canvas-3radialGradient.html

本文演示如何在HTML中利用Canvas元素实现圆形彩色渐变填充效果,通过创建径向渐变并设置颜色停靠点来创建美观的视觉效果。
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Document</title>
</head>
<body>
    <canvas id="canvas" style="margin:0 auto;border:1px #ddd solid;">
        The current browser does not support Canvas, can replace the browser a try!
    </canvas>

    <script>

        window.onload = function(){
            var canvas = document.getElementById('canvas');

            canvas.width = 800;
            canvas.height = 800;

            if(canvas.getContext('2d')){
                var context = canvas.getContext('2d');

                // begin
                var radialGrad = context.createRadialGradient(400,400,0,400,400,500);
                radialGrad.addColorStop(0.0,'white');
                radialGrad.addColorStop(0.25,'yellow');
                radialGrad.addColorStop(0.5,'green');
                radialGrad.addColorStop(0.75,'blue');
                radialGrad.addColorStop(1.0,'black');
                context.fillStyle = radialGrad;
                context.fillRect(0,0,800,800)

            }else{
                alert('当前游览器不支持Canvas,请更换游览器后再试!');
            }
        }
    </script>
</body>
<script>
    /*总结
    step 1
        // 内圆的圆心(x0,y0) 内圆半径r0
        var grd = context.creatRadialGradient(x0,y0,r0,x1,x1,r1)
    step 2
        //stop的值域[0,1]
        grd.addColorStop(stop,color)
    */
</script>
</html>

 

转载于:https://www.cnblogs.com/cynthia-wuqian/p/4981642.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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