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js图片库的使用

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JavaScript图片库

我们必须面对这样一个现实:没有人会等待很长长时间去下载一个网页;所以利用JavaScript来创建一个图片库将是最佳的选择; 说下步骤: 第一步:把整个图片库的链接都加载到图片库的主页里; 第二步:当用户点击对应的超链接时 2、由于return false;在一些浏览器上可能看不出效果,所以我这边换了一种方式实现JS图片库;代码如下:第二版: <body> <a href="javascript:void(0);" ,这次升级的主要目的是: 1、使图片库能够平稳退化(即使Broswer禁用JavaScript网页仍能正常访问) 2、使图片库能向后兼容 3、分离JS代码到单独的JS文件 4、重构之前的JS代码提高JS 所以这个图片库的版本还有待改进! ,将超链接的内容改成图片的缩略图、就是一个使用的图片库了。

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    图片库的封装

    关于图片库的封装相关的文章早已经看到过.图片库的封装可以使得调用者不知道,底层的具体实现,即使我们换了图片加载库,上层处的代码感知不到无需修改.

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    DOM实现JavaScript图片库

    创建一个函数名为 showpic , whitchpic 为参数。whitchpic 通过调用 getAttribute ,把 "href" 作为参数传递给 g...

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    搭建了一个图片库

    所以,我最后决定,自己搭一个图片库,把图片都存在自己的主机上。 ? 我的思路很简单,先搭建一个开源相册程序,然后修改成Flickr那样就行了。 一开始,我装的是Movable Type。 最后,我搭建完成的图片库网址是http://image.beekka.com,欢迎查看效果。这篇文章里的图片,都是来自那里。因为相册只供我个人使用,所以做得比较粗糙,但是我想要的功能都做到了。 当然,这个图片库也不一定安全,照样有可能被屏蔽。但是,至少一切都在我的控制之中。万一被屏蔽了,只要对图片储存目录打包压缩,然后换一台主机解开压缩包就行了。

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    PowerBI 大型全自动图片库终极解决方案

    本文发布 Power BI 大型全自动图片库终极解决方案。 背景 需要满足以下需求: 图片库无需维护,可自动生成。 可以全自动生成缩略图库。 可以全自动生成大图库。 自动图片库 可以将要使用的图片全部丢到一个文件夹,如下: Power BI 文件应该要自动化处理所有图片。包括:大图。 多分类主题图库 很可能根据目的不同,需要不同的图库。 如下: 非常清晰的错误提示,可以快速定位到有问题的图片,然后到本地图片库中立即将其优化。 存放多达千张大图 应该可以容纳多达上千张大图而可以正常使用。已达到大型项目的需求。 总结 Z-ImageSolution,是 Power BI 本地大型图片库全自动解决方案套件,提供的功能包括: 自动图片库。 多分类主题图库。 全自动构建。 高性能。 单张图片使用。 巨幅图片使用。 是 Power BI 图片库的终极解决方案。 在线欣赏 excel120.com/go/zimage?f=wxp

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    教你如何用Python拼接女神的照片~

    /2.py 下,在命令行输入python Python/2.py 2 3,得到结果: x = 2 y = 3 在命令行输入python Python/2.py 3 2,得到结果: x = 3 y = 2 Python/2.py --z 5,得到: z = 5 在命令行中输入python Python/2.py,得到: z = 3 所以,可选参数不是必须赋值的。 exp] 匹配不在指定范围内的字符 参考资料:[Python模块学习] glob模块 三、实现思路 选取图片库中的图片将它们拼接成一张图片,主要就是三个步骤:读取图片、选取图片、拼接并输出图片。 假如一张图片库中的图片占用目标图片中 20*20像素的面积,则我们将整个目标图片分割成 20*20的区域,然后遍历每个区域,分别计算每个区域的平均RGB颜色。 对于遍历过程中的某个区域,我们计算出该区域的平均RGB颜色后,与图片库的RGB颜色进行相减(使用numpy进行矩阵运算),得到一个n*3的矩阵,其中n表示图片库中图片的数量,3表示3个代表RGB颜色的数

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    是时候展示一波花里胡哨了——以图搜图

    比如找到了书包,但实际上书包的款式多种多样,还是无法满足我们的需求,对于上图中,如果我们用语言去描述这个书包,很难准确的描述并找到目标商品,这时就体现了以图搜图的价值了,通过对目标商品进行特征提取并在图片库中进行对比 此时程序会从网上爬取到图片并保存到对应的文件夹中(以关键词命名的文件夹),获取完毕后新建一个文件夹img,当做图片库的存储,并将爬取的图片都放进去; ? 主要的代码为三个,其中index.py用于提取图片的特征和建立索引,query_online.py用于库内搜索 其基本原理是利用VGG16的预训练模型提取图片库的特征(extract_cnn_vgg16 学会这招再也不怕手误让代码崩掉 (2)作者最终显示的结果只能一张一张的展示,没有对比图,因此我稍微修改了一下,让可视化的效果更加的美观一些,有兴趣的可以参考我的代码; (3)我对参数输入也进行了修改,将模型名字和图片库的路径都固定了 #操作汇总# (1)打开终端执行index.py代码python3 index.py -database img -index lol.h5# 此时已经将图片库转成索引库并保存和输出lol.h5模型#

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    基于 Milvus 的以图搜图系统 2.0

    首先,将图片库输入到目标检测模型 YOLOv3 中,检测出库中每一张图片中包含的所有物体,并将检测出的物体分别保存成图片。 milvus-io/bootcamp/tree/1.0/solutions/image_search2) 3.1 环境安装 在成功安装并启动 Milvus 后,下载 GitHub 项目到本地,安装对应的 Python 3.2 启动查询服务 安装 Python 环境后,启动查询服务,并验证环境配置是否正确。 注:Milvus 安装后需要修改 config.py 中相对应 Milvus 的参数 ? 调用 train API 将图片库的路径传入系统中,对图片进行目标检测和图片识别,并将图片向量存储到 Milvus 中。 ? 调用 search API 进行相似图片检索。 将图片库进行目标检测、图片识别,然后在 Milvus 中进行相似图片检索,返回相似图片的 ID 和距离。 ?

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    自学Python编程和科班出身的Python编程差别在哪?一张图告诉你

    自学Python编程和大学学计算机的人学习Python编程,差别在哪?谁会更受公司欢迎? 相对于自学Python编程的人,可能因为涉及到自己未知的基础概念,而不得不先补基础,再学习。 但是,对于学习Python编程就一定是科班出身的程序员会做得更好吗?看图 ? 自学成才的Python程序员更需要不断努力,反之,对于科班程序员而言,就算是再牛,人之为学,不日进则日退,不过几年,也会泯然众人矣。 Python附赠福利 ? 项目案例源码、声音库、图片库等,都是精心收集,后续还会不断增加。 ? 我自己是一名高级python开发工程师,这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程,包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。

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    原来这样的飞机大战游戏才是Python基础的必修课,网友大呼:经典

    可能很多的人玩过飞机大战这类游戏,同样,对于学习Python编程的人,也尝试过制作这款游戏,但无一例外,都没有看到它对于Python学习的真正价值。 ? 因为每个人的学习都应该带着问题学习,带着求知欲去解决问题,这是你学习Python的动力,也是当你成功制作出这款游戏后,一定会掌握的Python知识。 ? 这是有小BUG的经典Python飞机大战案例 这是非常炫酷的飞机大战,它和其他的飞机大战不一样,不仅有着炫酷的外形,以及效果,更重要的是:它是一个有着完整的源代码、图片库、声音库的游戏,并且它还有个小BUG 可能你会说,这并不是一个完整的案例,但我告诉你,对于一个用于学习的Python飞机大战,就应该有这样的BUG,也只有当你真正当你解决了这款游戏中作者故意留下的BUG后,才能算是真正的掌握了其中所包含的Python 所以这样的游戏会帮助你在Python的学习中,保持着求知欲,在解决实际问题的过程中掌握Python的理论。

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    如何用 Python 脚本批量下载 Google 图像?

    问题 《如何用Python和深度神经网络识别图像?》一文中,我给你展示了如何用深度学习,教电脑区分机器人瓦力和哆啦a梦。 最大的图片库,当然就是 Google 了。 在 Google 图像栏目下,键入"Walle"。 ? 怎么样?搜索结果很符合需求吧。 痛点 渴望从 Google 图片库高效批量获得优质带标注图像,不会是个案。 这个大众痛点,真的没有人尝试解决吗? google-images-download 是个 Python 脚本。 使用它,你可以一条命令,就完成 Google 图片搜索和批量下载功能。 当然,这需要你系统里已经安装了 Python 环境。 如果你还没有安装,或者对终端操作命令不太熟悉,可以参考我的《如何安装Python运行环境Anaconda?

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    想给妹子表白但是不知如何开口?

    我会把软件安装包和我用的图片库放到公众号里,大家可以回复【我要表白】获取安装包 首先我们打开软件,其中我们需要操作的有三个区域,分别是功能区,添加镶元区,放置原图区,功能区用来调整参数,添加镶元区用来添加图片库 点击右上角添加镶元区的小海豚来添加图片库 ? 然后我们进行添加图片,这里是先点击添加文件夹,然后选择图片库(放置图片的那个文件夹)最后点击保存列表,这里我们也可以选择从视频中提取镶元,这个比较方便,不需要整理图片库,做这个马赛克图片最费时间的应该是收集图片部分了

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    Python零基础入门在线课程 | Crossin的编程教室出品

    Python零基础入门 入门课程面向没有编程基础或刚刚接触编程的学习者。 课程教学内容大约 50 个学时。除课程内容外,还需要通过练习来巩固所学的编程知识。 对于新手,建议先按照课程列表依次学习,至少完成前八章,掌握 Python 的编程基础。 我们设定了一些项目选题,作为课程的中期和完结考察。 课程以实例为基础,通过开发的过程演示,讲解使用 python 编写网络爬虫的基础知识和常用技术。 课程中演示的项目实例有: 抓取煎蛋网最新段子 抓取煎蛋网最新无聊图 寻找知乎大V 收集整理豆瓣网电影 采集京东在售商品 下载淘女郎模特图片库 分析58同城招聘信息 爬虫课程对于已经了解 Python 语言 Python 的版本一直是新手比较纠结的问题之一,但实际来说差别并不大。在入门课程的视频演示中,遇到语法有变动的地方,均使用 2.7 和 3 两个版本分别做了演示,参考代码也做了相应标注。

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    CleanMyMac2022最新电脑清理软件功能简介

    这些副本是隐藏的,但是它们却极大的增加了图片库的大小。 通过移除编辑的图片的原始副本减小iPhoto图片库的大小,可以:- 将原始副本转变为可用空间通过移除根据自己的爱好修改的图片的隐藏原始版本减小图片库的大小。 可是,“问题”元件仍然保留在图片库中,并占用磁盘空间,却完全没有用处。- 修复红眼您一定知道某些照片上人物的眼睛拍出来就是红色的,但是这个问题可以通过iPhoto里正确的编辑选项来轻松修复。 不过,在您操作之后,您不需要的这张红眼原始图片副本就被隐藏到您的图片库中了,为什么要保留这类无用的东西呢?除了这两组,你可能还会有其他类型的原始副本蕴藏在您的图片库中,这些可能也是您最想移除的。 iPhoto自动会将它们转换成可以查看的图片,但也仍会在图片库中保留RAW原始文件。大多数用户不会需要那些占用大量磁盘空间的RAW文件。

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    七夕女神来我家吹空调发现遥控器找不见了!快用Yolov5训练个目标识别模型并调用手机摄像头找找!

    ---- 1 万事大吉 1.1 数据集准备 训练一个模型, 首先要准备一定量的数据集,如果一张一张从网上下载的话太费时间,没等收集完照片女神早就来了,那时还没找到空调遥控器的话不太好,于是我打算用 python 读者若有对爬虫的学习需求可以点击下方链接参考我的 python 爬虫专栏: Python 网络数据爬取及分析「从入门到精通」 1.1.1 基于requests库的百度图片爬取 我决定就对百度图片库中的 百度图片库 “空调遥控器” 相关图片爬取代码如下: #! /usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import re import requests word = "空调遥控器" url = 'https://image.baidu.com /usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import os folderpath = r'E:\images' picsPath = os.listdir(folderpath

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    itchat 保存好友信息以及生成好友头像图片墙

    x = 0 y += 1 image.save(os.path.join(os.getcwd(), "好友头像拼接图.jpg")) 第二种是参考了 当 Python save_photo_dir, background_photo): # 读取背景图片 bg_photo = pm.imread(background_photo) # 读取好友头像图片,定义图片库 pool, (50, 50)) # 保存结果 pm.imsave('马赛克好友头像图片.jpg', image) 其中上述的四行代码也是最基本的使用代码,包括: 选择背景图片 定义图片库 本文的代码已经上传到 github 上: https://github.com/ccc013/Python_Notes/tree/master/Projects/wechatProjects/itchat 当 Python 遇上你的微信好友

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    Windows下Tensorflow的环境安装和Hello world

    环境的安装 我的是windows环境,没装python。 1.去python网站下载python3.5.x的 windows版安装程序,虽然现在最新版的python是3.6.1,但TensorFlow的教程上写的是3.5.x, 所以我没有用最新的,而是下载了3.5.3 版本的python安装包来安装,安装包地址:https://www.python.org/ftp/python/3.5.3/python-3.5.3-amd64.exe 安装步骤如下: ? 这里都是例子,其中mnist_deep.py就是一个进行数字识别的深度学习的例子,它使用了Tensorflow上的图片库来进行学习和校验,让我们看看它运行的结果,把mnist_deep.py拷贝到某个目录 python mnist_deep.py  如果在公司开发网中,这样运行会报错,连不上服务器,是因为开发网要设代理,那么把代理设上 set https_proxy=  之后再运行python mnist_deep.py

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    介绍一个h5快速制作平台鲁班H5

    1.5.0 更新的内容 Bug Fix 修复预览 跨页面通信问题 修复克隆作品时候,动画复制不完整问题 新功能 支持 Video 支持 轮播图 支持 图片库 支持 背景图 支持 背景颜色 支持 从第三方图片库选择图片

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