颜色代码转换

rsummer 2003-10-21 08:48:47

怎么样把网页中的颜色代码，如：#D5912B，转成RGB代码？

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bencalie 2003-10-21

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分成三段，把十六进制分别改成十进制
D5 -> 215
91 ->145
2b ->43

<font color="#D5912B"><b>Test</b></font>
<font color="RGB(215,145,43)"><b>Test</b></font>

很不错的留言薄，可以实现2种风格的自由转换。设计的很漂亮！
天域留言本 Ver1.0 test 1:在bbs.asp 和 default.asp 中加入下一句
value="Upfiles"
则实现，留言层随滚动条上下滚动的和可拖动的效果。但没了双击滚屏的效果。

2:主颜色代码为五种
006633  深绿标题
70C570  深绿线条
ff0000  红
EDFAED  浅绿      、回复时底色
F0F9F0  浅绿
在代码text.css中替换即可

用一个颜色代码进行css颜色渐变，将颜色代码转换成RGB值

PyTorch版的YOLOv8支持高性能的实时实例分割。TensorRT是针对英伟达GPU的加速工具。ONNX （Open Neural Network Exchange）作为一个开放的网络模型中间表示（IR）格式，提供了跨框架兼容性。可以方便不同的框架轻松地交换模型，有助于框架之间的互操作性。本课程讲述如何对YOLOv8实例分割的PyTorch权重文件转成ONNX格式并进行TensorRT加速部署。相比与直接使用TensorRT API构建推理引擎，本方法更具灵活性，可用于修改YOLOv8网络架构后的模型部署。课程亮点包括：YOLOv8实例分割的PyTorch权重文件转成ONNX，再转成TensorRT 推理引擎支持在GPU上端到端TensorRT加速部署，包括预处理（图像resize, 归一化）、网络推理、后处理（非极大抑制）均在GPU上执行支持FP16加速提供C++和Python的TensorRT加速命令接口分别在Windows和Ubuntu系统上做YOLOv8的ONNX转换及TensorRT部署演示支持图片、图片文件夹、视频文件的TensorRT的加速推理提供YOLOv8的ONNX转换及TensorRT加速部署代码和代码解析文档实测推理速度提高2倍以上。课程内容包括：原理篇（YOLOv8网络架构与组件、TensorRT基础、ONNX基础、CUDA编程方法）实践篇（Windows和Ubuntu系统上的ONNX模型转换及TensorRT加速部署流程演示）代码解析篇（YOLOv8的ONNX模型转换及TensorRT加速的代码解析）

1.android开发中将十六进制颜色代码转换为int类型数值方法: Color.parseColor("#00CCFF")返回int数值; 2.将RGB转化为int int color=Color.rgb(red, green, blue)

在此示例代码中，我们使用Console.ReadLine()函数从用户输入中读取RGB颜色值。接着，我们使用string.Split()函数将RGB颜色值字符串分割为R、G、B三个分量的字符串，并使用int.Parse()函数将它们转换为整数。然后，我们使用位运算和位移操作将R、G、B三个分量的值合并为一个整数，然后使用字符串插值将整数转换为0x颜色代码字符串。需要注意的是，该示例代码假设用户输入的是合法的RGB颜色值。如果用户输入的不是合法的RGB颜色值，例如输入了非数字字符或超出了0~255的范围，将会

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