<template>
<div class="canvas-container">
<canvas
ref="canvas"
@wheel.prevent="handleWheel"
@mousedown="handleMouseDown"
@mousemove="handleMouseMove"
@mouseup="handleMouseUp"
@mouseout="handleMouseUp"
></canvas>
</div>
</template>
<script>
export default {
data() {
return {
imageSrc:'https://mail.iflytek.com/coremail/s?func=lp:getImg&org_id=&img_id=background_001',
margin:0.1,
canvas: null,
ctx: null,
img: null,
scale: 1,
minScale: 0.1,
maxScale: 10,
scaleStep: 0.1,
offsetX: 0,
offsetY: 0,
startX: 0,
startY: 0,
isDragging: false,
initialScale: 1
}
},
watch: {
imageSrc(newVal) {
this.loadImage(newVal);
}
},
mounted() {
this.initCanvas();
this.loadImage(this.imageSrc);
},
methods: {
initCanvas() {
this.canvas = this.$refs.canvas;
this.ctx = this.canvas.getContext('2d');
this.resizeCanvas();
window.addEventListener('resize', this.resizeCanvas);
},
resizeCanvas() {
const container = this.canvas.parentElement;
this.canvas.width = container.clientWidth;
this.canvas.height = container.clientHeight;
if (this.img && this.img.complete) {
this.calculateInitialScale();
this.drawImage();
}
},
loadImage(src) {
this.img = new Image();
this.img.onload = () => {
this.calculateInitialScale();
this.drawImage();
};
this.img.onerror = () => {
console.error('Failed to load image:', src);
};
this.img.src = src;
},
calculateInitialScale() {
if (!this.img || !this.canvas) return;
const canvasAspect = this.canvas.width / this.canvas.height;
const imgAspect = this.img.width / this.img.height;
// 考虑边距的缩放计算
const marginFactor = 1 - Math.min(Math.max(this.margin, 0), 0.9);
if (imgAspect > canvasAspect) {
// 图片比画布更宽,以宽度为基准
this.initialScale = (this.canvas.width * marginFactor) / this.img.width;
} else {
// 图片比画布更高,以高度为基准
this.initialScale = (this.canvas.height * marginFactor) / this.img.height;
}
this.scale = this.initialScale;
this.offsetX = 0;
this.offsetY = 0;
},
drawImage() {
if (!this.img || !this.img.complete || !this.ctx) return;
// 清除画布
this.ctx.clearRect(0, 0, this.canvas.width, this.canvas.height);
// 计算缩放后的实际尺寸
const scaledWidth = this.img.width * this.scale;
const scaledHeight = this.img.height * this.scale;
// 计算居中位置(考虑偏移量)
const x = (this.canvas.width - scaledWidth) / 2 + this.offsetX;
const y = (this.canvas.height - scaledHeight) / 2 + this.offsetY;
// 保存当前状态
this.ctx.save();
// 设置绘制质量
this.ctx.imageSmoothingEnabled = true;
this.ctx.imageSmoothingQuality = 'high';
// 绘制图像
this.ctx.drawImage(
this.img,
0, 0, this.img.width, this.img.height,
x, y, scaledWidth, scaledHeight
);
// 恢复状态
this.ctx.restore();
},
handleWheel(e) {
e.preventDefault();
// 获取鼠标在canvas上的位置
const rect = this.canvas.getBoundingClientRect();
const mouseX = e.clientX - rect.left;
const mouseY = e.clientY - rect.top;
// 计算鼠标在图像上的位置(相对于图像中心)
const imgX = (mouseX - this.canvas.width / 2 - this.offsetX) / this.scale;
const imgY = (mouseY - this.canvas.height / 2 - this.offsetY) / this.scale;
// 计算缩放方向
const delta = e.deltaY > 0 ? -1 : 1;
// 保存之前的缩放比例
const oldScale = this.scale;
// 更新缩放比例
this.scale += delta * this.scaleStep * this.scale;
this.scale = Math.max(this.minScale, Math.min(this.maxScale, this.scale));
// 计算缩放中心偏移
this.offsetX -= imgX * (this.scale - oldScale);
this.offsetY -= imgY * (this.scale - oldScale);
// 重绘图像
this.drawImage();
},
handleMouseDown(e) {
this.isDragging = true;
const rect = this.canvas.getBoundingClientRect();
this.startX = e.clientX - this.offsetX;
this.startY = e.clientY - this.offsetY;
},
handleMouseMove(e) {
if (!this.isDragging) return;
const rect = this.canvas.getBoundingClientRect();
this.offsetX = e.clientX - this.startX;
this.offsetY = e.clientY - this.startY;
this.drawImage();
},
handleMouseUp() {
this.isDragging = false;
},
// 公共方法:重置视图
resetView() {
this.scale = this.initialScale;
this.offsetX = 0;
this.offsetY = 0;
this.drawImage();
}
},
beforeDestroy() {
window.removeEventListener('resize', this.resizeCanvas);
}
}
</script>
<style>
.canvas-container {
width: 500px;
height: 500px;
margin: 0 auto;
overflow: hidden;
position: relative;
}
canvas {
display: block;
background-color: #f0f0f0;
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}
canvas:active {
cursor: grabbing;
}
</style>
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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