vue 图片预览组件
很多同学在进行编程学习时缺乏系统学习的资料。本页面基于vue 图片预览组件内容，从基础理论到综合实战，通过实用的知识类文章，标准的编程教程，丰富的视频课程，为您在vue 图片预览组件相关知识领域提供全面立体的资料补充。同时还包含 vagrant、val、validationgroup 的知识内容，欢迎查阅！
vue 图片预览组件相关知识
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#强推#vue图片预览组件—v-viewer先来介绍一下背景项目是用vue搭的，产品给的需求是：图片列表展示，要求点击图片可以放大。原本就是写了一个弹出框，包裹相应图片就算完成了，但是！！！ 作为一个善于思考的前端娃，我一定要考虑更加全面哇，因为这些图片是病人的病历拍照上传，那么是不是还需要放大再放大的功能呢？（万一医生字太小）那么是不是还需要旋转调整方向呢？（万一上传图片倒了呢）所以，作为一个善于思考的...伸手党，我在网上找到了这个优秀的组件 —— v-viewer！！真的是该有的功能都有，贼好用！附上文档 https://mirari.cc/v-viewer/这是我的截图，可以对图片进行缩放旋转各种效果下面看看怎么用---> 安装依赖npm install v-viewer --save或者 cnpm install v-viewer --save---> 全局引入我是把它写在了最外层的main.js里了import Viewer&n
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vue实现图片预览vue实现选择图片文件后预览 利用h5的api可以实现选择文件并实现预览 readAsDataURL 方法会读取指定的 Blob 或 File 对象。读取操作完成的时候，readyState 会变成已完成DONE，并触发 loadend 事件，同时 result 属性将包含一个data:URL格式的字符串（base64编码）以表示所读取文件的内容 方式引入vue文件 <script src="./vue.js"></script> 文件选择框,并添加change事件，和dom操作ref <input type="file" @change="uploadImg" ref="img" /> 添加一个用于显示预览的img标
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27、有赞Vant组件库的引入及轮播图片预览的实现②1、图片预览组件ImagePreview这个vant组件与其它组件的引入方式不同，不需要在main.js中引入，直接在页面中引入即可：ImagePreview和其他组件不同，不是通过HTML结构的方式来使用，而是通过函数调用的方式，使用前需要先引入它。引入2、使用（1）首先我们为轮播图添加点击事件为轮播图添加点击事件（2）然后我们使用ImagePreview组件实现图片预览的功能（当点击图片的时候调用），实现的方式很简单， 直接传入图片数组即可实现图片预览传入图片数组实现图片预览（3）最后还有一点小问题，就是dot焦点的颜色与我们主题色不符合焦点颜色不对这个问题其实我们在13章优化轮播图组件与vue深度处理器这一章时已经碰到过了，解决的方法还是使用vue深度处理器；通过开发者工具查询页面的html结构，我们发现这个dot焦点名为van-swipe__indicator--active，位于<body></body>标签下；F12开发者工具所以我们需要在App.vue中使用vue深度处
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27、有赞Vant组件库的引入及轮播图片预览的实现②前言：上一章主要是安装并引入了vant组件库；这章我们完成商品详情页轮播图片的预览功能。其实图片预览功能自己写也很简单，我可能比较懒。。。 Github：https://github.com/Ewall1106/mall 1、图片预览组件ImagePreview 这个vant组件与其它组件的引入方式不同，不需要在main.js中引入，直接在页面中引入即可： ImagePreview和其他组件不同，不是通过HTML结构的方式来使用，而是通过函数调用的方式，使用前需要先引入它。 2、使用 （1）首先我们为轮播图添加点击事件 （2）然后我们使用
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- 2. 使用 swiper 实现移动端的图片预览 移动端产品的图片查看几乎都是全屏预览，可以作用滑动切换图，支持缩放手势等，swiper 天然支持这些功能，同时又可以深度定制，适合制作业务组建嵌入项目。分析一下需求：点击图片查看大图，图片可以手势缩放，同时支持左右切换。其实这就是一个不会自动切换的轮播，通过 swiper 就能实现。可以设计一个方法，方法接收 当前图片和所有图片列表，然后每个图片为一页，生成一个轮播，显示在页面的最上层。1246源码没有跳着走的逻辑，都加上了注释，相对好理解。这个图片查看方法利用了 swiper 提供的滚动、手势缩放、手势拖动、分页的能力，实现相对简单，如果需要自己去实现相应功能，就需要花费大量的经历。
- 3. 导出图片 工具栏组件的“图片导出”按钮可将图表导出为静态图片，支持 jpeg、png、svg 三种格式，可通过 toolbox.feature.saveAsImage 项进行配置，其中比较重要的配置项有：type：用于设定导出图片的格式，当 renderer = canvas 时，支持 jpeg、png，默认为 png；当 renderer = svg 时仅支持 svg 格式；name：导出的文件名，默认为配置项中的 title.text 值；excludeComponents：导出时需要忽略的组件列表，默认值为 [‘toolbox’]；pixelRatio：导出图片的分辨率。例如对于下述配置：1332导出效果：Tips：pixelRatio 定义导出图片的缩放比例，例如上例中图表容器的宽高为 style="width: 600px; height: 400px;"，若 pixelRatio = 1 则导出图片分辨率为 600x400；若pixelRatio = 2 则为 1200x800；若 pixelRatio = 0.5 则为 300x200。下限为 0，当数值超过 35 时，导出图片可能为空。除工具栏按钮外，开发者还可以通过 echartsInstance.getDataURL 接口将图表内容导出为 base64 串，该接口接受如下参数：(opts: { // 导出的格式，可选 png, jpeg, svg type?: string, // 导出的图片分辨率比例，默认为 1。 pixelRatio?: number, // 导出的图片背景色，默认使用 option 里的 backgroundColor backgroundColor?: string, // 忽略组件的列表 excludeComponents?: Array<string>,}) => string;结合 getDataURL 接口，下述代码片段同样可实现导出为本地图片文件功能：function saveAsImg(chart) { const img = chart.getDataURL({ backgroundColor: '#fff', excludeComponents: ['legend'], pixelRatio: 1, }); const anchor = document.createElement('a'); anchor.href = img; anchor.setAttribute('download', 'test.jpeg'); anchor.click();}导出效果：导出功能对 bmap 插件失效，无法导出百度地图层。
- Android 图片控件 ImageView ImageView 和 TextView 一样是直接继承自 View 的基础控件，顾名思义，TextView 用来展示文本，那 ImageView 就是用来展示图片的了。因为 Android 碎片化严重，在 Android 中图片很容易使用但是却很难控制。不同的机型有不同的屏幕尺寸，导致对图片的适配要求很高。但是 Android 系统为我们提供了强大的图片控件，学好 ImageView 是做好 Android UI 适配的第一步。
- 3. 图表预配置 对于异步数据场景，也可以在数据完成加载前预先提供图表的基本配置信息，例如：1304示例效果：Tips：预设配置信息并不能带来性能上的提升，因为每次调用 setOption 都会重绘所有组件、图表。预设的作为纯粹只是在数据来临之前提供一个基本线框图，提示用户即将到来什么样的信息内容。
- 1.3 给超链接添加内容，地址，并在浏览器中预览效果。 接下来，我们在 a 标签中添加一段文字欢迎学习慕课网wiki课程–创建超链接！ 并为 a 标签添加 href属性，这个元素属性 href 描述的是 a 标签与哪个地址相“链接”。你可以链接到百度，google 等互联网上的网站。在这里我们以百度作为测试，如下图：接下来，我们打开浏览器，预览一下超链接在网页中的效果，效果请看下面这张图片：
- 1. 查看单张图片 我们在训练的过程之中可能要查看一下数据的基本样式，那么我们便可以使用 TensorBoard 来进行图片的查看工作，这边我们仍然以 Mnist 数据集为例。首先我们需要导入数据：import numpy as npimport tensorflow as tf(x_train, y_train),(x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()比如，我们要查看第一张训练集的图片：file_writer = tf.summary.create_file_writer("logs/images/1")img = np.reshape(x_train[0], (1, 28, 28, 1))with file_writer.as_default(): tf.summary.image("First train data", img, step=0)首先，我们将日志目录定义在了 logs/images/1 文件夹下，然后我们通过以下 API 来实现图片数据的输出：tf.summary.image("First train data", img, step=0)其中第一个参数为名称，也就是图片的标签，第二个参数为图片本身，第三个图片为当前的步数，如果只查看静态图片，那么设置为 step=0 就看足够了。然后我们启动 TensorBoard ，便可以在浏览器的 Image 选项卡之中查看到具体的图片了：通过左边的调节器，我们可以调节明暗度和对比度。
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