將一個(gè)數(shù)組分割成多個(gè)數(shù)組 js截圖插件,截取當(dāng)前頁面局部圖片?
js截圖插件,截取當(dāng)前頁面局部圖片?JS沒有此功能或插件。您可以使用其他插件,比如jcrop和canvas,這是我不久前使用的。在理論上,圖像分割可以分為三類:基于邊緣的、基于區(qū)域的和基于紋理的。由于
js截圖插件,截取當(dāng)前頁面局部圖片?
JS沒有此功能或插件。您可以使用其他插件,比如jcrop和canvas,這是我不久前使用的。在理論上,圖像分割可以分為三類:基于邊緣的、基于區(qū)域的和基于紋理的。由于基于紋理的分割也可以看作是基于區(qū)域的分割,一些專家還將分割方法分為基于邊緣的分割和基于區(qū)域的分割。在選擇算法時(shí),我們主要參考要分割的圖像樣本的特征。如果圖像的邊界特別清晰,如綠葉和紅花,邊界處的紅綠有明顯的差別,并且可以準(zhǔn)確地提取出邊界,那么基于邊緣的方法是可行的。但像醫(yī)學(xué)圖像一樣,輪廓不是特別明顯。例如,在心臟圖像中,左心房和左心室的顏色比較接近,它們之間隔膜的顏色只比它們深,但顏色非常接近。在這種情況下,基于邊緣的方法是不合適的,而基于區(qū)域的方法是更好的。另一個(gè)例子是紋理圖像,例如條紋襯衫。如果使用基于邊的方法,每條條紋很可能被劃分為一個(gè)對(duì)象,但實(shí)際上衣服是一個(gè)整體。在這種情況下,可以使用基于紋理的方法將具有相同或相似紋理的區(qū)域劃分為一個(gè)整體。但是,近年來基于區(qū)域的分割方法比較流行,如meanshift分割方法、測(cè)地活動(dòng)輪廓模型、JSEG等。
圖像分割算法分為幾類?
/****轉(zhuǎn)換圖像
*到base64字符串
*@param{string}url
*@param{Function}回調(diào)
*@param{string}[outputFormat=image/png]
*/
Function convertImgToBase64(url,callback,outputFormat){var canvas=文檔.createElement(“CANVAS”),
ctx = 畫布.getContext(“2d”),
img=新圖像圖像交叉原點(diǎn)=“匿名”圖像加載=函數(shù)(){
var dataURL畫布高度= 儀表高度
畫布寬度= 圖像寬度
ctx.drawImage文件(img,0,0)
數(shù)據(jù)URL=canvas.toDataURL(輸出格式)回?fù)?call(這個(gè),dataURL)
畫布=空
}img.src公司=Url
}
試試這個(gè)方法
JS截取圖片(img)標(biāo)簽中一塊區(qū)域的內(nèi)容轉(zhuǎn)為base64編碼?
使用ajax請(qǐng)求您的控制器,取出MySQL數(shù)據(jù),然后使用PHP函數(shù),展開到;將其拆分為一個(gè)數(shù)組,返回到ajax,并在同一循環(huán)中顯示您的圖片$arr=expand(”,這是數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)),這是數(shù)組,$。Ajax({類型:“post”,URL:“測(cè)試.json“,數(shù)據(jù):{用戶名:$(”#用戶名“)”。Val(),內(nèi)容:$(“#content”)。Val()},數(shù)據(jù)類型:“JSON”,成功:函數(shù)(數(shù)據(jù)){在這里編寫要呈現(xiàn)的模板}