初遇canvas记录

本文介绍如何使用HTML5 Canvas API在canvas中绘制并动态调整图片大小,包括利用range进度条控制图片尺寸,以及获取图片原始尺寸的方法。通过示例代码展示了如何在图片加载完成后进行canvas操作。

实现功能

这里要实现的功能很简单,就是在canvas内插入图片,并且可以配合range进度条调节大小,上面动态生成类似锚点的元素。

img.onload=function(){
	涉及img有关方法必须写在这里
}

有关知识点总结

canvas绘制图片drawImage()

context.drawImage(img,x,y,width,height);
常用参数
img:图片地址
x,y:画布上img的起始位置
width,height:宽高

具体可以参考:参数详解

canvas应该在图片加载后完成

	img=new Image();
    img.src="./img/img.png";
    //图片加载完成之后执行
    img.onload=function() {
        //原始比例与尺寸
        scale=basicwidth/img.width;
        myImage=document.getElementById("myCanvas");
        ctx=myImage.getContext("2d");
        myImage.width=$('#slider').val()*basicwidth;
        myImage.height=scale*img.height;
        ctx.drawImage(img,0,0,myImage.width,myImage.height);
	}

补充一个获取图片原尺寸的方法

//获取图片真实高度
function getImageWidth(url,callback) {
     var img=new Image();
     img.src=url;
     // 如果图片被缓存,则直接返回缓存数据
     if(img.complete) {
        callback(img.width,img.height);
     } else {
            img.onload=function() {
            callback(img.width,img.height);
         }
     }
 }

调用的时候写下面的代码

var imgSrc=$("#image").attr("src");
getImageWidth(imgSrc,function(w,h) {
    nu_width=w;
    nu_height=h;
 });

重置尺寸

// 重置canvas;图片;item大小
function resize(scale) {
    myImage.width=$('#slider').val()*basicwidth;
    myImage.height=scale*img.height;
    ctx.drawImage(img,0,0,myImage.width,myImage.height);
    //重置item的css
    $.each(item,function(zuo_name,zuo_val) {
        itemtop=Math.round(scale*zuo_val['h'])
        itemleft=Math.round(scale*zuo_val['w'])
        $("div[data-item='"+zuo_name+"']").css({'left': itemleft,'top': itemtop,'width': $('#slider').val()*itemw,'height': $('#slider').val()*itemh})
    });
}

在img.onload内调用

$('#slider').on('change',function() {
    scale=$('#slider').val()*basicwidth/img.width;
    // 重置尺寸
    resize(scale);
})
【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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