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我们选择“图像”》“图像大小”打开图像大小设置框，然后我们选定“重置图像”，然后在插值里选择“两次立方（适用于平滑渐变）”，这时再把像素的宽与高的单位换成“百分比”，那么只需要设置高与宽的数值是150(继放大50倍)即可。 


如果想以分辨率的基础上扩大，直接修改“分辨率”前提是一定要选择重定图像像素的两次立方。






此时图片已被放大了，但是图片像素依然是很清楚哦，并没有显得很模糊哦。







如果您是动画图片，在状态栏上没有显示其它图片，请选择菜单栏上的“窗口”》“动画”。就会显示其它图片（动画是由很多张图片连起来的）






然后选中第一张按shift键再选择最后一张，全选下例图片，







然后按照上面的图像大小（第二步）操作方法，把图片像素或者分辨率调整一下，然后就会看到所有动画图片全部发生调整。在保存前记得选中，并按下方的动画帧哦。






动画图片保存方法，选择“文件”》“存储为web和设备选用格式”。










选择把它图片设置为GIF格式，然后存储为GIF类型。




我们打开刚才保存的图像来看，此时图像由小变大像素并没有受很大影响。（必须说明，此方法只能说尽量不失真，并不是说能完全达到原图的100%）

为了查看图纸，我们有时候需要把图形放大，但是为了保证不变形或者改变比例大小，应该怎样做呢?接下来就让小编给您细细道来
用cad将图整体比例放大的方法一
用菜单“修改”中的“缩放”可方便实现图形的放大或缩小。
以下图为例：左边圆弧R10，右边圆弧R6。
在“修改”工具条中找到“缩放”按钮。点取一下。
提示“选择对象”。请全选图形。此时图形线条变成虚线，表示已被选中。见下图。
点回车。这时需要你选定基点。所谓基点，就是缩放时以此点为中心点。
你可以在图形中任意选一个点。
此时软件问你缩放比例是多少?放大到原来2倍就输2，放大到原来9倍就输9。
当然，如果要缩小到原来的一半，就输0.5。
这里假设放大到原来的3倍，就输入3，然后回车。
可以看到，整个图形已经全部按比例X3放大了，标注已自动改成放大后的尺寸。
采用这样的方法，可以将图形缩放成任意比例。
用cad将图整体比例放大的方法二
1.打开一张需要缩放的CAD图纸，进入到CAD绘图操作界面。
2.点击右面“修改”菜单栏的“缩放”按钮即两个大小的正方形一起的那个图标，或者点击上方菜单栏的“修改”，然后点击“缩放”。
3.进行缩放，在命令栏出现缩放“scale”命令，要求指定对象，点击需要缩放的对象。
4.点击之后找到缩放的对象，显示“找到对象”。
5.要求指定基点，这时候指定需要缩放的“基点”也就是以那个点为标准进行缩放。一般来说选择图形的角比较好。点击这个基点。
6.指定基点之后，要求输入图形的缩放比例，这里根据自己的喜好，输入缩放比例。
看了“如何用cad将图整体比例放大”的人还看了：

    现在很多朋友都在疑问一个问题，如何才能够在百度检索结果中出现图片，即百度快照是图片与文字同步的展现方式。通过部分网站点击数据和用户停留时间，笔者小丹发现图文快照比单纯的文字快照更容易吸引用户的点击。那么，今天我们就一起来分析，怎样才能把你的网站快照变成图文快照。



    图文快照形式是百度为了提升用户体验，丰富页面质感的一种新展示形式，最初只应用在部分网站上，而现在大部分图文网站都获得这样的展示权利，但是依然有部分网站没有出现。在竞争激烈的网络营销时代，新意永远是满足用户的好奇的必须。如果你的网站还不是这种图文快照，意味着你将OUT了。那如何才能出现图文快照呢？ 



    在说明方法之前，小丹要声明一件事情。现在关于图文快照的传言很多，它确实与网页本身的质量度有关，但是与网站的权重和PR值是没有直接关系的，所以不需为这些谣言而气馁。言归正传，下面我们就简述一下基本的方法：



    第一，网站采用图文结合式，这样方式是用户和搜索引擎最为喜欢的方式，百度蜘蛛在爬行时会根据判断机制将首页上与网站主旨相关的图片判定为优先展示的图片。



    第二，根据小丹的观察，图文快照多图片来自于网站第二屏图和尾部通栏产品/案例图。就此，在进行网站页面设计时，可以将此因素考虑在内，以加大图文快照出现的几率。此外，网站的第二屏图尽快靠近页面左侧，以符合蜘蛛的爬行规律。



    第三，展示图片的尺寸定位在121*75，或者等比例延伸图片都可，给搜索引擎一定的缩放条件并保证图片缩放后的清晰度，以此在布置图片时候，图片本身的质量一定要过关。



    第四，图片的ALT属性，布局图片后要设定图片的alt属性标签，描述尽量与网站主题相关，这样便于蜘蛛相关性检索分类定位。



      (转载请注明转自：笔者小丹，谢谢!珍惜别人的劳动成果，就是在尊重自己!）

超分辨按实现方式分两类：

1。双三次放大 + 网络  = 大图

2。       小图     + 网络  = 大图

对中间部分 “网络” 来说：

第1种 学习到了：怎样把  模糊图变成清晰图。SRCNN VDSR DRCN DRRN 是这类。

第2种 学习到了：怎样把      小图变成大图   。FSRCNN ESPCN LapSRN EDSR IDN DBPN 等几乎都是。

只有 SRGAN ESRGAN 对抗类，不追求和大图完全相同，是另类。

所以我们可以用SRCNN VDSR DRCN DRRN 来去模糊（去了前面放大部分的）。

 

测试：

测试图1测试图2

1。去掉放大部分的 SRCNN 3倍模型：

1次2次3次第4次

1次2次3次4次

2。不放大的DRRN（DRRN_B1U9_20C128_iter_464056.caffemodel）：

123第4次循环

1234次循环

由于网络并不用文字来训练，文字结果差一点。

3。无放大的VDSR(VDSR_Adam.caffemodel)

123第4次再加1次

123第4次

可见，都有一点效果。

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上面的1倍DRRN对一些不是很模糊的图有不错效果：

->

->

 

是不是清楚多了，这可能和DRRN重用一套数据有关（超分就有点生硬了）。