专栏首页AI算法与图像处理居然在实现这张图片效果过程中,我发现了一个宝藏级网站!

居然在实现这张图片效果过程中,我发现了一个宝藏级网站!

一次偶然的机会,我看到githubdaily分享的github项目,在每个github项目后面都会显示这个项目的star数。

就像下面这样子的效果:

这并没有什么,一开始以为这不就是显示一张图片而已,然而并非如此,当github项目的star数变化的时候,这个效果也会跟着实时改变!!!

可以啊

在进入主题之前,我们学习一波如何在markdown中显示图片,有助于后续的内容理解。

当然已经懂得小伙伴可以直接忽略哈!

如何在markdown中显示一张图片

具体命令:![keyword](path)

方括号中的keyword用于填写描述图片的关键字,可以不写,方便搜索时根据keyword来进行图片搜索。最初的本意是当图片因为某种原因不能被显示时而出现的替代问题。

圆括号中的path,用于填写图片的路径(可以是本地路径或图床链接-网址)。这里需要注意的是,如果是本地路径,当时将markdown文件上传时,可能会出现显示异常,本人通常的做法是将需要显示的图片放在另一个文件下在,而且使用相对路径存放,在上传到github时,也可以实现正常的显示。

(1)显示本地图片(相对路径或绝对路径都行)

例如下面的文件结构

此时在README.md中显示AI_study.jpg的操作为:

![](./img/AI_study.jpg)

ps:在windows下路径的填写方式有所不同,可自行百度~

(2)显示网络上的图片

下面是我网络上搜索的科比的图片,但是安装上面的格式并不能正常显示出图片。

![](https://baike.baidu.com/pic/%E7%A7%91%E6%AF%94%C2%B7%E5%B8%83%E8%8E%B1%E6%81%A9%E7%89%B9/318773/0/9e3df8dcd100baa1a5fd20114d10b912c9fc2e42?fr=lemma&ct=single#aid=0&pic=9e3df8dcd100baa1a5fd20114d10b912c9fc2e42)

直接利用图片的网址是无法正常显示的,需要先将图片上传到图床上,并生成外链才行。

这里通过免费图床“路过图床”,可以实现在markdown中显示图片

可以看到第一个是最前面的是图片标志带了个斜杠,且不能正常显示,但是上传到图床之后便可以正常显示。

有很多免费的图床可以使用,不过有很多坑,比如 七牛云生成的外链只能30天,需要自己域名等等。

有了上面的铺垫,我们正式进入今天的主题

上面的内容很好理解,要么是显示本地的图片(也可以是gif),要么是显示上传到图床上的图片。 存在两个疑问?

(1)可是首先github上面star的图片在哪里找?

我疯狂左右单击github上star图标,没有用,跳转到其他地方,并非是我想要的结果

(2)如果是和我们之前显示的图片一样,那么难道要一直更换图片的链接才能实现star数实时变化吗?

带着这两个疑问,我开始去思考,幸运的是,github上的项目是可以下载下来的,同时也会保留原始的格式,通过对作者上传的README文件分析

可以看到作者显示star的操作是:

![Github stars](https://img.shields.io/github/stars/DWCTOD/interview.svg)

通过观察多个这样子示例的操作,可以发现其中的规律是:

圆括号的前面都是

https://img.shields.io/github/stars/

而后面的内容都是跟github项目相关的

例如本人的一个github项目网址是:https://github.com/DWCTOD/interview

去除掉最开头的https://github.com/,并在最结尾加上后缀 .svg

便可以实现我们需要的结果了

当然事情远没有那么简单,https://img.shields.io/这个网站到底是何方神圣。

通过百度和进入官网可以发现,原来这个神奇的网站,可以制作各类小标志,可以生成静态图也可以生成动态链接图。

静态图的生成方式很简单,

在https://img.shields.io/上找到这个地方

通过在label, message,color三个位置输入你想要的内容,然后点击Make Badge按钮即可顺序生成图片的外链接

生成结果

更多高逼格的操作,大家可以去探索和发现

推荐两个供参考的链接: https://www.sohu.com/a/134390224_655394 https://blog.csdn.net/lxxlxx888/article/details/89791746

本文分享自微信公众号 - AI算法与图像处理(AI_study)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-11-22

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