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D3 介绍

D3 帮助你屏蔽了浏览器差异,做出来图案的效果可以说是炫目得一塌糊涂,可是代码却很简洁。在我第一次听人介绍 D3 的时候,确实被其示例震撼到了,大量的例子在这里可以找到。 这是 D3 以数据为核心的一个示意图,可以简单这样来解释:有一个选择区(selection),存在若干节点(node),因此可以容纳若干数据(data),最大可容纳数据的量等于节点的个数,即数据和节点一一对应 初始感官认识: 通过下面这个例子 d3 例子 实现上,存在 6 个 circle 的 DOM 对象: <svg id="vis"> <circle></circle> 你可以用 D3 加上自己定义的 CSS 来创建 SVG 图案,浏览器未来的特性也会被 D3 封装起来给你用,这些事情无非是让你对 DOM 和其上的数据的操作换了一种形式而已。 D3 支持几种渐变的风格,帧速很高,实际上还是 CSS3 的渐变,但是对开发人员来说好用多了。 当然,直接拿 D3 来绘制图表可能会觉得繁琐,如果使用它的扩展就方便多了。

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D3数据连接之“进入”

小编说:数据连接是D3中的面包和黄油。D3不提供制图的基础函数,相反,它靠的是数据连接。数据连接可以让页面元素进入网页,一旦进入,可以修改、更新及退出。本文将主要介绍“进入”部分。 具体一点,就是这些常见元素的一个D3选择集。 在深入了解之前,让我们忘记D3一会儿。 当你点击这些按钮,图形会发生变化:位置偏移了,发光或者闪烁,颜色也变了,甚至可以一起从屏幕中飞出——要多疯狂有多疯狂。 现在,不管你的图形多么复杂,包含了多少数据,从基础层面看,涉及的这些形状(或线、文本标签、颜色及纹理)都只是在做以下3件事情。 (实际上,我直接从D3中搬来了“enter”、“update”及“exit”这些词。) 此外,D3让你可以基于数据执行上述所有操作。D3通过一种称为“数据绑定”的技术来达成这种能力。

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    Django API 为 D3 提供数据

    在工作中见过有的人即便使用了Django,依然还在采取json或geojson的文件形式为页面提供数据,相当于嵌入数据而非加载。下面是个简单有效的例子:

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    d3从入门到出门

    选择元素 d3主要有两个选择器 select 选择相应的dom元素, 如果有多个, 选择第一个 selectAll 选择所有的指定的dom元素. 属性修改为200 style 增加或这修改样式(如果属性已存在) 示例: d3.selectAll("p").style("color", "#ff0000") //选择所有p元素,并将其文字颜色设置为红色 与jQuery有一样的链式操作, 只要操作合法你可以一直链接下去 示例: //首先选择第一个p元素然后将元素的文本内容修改为'修改后内容',并将其文字颜色设置为红色 d3.select("p") . 常用事件如下: // 选择所有的p元素,当鼠标移到相应的p元素上面,p元素的字体颜色就会变成橙色,移出的时候就会变成红色 d3.selectAll("p") .on("mouseover", console.log(scale(20)) console.log(scale(800)) console.log(scale(1000)) 输出 10 400 500 离散缩放 // 常用于选区颜色

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    D3、openlayers的一次尝试

    此示例分从业务角度分为两部分,一个部分为d3展示的柱图,另一部分则为用openlayers展示的地图。而其难点却在界面的交互效果。实现内容的翻面。 flip.js:为此组件 入口 flip.ol.js:openlayer的具体实现 flip.d3.js:d3绘制柱图的具体实现 flip.store.js:数据接口,用于返回从后台接口获取到的数据 city.js :城市名称数据字典 adapter/d3.js:用于将后台数据转换为d3可用的数据格式 adapter/ol.js:用于将后台数据转换为openlayers可用的数据格式 adapter/provider.js :转换器工厂入口 本示例主要以flip.js为主,在组合d3和ol相关功能。 constructor(options){ this.options = _.assign(Flip.Default, options); this.d3 = new d3

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    d3成神之路(六):散点图

    散点图主要还是使用 svg 的 path元素,设置path元素的 d属性即可。 x轴,y轴都是 线性轴,这个比较简单。

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    颜色直方图

    plt.plot(histg,color='g') plt.plot(histr,color='r') plt.show() cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法:颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征 颜色直方图特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。

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    颜色空间

    ) plt.axis('off') plt.imshow(image[:,:,2],cmap='gray')#显示B分量图像 plt.figure() plt.axis('off') 算法:RGB颜色空间基于三维直角坐标系 ,而HSI颜色空间圆柱体的横截面称为色环,色环清晰地展示了色调H和饱和度S两个参数,亮度I是由颜色点到圆柱体底部的距离表示。

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    颜色、网页颜色与网页安全色

    一、关于颜色 我们所看到的屏幕上所有的颜色都是由红、绿、蓝这三种基色调混合而成的。(在印刷上,颜色是四种颜色合成的,这个是表示方式上的不同。) 按这种表达方式,理论上我们可以得到256*256*256=16777216种颜色。 网页中颜色的表示方式。 在1995年到1996年间,很多电脑的显示器仅支持8位共256种颜色(受限于Video RAM等硬件)。为了显示更多的颜色,采用了颜色抖动(Dithering)这样一个过程来表示更多的颜色。 ? 颜色抖动 为此,软件专家 xxx 设计了一种216个颜色的调色板,称为安全颜色。这些安全色能够在任何显示器上显示一样的颜色,不会有任何抖动现象发生。为何不是256种安全色呢? 四、网页种不同格式图片支持的颜色 4.1 Gif格式 支持256种颜色。 支持交错下载,节省等待时间。 可制作GIF动画。 多于256色时,不能准确完成平滑的颜色过渡。

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    04.HTML区块布局表单框架颜色颜色颜色

    04.HTML区块/布局/表单/ 框架/颜色/颜色名/颜色值 HTML

    颜色转换,利用HSV颜色空间检测

    绘制颜色通道 #RGB channels R = image[:, :, 0] G = image[:, ;, 1] B = image[:, :, 2] f, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots

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    颜色滤镜

    去色、灰色滤镜 反相的算法是让RGB三种颜色分别取255的差值: void main () { vec4 color = texture(texture, v_uv0); float r = ( 淡蓝色、冰冻滤镜 连环画的颜色处理公式是: R = |g – b + g + r| * r; G = |b – g + b + r| * r; B = |b – g + b + r| * g; void 连环画、卡通滤镜 滤镜是用来实现图片的各种特殊效果的,简单的颜色滤镜我们就通过简单的颜色叠加公式可以得出,但是复杂的滤镜效果就可能需要使用更高阶的数学处理甚至叠加多次处理才能得到,我们在图像处理APP里面看到的各种各样的滤镜其实就是人家专门针对某种效果提炼出来的公式

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    平均颜色

    np.uint8) cv2.drawContours(mask,[cnt],0,(255,255,255),-1)#绘制图像实心轮廓 meanVal=cv2.mean(o,mask=mask)#计算平均颜色 destroyAllWindows() meanVal= (179.3629094095739, 179.3629094095739, 179.3629094095739, 0.0) 算法:平均颜色 ,也称平均灰度,是图像的各个通道的均值,应用在颜色识别、色彩搭配、马赛克滤镜等领域。 mean_val=cv2.mean(img, mask = mask) img表示输入图像 mask表示掩码 注意:函数cv2.mean()处理的对象是灰度图像而不是彩色图像,灰度图像的各个通道的平均颜色一样 对于彩色图像,提取各个通道的图像,每个通道独立计算平均颜色

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    颜色原理

    简介 红、绿、蓝作为颜色三元色,通过不同比例的混合就能够产生其他各色颜色。 2. 原理 颜色的基本参数有三个:色相、色阶、饱和度。 2.1 色相 色相是用来区别区别颜色的标志,是光由于波长、频率的不同而产生的性质。色相是在光谱上自然分割的结果。 2.2 色阶 色阶也叫明度,是指颜色的亮度指数,由物体反射出来的光波的多少来量化。 2.3 饱和度 饱和度也叫纯度,是指色彩的鲜艳程度,饱和度取决于颜色中「含色成分(色相)」和「消色成分(灰色)」之间的比例。含色成分越大,饱和度越高;反之越低。当饱和度为零时,就为灰色。 3. 应用 3.1 RGB「叠加原理」 计算机显示设备、电视机、手机的屏幕基础颜色是黑色。在黑色基础上,如果要想显示颜色,就要采用叠加型原理。 3.2 CMYK「消减原理」 印刷、绘画标准中,基础颜色是白色。在白色基础上,如果要想反射颜色,就要采用消减型原理。

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    颜色空间

    RGB 立方体(描述各个分量的变化导致的颜色变化趋势) ? YUV 平面(压缩数据) ? HSV 锥体(人体视觉,cv2::inrange函数颜色分割) ?

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    随机颜色

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    颜色分类

    颜色分类 给定一个包含红色、白色和蓝色,一共 n 个元素的数组,原地对它们进行排序,使得相同颜色的元素相邻,并按照红色、白色、蓝色顺序排列。

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    颜色空间

    在图像和监视器的上下文中,我们根据其RGB原色和白点来描述颜色空间。重要的是要知道图像处于什么颜色空间,以便可以正确解释和显示颜色。 作为工作流的一部分,可能需要将颜色从一种颜色空间转换为另一种颜色空间,并且颜色空间的知识可以帮助我们避免信息丢失或颜色显示不准确。 常用颜色空间于用途相关: image.png 接下来介绍几种常用的颜色空间 RGB 最常用的颜色空间,RGB彩色空间利用相加混合法将三个彩色分量按照不同的比例叠加,最终就可以在屏幕中显现出各种颜色 类似于矩阵的基,在颜色空间选择三基色可以通过适当比例的混合组成自然界中任何一种颜色 由于人眼对于红绿蓝三种色光最为敏感,并且由这三种颜色能组成的颜色范围最广,故一般选用RGB (红绿蓝)作为三基色 YUV 其中光谱色所占的比例愈大,颜色接近光谱色的程度就愈高,颜色的饱和度也就愈高。饱和度高,颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0,饱和度达到最高。通常取值范围为0%~100%,值越大,颜色越饱和。

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