js截圖插件，截取當(dāng)前頁(yè)面局部圖片？JS沒(méi)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(lèi)：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(yè)面局部圖片？

JS沒(méi)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(lèi)：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(zhuān)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(lái)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(lèi)？

/****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(huà)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(huà)布高度= 儀表高度

畫(huà)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(huà)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(kāi)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$arr=expand（”，這是數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)），這是數(shù)組，$。Ajax（{類(lèi)型：“post”，URL:“測(cè)試.json“，數(shù)據(jù)：{用戶(hù)名：$（”#用戶(hù)名“）”。Val（），內(nèi)容：$（“#content”）。Val（）}，數(shù)據(jù)類(lèi)型：“JSON”，成功：函數(shù)（數(shù)據(jù)）{在這里編寫(xiě)要呈現(xiàn)的模板}