分析
解决办法一
解决办法二

解决 Windows 照片查看器无法显示此图片，因为计算机上的可用内存可能不足

系统：Win10

问题描述
最近在使用 Windows 照片查看器打开一个 jpg 文件的时候异常

Windows 照片查看器无法显示此图片，因为计算机上的可用内存可能不足。请关闭一些目前没有使用的程序或者释放部分硬盘空间（如果硬盘几乎已满），然后重试


问题分析
这时我们按 F11 或者图片下方中间的放映幻灯片按钮，可以查看图片，说明本身是没有问题的，而且一般导致该问题的图片都是照相机拍出来的，那是因为 Windows 图片查看器软件根本识别不了照片里的颜色，一直加载一直识别不了造成内存不足报警（因为报错时间极短，不像是过大的数据量溢出，应该是图片的某些数据超出了该软件能够处理的内存地址范围造成的）
解决办法一
使用画图软件或者其他软件打开该图片

而且，也可以选择用画图将该图片另存为 bmp 格式图片，就可以用 Windows 图片查看器打开了


解决办法二
进入控制面板，查看方式用小图标，选择颜色管理



选择高级，将设备配置文件改为：Agfa 这个选项，关闭，再重新打开原来的图片，基本都能解决了

IntelliJ IDEA使用教程 （总目录篇）

工具栏：就是上面有个好多的快捷按钮的那个栏，比如撤销，上传，下载设置，扳手按钮，等等。

目录栏，就是刚刚装的时候，这个会显示，但是不知道怎么关闭，但是这个又没什么用。

如图：



就是对应的几个按钮，自己试试就知道什么效果了。

我写完文章，给自己点个赞，不过分吧，

不过分，那我可就点啦啊。

我先点为敬，你们随意。大家随意。不要客气。。。

 

应楼下某位老铁的问题，又新增了2个图。走过路过，不要错过，随便看看哟。

##plt 同时显示多幅图像
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(images[i])
plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(maskes[i])
plt.show()

以下转自：https://www.cnblogs.com/yinxiangnan-charles/p/5928689.html

在 python 中除了用 opencv，也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib，因为它的语法更像 matlab。

一、matplotlib

1. 显示图片

import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片
import numpy as np

lena = mpimg.imread('lena.png') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png
# 此时 lena 就已经是一个 np.array 了，可以对它进行任意处理
lena.shape #(512, 512, 3)

plt.imshow(lena) # 显示图片
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show()

2. 显示某个通道

 

# 显示图片的第一个通道
lena_1 = lena[:,:,0]
plt.imshow('lena_1')
plt.show()
# 此时会发现显示的是热量图，不是我们预想的灰度图，可以添加 cmap 参数，有如下几种添加方法：
plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r')
plt.show()

img = plt.imshow('lena_1')
img.set_cmap('gray') # 'hot' 是热量图
plt.show()



3. 将 RGB 转为灰度图

matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图，可以根据公式自定义一个：

 

def rgb2gray(rgb):
    return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])

gray = rgb2gray(lena)    
# 也可以用 plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap('gray'))
plt.imshow(gray, cmap='Greys_r')
plt.axis('off')
plt.show()

4. 对图像进行放缩

这里要用到 scipy

 

from scipy import misc
lena_new_sz = misc.imresize(lena, 0.5) # 第二个参数如果是整数，则为百分比，如果是tuple，则为输出图像的尺寸
plt.imshow(lena_new_sz)
plt.axis('off')
plt.show()

5. 保存图像

5.1 保存 matplotlib 画出的图像

该方法适用于保存任何 matplotlib 画出的图像，相当于一个 screencapture。

plt.imshow(lena_new_sz)
plt.axis('off')
plt.savefig('lena_new_sz.png')

5.2 将 array 保存为图像

from scipy import misc
misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)

5.3 直接保存 array

读取之后还是可以按照前面显示数组的方法对图像进行显示，这种方法完全不会对图像质量造成损失

np.save('lena_new_sz', lena_new_sz) # 会在保存的名字后面自动加上.npy
img = np.load('lena_new_sz.npy') # 读取前面保存的数组

 

二、PIL 

1. 显示图片

from PIL import Image
im = Image.open('lena.png')
im.show()

2. 将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组

im_array = np.array(im)
# 也可以用 np.asarray(im) 区别是 np.array() 是深拷贝，np.asarray() 是浅拷贝

3. 保存 PIL 图片

直接调用 Image 类的 save 方法

from PIL import Image
I = Image.open('lena.png')
I.save('new_lena.png')

4. 将 numpy 数组转换为 PIL 图片

这里采用 matplotlib.image 读入图片数组，注意这里读入的数组是 float32 型的，范围是 0-1，而 PIL.Image 数据是 uinit8 型的，范围是0-255，所以要进行转换：

import matplotlib.image as mpimg
from PIL import Image
lena = mpimg.imread('lena.png') # 这里读入的数据是 float32 型的，范围是0-1
im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255))
im.show()

 5. RGB 转换为灰度图

from PIL import Image
I = Image.open('lena.png')
I.show()
L = I.convert('L')
L.show()