h5画布保存图片怎么保存

2024-08-30

H5如何用Canvas画布生成并保存带图片文字的新年快乐的海报

摘要:初略算了算大概有20天没有写博客了,原本是打算1月1号元旦那天写一个年终总结的,博客园里大佬们都在总结过去,迎接将来,看得我热血沸腾,想想自己也工作快2年了,去年都没有去总结一下,今年势必要总结一番了,但是工作任务有点紧,就把这件事搁置起来了,只好推到来年收假去写一篇总结性的博客了,说起写博客,还是我的一个室友推荐我来写的,当时就觉得上班任务都做不完,哪有时间来写博客,后来发现自己有问题就去找别人的博客来解决,就想着自己也写博客,把自己不知道或者有经验的记录下来,一方面以后遇到同样的问题可

PHP《将画布(canvas)图像保存成本地图片的方法》

用PHP将网页上的Canvas图像保存到服务器上的方法 2014年6月27日歪脖骇客发表回复 8 在几年前HTML5还没有流行的时候,我们的项目经理曾经向我提出这样一个需求:让项目评审专家们在评审结束时用笔在平板电脑上进行电子签名. 这需要我们评审软件里提供这样一个功能:打开浏览器,登录,进入评审意见页,页面最下部有个方块区域,用户在这里用触摸笔进行签名,然后这个签名将会保持的服务器上. 这样的一个需求在当时是让我大费周折,但如今想起来,如果用html5的canvas实现,真是太简单了.在

转载：将画布(canvas)图像保存成本地图片的方法

之前我曾介绍过如何将HTML5画布(canvas)内容转变成图片形式,方法十分简单.但后来我发现只将canvas内容转变成图片输出还不够,如何能将转变后的图片保存到本地呢? 其实,这个方法也是非常简单的,几乎不用额外的编程知识.但我们可以更完美些,下面我将使用canvas2image.js, base64.js这两个脚本实现更强大的canvas->图片->本地的过程. 在下面的方框内你可以用鼠标绘制任意的图案,试一下吧,然后点击“保存…”按钮,浏览器将会提示你保存下载图片.或者点击”转换成…”

H5转图片支持保存

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" con

WebView长按保存图片；WebView不跳转到系统的浏览器；WebView加载显示进度条；WebView返回事件处理；

直接看代码即可,代码里面注释写的很清楚,这个类拉下来就能用: 写法和命名比较粗暴,但也简单易懂: public class MainActivity extends AppCompatActivity { private final String TAG = MainActivity.this.getClass().getSimpleName(); private WebView wv; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstance

Emgu学习之（二）——图像读取、显示、保存

visual Studio Community 2015 工程和源代码:http://pan.baidu.com/s/1o6u5Fdw 内容在这篇文章中将提到以下内容: 从文件中读取图像 Image类显示图像保存图像在上一篇文章Emgu学习之(一)——Emgu介绍中,我介绍了如何创建Emgu的工程,但是上一个Demo使用的是OpenCV的HighGUI窗体显示图像,这一次我们要用WinForm窗体显示图像,并将图像进行操作后另存为新的图像文件.首先我们要做的是在Visual studi

（六） Keras 模型保存和RNN简单应用

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 RNN用于图像识别并不是很好模型保存(结构和参数) 1 需要安装h5py pip install h5py 2在代码最后一行 model.save('model.h5') 即可在当前目录保存HDF5文件模型载入 1开头导入包 from keras.models import load_model 2导入模型 mod

Keras入门（二）模型的保存、读取及加载

本文将会介绍如何利用Keras来实现模型的保存.读取以及加载. 本文使用的模型为解决IRIS数据集的多分类问题而设计的深度神经网络(DNN)模型,模型的结构示意图如下: 具体的模型参数可以参考文章:Keras入门(一)搭建深度神经网络(DNN)解决多分类问题. 模型保存 Keras使用HDF5文件系统来保存模型.模型保存的方法很容易,只需要使用save()方法即可. 以Keras入门(一)搭建深度神经网络(DNN)解决多分类问题中的DNN模型为例,整个模型的变量为model,我们设置

保存及读取keras模型参数

转自:http://blog.csdn.net/u010159842/article/details/54407745,感谢分享~ 你可以使用model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中,该文件将包含: 模型的结构,以便重构该模型模型的权重训练配置(损失函数,优化器等) 优化器的状态,以便于从上次训练中断的地方开始使用keras.models.load_model(filepath)来重新实例化你的模型,如果文件中存储了训练配置的话,该函数还会同时

（H5）canvas实现裁剪图片和马赛克功能，以及又拍云上传图片

1.核心功能此组件功能包含: 图片裁剪(裁剪框拖动,裁剪框改变大小): 图片马赛克(绘制马赛克,清除马赛克): 图片预览.图片还原(返回原图.返回处理图): 图片上传(获取签名.上传图片). 2.核心逻辑 2.1图片裁剪获取裁剪框(矩形)相对于画布的位置(左上)和裁剪框的height.width.获取(getImageData)canvas相应位置的图片对象(ImageData).清空canvas画布.在canvas画布的相应位置绘制(putImageData)获取的图片对象(ImageDa

Keras（六）Autoencoder 自编码原理及实例 Save&reload 模型的保存和提取

Autoencoder 自编码压缩与解压原来有时神经网络要接受大量的输入信息, 比如输入信息是高清图片时, 输入信息量可能达到上千万, 让神经网络直接从上千万个信息源中学习是一件很吃力的工作. 所以, 何不压缩一下, 提取出原图片中的最具代表性的信息, 缩减输入信息量, 再把缩减过后的信息放进神经网络学习. 这样学习起来就简单轻松了. 所以, 自编码就能在这时发挥作用. 通过将原数据白色的X 压缩, 解压成黑色的X, 然后通过对比黑白 X ,求出预测误差, 进行反向传递, 逐步提升自编码的

keras模型保存和权重保存

模型保存和读取(包括权重): model.save('./model.h5') from keras import models model = models.load_model(./model.h5) # 读取之前不需要重新定义网络框架模型权重的保存和读取: model.save_weights('./weights.h5') model.load_weights('./weights.h5') # 由于这个只是保存了权重,所以在这句话之前还要重新定义网络

TensorFlow2.0（12）：模型保存与序列化

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

如何保存Keras模型

我们不推荐使用pickle或cPickle来保存Keras模型你可以使用model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中,该文件将包含: 模型的结构,以便重构该模型模型的权重训练配置(损失函数,优化器等) 优化器的状态,以便于从上次训练中断的地方开始使用keras.models.load_model(filepath)来重新实例化你的模型,如果文件中存储了训练配置的话,该函数还会同时完成模型的编译例子: from keras.models impo

python实现使用词云展示图片

记录瞬间首先,要安装一些第三方包 pip install scipyCollecting scipy Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/f1/b8/800d98339427199305f8b4a7f02827ec9bfea438d677aecbe0bd297092d5/scipy-1.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl (31.7MB) 100% |███████████████████████████

Java爬取B站弹幕 —— Python云图Wordcloud生成弹幕词云

一 . Java爬取B站弹幕弹幕的存储位置如何通过B站视频AV号找到弹幕对应的xml文件号首先爬取视频网页,将对应视频网页源码获得就可以找到该视频的av号aid=8678034 还有弹幕序号,cid=14295428 弹幕存放位置为 http://comment.bilibili.com/14295428.xml import org.apache.http.HttpEntity; import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpR

wordcloud+jieba

Wordcloud各参数含义 font_path : string #字体路径,需要展现什么字体就把该字体路径+后缀名写上,如:font_path = '黑体.ttf' width : int (default=400) #输出的画布宽度,默认为400像素 height : int (default=200) #输出的画布高度,默认为200像素 prefer_horizontal : float (default=0.90) #词语水平方向排版出现的频率,默认 0.9 (所以词语垂直方向排版出现

Python 绘图与可视化 matplotlib（上）

参考链接:https://www.cnblogs.com/dudududu/p/9149762.html 更详细的:https://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5615947.html Matplotlib是一个2D绘图库,在绘图及显示效果方面更加出色,它和大名鼎鼎的matlab并不是一个软件,可以认为前者是后者迁移到Python上的图形库使用: 安装matplotlib pip install matplotlib 我们先从简到繁,先绘制一组正弦和余弦图像,然后再逐步

已知词频生成词云图（数据库到生成词云）--generate_from_frequencies（WordCloud）

词云图是根据词出现的频率生成词云,词的字体大小表现了其频率大小. 写在前面: 用wc.generate(text)直接生成词频的方法使用很多,所以不再赘述. 但是对于根据generate_from_frequencies()给定词频如何画词云图的资料找了很久,下面只讲这种方法. generate_from_frequencies适用于我已知词及其对应的词频是多少(已有数据库),不需要分词的情况下. 官方文档说generate_from_frequencies函数的参数是array of tupl

python WordCloud 实现词云

简单示例 from matplotlib import pyplot as plt from wordcloud import WordCloud filename = "text.txt" #文本路径 with open(filename,encoding="utf-8") as f: data = f.read() font = r'C:\Windows\Fonts\FZSTK.TTF' wc = WordCloud(font_path=font, # 如果是中

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