html图像映射坐标怎么看,如何创建HTML图像映射(Create an HTML Image Map)?

当用超文本标记语言(HTML)将链接添加到图像时,该链接将被添加到整个图像中。如果程序员希望制作一个包含多个区域或按钮的图像,并且每个区域用于不同的链接,则可能会出现问题。HTML图像映射允许程序员指定链接将要到达的特...

当用超文本标记语言(HTML)将链接添加到图像时,该链接将被添加到整个图像中。如果程序员希望制作一个包含多个区域或按钮的图像,并且每个区域用于不同的链接,则可能会出现问题。HTML图像映射允许程序员指定链接将要到达的特定区域,允许他或她在一个图像中嵌入多个链接。这是通过指定链接的形状并告诉HTML链接要使用的坐标来完成的。当图像用HTML放到网站上时,程序员必须写下:usemap=test。用于Internet的图像是以像素为单位的。知道有多少像素在图像中是创建图像映射的第一个基本步骤。例如,使用的矩形图像的高度为400像素,宽度为250像素。接下来,程序员必须知道如何精确测量HTML图像映射的坐标形状。左上角称为0,当使用HTML图像映射时为0。在本例中,右下角将为250400。测量时首先使用宽度,然后是高度。一个简单的方法是,第一个测量值告诉HTML从左边缘到右边有多远,第二个测量值是如何告诉它向下移动多少个像素。如果程序员希望地图上的一个点离左边缘10个像素,向下50个像素,那么坐标应该是10,50.程序员可以为HTML图像映射调用三种不同的形状:rect、circle和polygon。“rect”代表矩形,程序员必须先键入左上角的坐标,然后再键入右下角的坐标。圆是通过键入圆开始处的坐标来指定的,然后是圆的半径。从上到右输入所有五个坐标即可创建多边形HTML图像映射编码就像此:地图名称=“test”area href=“url.html”shape=rect coords=“10,50,20,60”area href=“url.html”shape=circle coords=“10,50,4”area href=“url.html”shape=polygon coords=“10,50,12,55,15,60,13,65,8,55”每个html图像地图必须有一个名称,“url.html”部分是一个链接,当用户单击图像映射时,该部分将引导用户。当图像用html放到网站上时,程序员必须编写:usemap=“test”。这将告诉图像要使用什么html图像映射

发表于 2020-08-07 07:06

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从人脸图像生成UV纹理映射图通常涉及到计算机图形学中的纹理合成技术,特别是面部动画和实时渲染领域。在Python中,你可以使用一些库如OpenCV、FaceAlignment或PyTorch等来完成这个任务。以下是一个简化的示例,使用OpenCV进行人脸检测并提取关键点,然后将这些关键点映射到UV空间: ```python import cv2 import numpy as np # 加载预训练的人脸特征模型 face_detector = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat') # 使用dlib库预测关键点 def generate_uv_texture(image_path): # 读取图像 img = cv2.imread(image_path) # 检测人脸 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_detector.detectMultiScale(gray) if len(faces) > 0: for (x, y, w, h) in faces: # 提取人脸区域 face_roi = img[y:y+h, x:x+w] # 获取面部关键点 landmarks = predictor(gray, rect=dlib.rectangle(x, y, x+w, y+h)) landmarks = np.array([[p.x, p.y] for p in landmarks.parts()]) # 创建UV坐标范围 u_min, v_min = 0, 0 u_max, v_max = img.shape[1], img.shape[0] # 根据关键点计算UV坐标 uv_coords = [(landmark[0]/u_max, landmark[1]/v_max) for landmark in landmarks] # 可能需要进一步处理UV坐标,例如将其转换为纹理映射格式 # 然后保存为纹理文件(如Png或Tiff) uv_texture_image = create_texture_map(uv_coords, img.shape) save_texture(uv_texture_image, 'uv_texture.png') else: print("No face detected.") # 自定义函数用于创建纹理映射图像 def create_texture_map(uv_coords, img_shape): ... # 实现将UV坐标转换为纹理像素值的功能 # 保存纹理映射图像 def save_texture(texture, filename): ... # 将纹理数据保存到文件 generate_uv_texture('input_face.jpg') ``` 注意,这只是一个基础框架,实际操作可能涉及更复杂的算法和技术,比如光照和贴图处理,以及使用专门的图形库进行高级渲染。
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