图片转成Base64

本文探讨了在JavaScript中将跨域图片转换为Base64格式时遇到的安全错误,并提供了两种解决方案:一是确保图片来自同一域,二是设置服务器CORS跨域配置并使用匿名跨域请求。
var img = "imgurl";//imgurl 就是你的图片路径  

function getBase64Image(img) {  
     var canvas = document.createElement("canvas");  
     canvas.width = img.width;  
     canvas.height = img.height;  
     var ctx = canvas.getContext("2d");  
     ctx.drawImage(img, 0, 0, img.width, img.height);  
     var ext = img.src.substring(img.src.lastIndexOf(".")+1).toLowerCase();  
     var dataURL = canvas.toDataURL("image/"+ext);  
     return dataURL;  
}  

var image = new Image();  
image.src = img;
img.setAttribute('crossOrigin', 'anonymous');
image.onload = function(){ var base64 = getBase64Image(image); console.log(base64); } 

 

 

Uncaught SecurityError: Failed to execute 'toDataURL' on 'HTMLCanvasElement': Tainted canvases may not be exported.

经过查阅和分析,发现这个其实是由于视频文件所在的域和图片和页面所在域不同,出现跨域传输的问题。

解决方案1.

如果想使用toDataURL()生成图片文件的话,在canvas绘图过程中使用的图片应该是当前域下的。

解决方案2.

访问的服务器允许,资源跨域使用,也就是说设置了CORS跨域配置,Access-Control-Allow-Origin

然后在客户端访问图片资源的时候


img.setAttribute('crossOrigin', 'anonymous');

 

转载于:https://www.cnblogs.com/qiu-Ann/p/10638346.html

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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