phonegap 拍照从相机中获取

本文介绍如何使用Cordova插件实现手机摄像头拍照及从相册选择图片的功能,包括参数设置、回调函数及初始化代码。

原创:参考官网API

直接贴代码

//拍照
    function capturePhoto() {
        navigator.camera.getPicture(AddPhoto, onFail, {
            quality : 80,
            destinationType : destinationType.FILE_URI,//这里要用FILE_URI,才会返回文件的URI地址
            sourceType : Camera.PictureSourceType.CAMERA,
            allowEdit : true,
            encodingType : Camera.EncodingType.JPEG,
            popoverOptions : CameraPopoverOptions,
            targetWidth : 1366, 
            targetHeight : 768,
            saveToPhotoAlbum : true
        });
    }

上面是使用摄像头直接拍照,AddPhoto跟onFail是函数

function onFail(message) {
        alert('拍照失败的原因: ' + message);
    }
    
    function AddPhoto(imageURI) {
        alert(imageURI);
    }

从sd卡中文件中获取

//从文件中选取
    function getPhoto() {
        navigator.camera.getPicture(AddPhoto, onFail, {
            quality : 50,
            destinationType : destinationType.FILE_URI,//这里要用FILE_URI,才会返回文件的URI地址
            sourceType : pictureSource.PHOTOLIBRARY
        });
    }
var destinationType; 
    var pictureSource; 
document.addEventListener("deviceready", onDeviceReady, false);
    function onDeviceReady(){
                pictureSource = navigator.camera.PictureSourceType;
        destinationType = navigator.camera.DestinationType;
    }

注意上面代码,初始化的时候需要给destinationType跟 pictureSource赋值,其他的xml引用相信你也会了,这里不多做解释了

都做到要用相机,配置方面不多说。

转载于:https://www.cnblogs.com/zhoudemo/archive/2013/03/11/2954097.html

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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