微信网页授权,以及如何在本地调试

本文详细介绍了如何在本地环境中进行微信网页授权的调试,包括利用微信官方提供的测试号,设置回调域名为本地IP地址,并强调了回调地址必须与填写的IP地址一致且运行在80端口。此外,还展示了在Vue项目中实现微信网页授权的步骤。

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1.微信网页如果要授权,需要登录微信公众平台,然后在自己公众号-公众号设置-功能设置-网页授权配置
回调网页地址(就是redirect_url,具体参考官网网页授权中有介绍)。但是这种需要域名,也就是需要将网页部署在配置的域名服务器上,这显然对于我们开发阶段不适合调试

那么我们怎么样能够在本地进行调试呢

1.首先找到自己公众号的这个位置点击进去,微信官方暂时提供一个测试号供我们使用,该测试号可以用来测试网页授权功能
在这里插入图片描述
2.进去之后可以看到下面这个界面,这里提供的测试号的appid就是我们等会用来测试网页授权的appid,
js接口安全域名以及接口配置信息不用管,直接往下翻可以看到第二张图的部分,点击修改网页授权用户基本信息,会弹出一个填写网页授权回调域名,这个回调域名就是当用户授权后,微信自动重定向的一个地址,也就是我们的前端页面项目地址。但是我们本地开发调试哪儿来的域名呢,我们可以直接填写ip地址也是可以的,例如参考第三张图
在这里插入图片描述
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填写完安全域名/ip地址之后,需要注意之后我们回调的地址需要和这里填写的ip地址一致,并且回调地址的项目需要跑在80端口。
为什么一定要配置80端口呢?

微信重定向不支持带端口的访问域名
配置80端口,就可以只输入网址
在这里插入图片描述
3.接下来可以进行微信网页授权最关键的部分了,首先我们看js代码部分,这里我使用的vue开发的项目。
具体操作如下,相信看完下面这张图应该知道具体流程了
在这里插入图片描述
参考文章:https://juejin.cn/post/7044805966486831140

以下是彩色图像的PSNR、SSIM、LPIPS和CIEDE2000评价算法的Matlab源码示例: 1. PSNR(峰值信噪比): ```matlab function psnr_value = PSNR(original, distorted) [M, N, ~] = size(original); mse = sum((original(:) - distorted(:)).^2) / (M * N * 3); max_value = max(original(:)); psnr_value = 10 * log10(max_value^2 / mse); end ``` 2. SSIM(结构相似性指数): ```matlab function ssim_value = SSIM(original, distorted) K1 = 0.01; K2 = 0.03; L = 255; C1 = (K1 * L)^2; C2 = (K2 * L)^2; original = double(original); distorted = double(distorted); mean_original = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), original, 'valid'); mean_distorted = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), distorted, 'valid'); var_original = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), original.^2, 'valid') - mean_original.^2; var_distorted = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), distorted.^2, 'valid') - mean_distorted.^2; cov_original_distorted = filter2(fspecial('gaussian', 11, 1.5), original .* distorted, 'valid') - mean_original .* mean_distorted; ssim_map = ((2 * mean_original .* mean_distorted + C1) .* (2 * cov_original_distorted + C2)) ./ ((mean_original.^2 + mean_distorted.^2 + C1) .* (var_original + var_distorted + C2)); ssim_value = mean2(ssim_map); end ``` 3. LPIPS(感知相似性指标):需要下载并使用LPIPS库,源码和使用说明可在https://github.com/richzhang/PerceptualSimilarity 找到。 4. CIEDE2000(CIE 2000色差公式):需要下载并使用CIEDE2000库,源码和使用说明可在https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/46861-color-difference-cie-de2000 找到。 以上是基本的示例代码,用于评估图像质量的不同评价指标。你可以根据实际需求和图像数据进行适当的调整和修改。
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