用javascript判断上传图片的大小

本文介绍如何使用JavaScript实现文件上传并实时预览图片,包括文件格式验证、大小限制和图片损坏检测。

<input type="file" id="file" />
<script type="text/javascript">
var f = document.getElementById('file');
f.onchange = function(){
var i = new Image()
, f_val = f.value
, isImg = /jpg|gif/i.test( (f_val.match(/\.(\w+)$/)[0]).toLowerCase() )
, num_tmp = 0;
i.src = f_val;
if(!isImg){
alert('图片格式不对,请选择正确的图片');
//选择的不是图片的时候;
return false;
}
var newSetInterval = setInterval(function(){
num_tmp++;
if(num_tmp>=10){
alert('图片已损坏,请换一张图片');
//当后缀是图片格式,但是是后改的后缀,在这里添加对应动作
clearInterval(newSetInterval);
return false;
}
if(i.fileSize && i.fileSize != -1){
alert(i.fileSize);
//在这里添加你的判断、图片处理代码
clearInterval(newSetInterval);
};
}, 20);
}
</script>
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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