html5 canvas 颜色渐变

本文介绍了如何利用HTML5 Canvas API实现线性渐变和径向渐变填充效果。通过创建线性渐变对象并设置不同位置的颜色停靠点,实现了水平和垂直方向上的颜色过渡。此外,还展示了如何创建径向渐变来模拟从中心向外扩散的颜色变化。

<script type="text/javascript">
    function canvasOperator() {
        var myCanvas = document.getElementById('myCanvas');
        var context = myCanvas.getContext('2d');
        //line gradients
        var lineGradients = context.createLinearGradient(0, 0, 500, 0);
        lineGradients.addColorStop(0, 'black');
        lineGradients.addColorStop(1, 'white');
        context.fillStyle = lineGradients;//give gradient object to context.fillStyle
        context.fillRect(0, 0, 500, 200);
   
        var myCanvas1 = document.getElementById('myCanvas1');
        var context1 = myCanvas1.getContext('2d');
        //line gradients
        var lineGradients1 = context1.createLinearGradient(0, 0, 0, 200);
        //渐变位置可以在0和1之间任意位置取值
        lineGradients1.addColorStop(0, 'black');
        lineGradients1.addColorStop(1, 'white');
        lineGradients1.addColorStop(0.7, 'blue');
        lineGradients1.addColorStop(0.5, 'red');
        //fillStyle:可以设置为css颜色,一个图案或一种颜色渐变
        context1.fillStyle = lineGradients1;//give gradient object to context1.fillStyle
        context1.fillRect(0, 0, 200, 500);

 

var myCanvas2 = document.getElementById('myCanvas2');

var context2 = myCanvas2.getContext('2d');

 

//沿着两个圆之间的锥面,绘制渐变。前三个参数代表开始的圆,圆心为(x0,y0),半径为r0.最后三个参数代表结束的圆,圆心为

//(x1,y1),半径为r1 

var radialGradient = context2.createRadialGradient(100,100,50,400,400,50);

context2.fillStyle=radialGradient;

radialGradient.addColorStop(0, 'black');

radialGradient.addColorStop(1, 'white');

context2.fillRect(0, 0, 500, 500);

 

    }
</script>
一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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