JavaScript实现爆炸碎片的 图片切换 效果

Adobe After Effects的插件--------Shatter 碎片 当图案设置为自定义时起作用,该属性下选择源图层作为目标图层,并选择目标图层应用范围。可选择当前合成中任何图层作为目标图层。源:应用整目标图层蒙版:应用目标图层中的蒙版区域蒙版和效果: 应用目标图层中的蒙版区域,并可应用其上的效果控件该效果控件会把目标图层容差范围内的颜色自动碎片化,成为【碎片单体】。例如:1.准备好源图层,添加效果2-1.新建纯色图层作为效果的目标图层2-2.在目标图层上添加蒙版2-3.隐藏目标图层显示,在源图层的效果中添加目标图层,应用范围设置为蒙版。 阅读详情
说明

和大家分享一个看上去很酷的效果,先来看效果图吧!
这里写图片描述

解释

实现这个效果的思路就是,一个大的div元素,设置好一个背景,生成一定数量小的div元素,背景设置成同样的图片,但是每个小div元素的 background-position 属性值不同,整齐的覆盖在大的div元素上,这样就能拼成一张完整的背景图,鼠标移入时,让所有小的div元素移动和变形。
总的来说就是两步:
1、生成小的div元素,整齐的覆盖在大的div元素上,像下图这样(为了方便看,把每个小div元素,分开了些)。
这里写图片描述
2、鼠标移入时,让所有小div元素动起来,主要是改变小div元素的left、top、opacity、transform属性的值

具体实现的代码也并不多,下面是注释很详细的代码。

完整代码
<!doctype html>
<head>
	<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
	<style>
		body {
			overflow: hidden;
		}

		#container {
			width: 400px;
			height: 300px;
			margin: 150px auto 0 auto;
			position: relative;
		}
	</style>
</head>

<body>
	<div id="container"></div>
	<script type="text/javascript">
		window.onload = burst;
		function burst() {
			// ready 用来避免高频率的产生动画效果
			var ready = true;
			// 容器
			var img = document.querySelector('#container');
			// 动画时间,单位是s
			var S = 1;
			// 每行 R 个 碎片
			var R = 4;
			// 每列 C 个 碎片
			var C = 7;
			// 容器宽度
			var W = parseInt(window.getComputedStyle(img)['width']);
			// 容器高度
			var H = parseInt(window.getComputedStyle(img)['height']);
			// 控制碎片的范围
			var N = 2;
			// 碎片分散时,整个活动范围的宽
			var maxW = N * W;
			// 碎片分散时,整个活动范围的高
			var maxH = N * H;
			// 控制显示第 now 张图片
			var now = 0;
			// 保存图片路径的数组
			var imgArr = [
                'https://kkkk1000.com/images/ExplosionPictureSwitching/1.jpg',
                'https://kkkk1000.com/images/ExplosionPictureSwitching/2.jpg',
                'https://kkkk1000.com/images/ExplosionPictureSwitching/3.jpg',
			];
			img.style.background = 'url(' + imgArr[0] + ') no-repeat';
			var next = function () {
				return (now + 1) % imgArr.length;
			}

			img.onmouseover = function () {
				// 如果ready 为false 不产生动画效果
				if (!ready) return;
				ready = false;
				// 创建文档片段
				var html = document.createDocumentFragment();

				// 修改容器背景图
				if (now + 1 >= imgArr.length) {
					img.style.background = 'url(' + imgArr[0] + ') no-repeat';
				} else {
					img.style.background = 'url(' + imgArr[now + 1] + ') no-repeat';
				}
				// posArr 用来保存每个碎片的初始位置和结束位置,
				var posArr = [];
				var k = 0;
				
				// 生成一定数量的小div元素,覆盖在容器上
				for (var i = 0; i < R; i++) {
					for (var j = 0; j < C; j++) {
						posArr[k] = {
							// left 代表碎片初始时的 left 值
							left: W * j / C,
							// top 代表碎片初始时的 top 值
							top: H * i / R,
							// endLeft 代表动画结束时的 left 值
							endLeft: maxW * j / C - (maxW - (maxW - W) / C - W) / 2,
							// endTop 代表动画结束时的 top 值
							endTop: maxH * i / R - (maxH - (maxH - H) / R - H) / 2,
							// (maxW-(maxW-W)/C-W)/2 和 (maxH-(maxH-H)/R-H)/2 是为了让碎片能在容器的周围散开
						};

						// 创建一个div,一个div就是一个碎片
						var debris = document.createElement("div");
						// url 用来表示碎片的背景图的路径
						var url = imgArr[now];
						// 初始时,碎片的样式
						debris.style.cssText = `
							position: absolute;
							width: ${Math.ceil(W / C)}px;
							height: ${Math.ceil(H / R)}px;
							background: url(${url}) -${posArr[k].left}px -${posArr[k].top}px  no-repeat;
							left: ${posArr[k].left}px;
							top: ${posArr[k].top}px;
							opacity:1;
							transition:${randomNum(0.1, S)}s ease;
							`;
						// 把创建的每个div,添加到文档片段中
						html.appendChild(debris);
						k++;
					}
				}
				// 把文档片段 加到DOM树中
				img.appendChild(html);

				// 获取容器的所有子元素,也就是所有的碎片
				var debrisAll = img.children;
				// 改变每个碎片样式,实现动画效果
				setTimeout(function () {
					for (var i = 0; i < debrisAll.length; i++) {
						var l = posArr[i].endLeft;
						var t = posArr[i].endTop;
						debrisAll[i].style.cssText += `
							left : ${l}px;
							top : ${t}px;
							opacity :0;
							transform:perspective(500px) rotateX(${randomNum(-180, 180)}deg) rotateY(${randomNum(-180, 180)}deg) rotateZ(${randomNum(-180, 180)}deg) scale(${randomNum(1.5, 3)});
						`;
					}
					// 动画效果完成后
					// 删除碎片
					// 把ready 设置为true,可以再次产生动画效果
					// 改变 now的值,也就是改变当前要显示的图片
					setTimeout(function () {
						img.innerHTML = '';
						ready = true;
						now = next();
					}, S * 1000);

				}, 100);
			}

			// 产生一个 n - m 之间的随机数
			function randomNum(n, m) {
				return Math.random() * (m - n) + n;
			}
		}
	</script>
</body>
</html>
总结

这个效果其实和上次实现的一个雪花效果很类似,
简单说 JavaScript实现雪花飘落效果 都是利用定时器实现的动画,定时器应该算是这个效果的重点了,该好好理解下。

这个效果,代码中设置的是让碎片在容器周围散开,当然你也可以在代码中修改 碎片的 endLeft 和 endTop 的值,来改变方向,比如如果改成这样

endLeft: maxW * j / C - (maxW - W),
endTop: maxH * i / R - (maxH- H),

产生的效果就是向左上方移动
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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. 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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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