【分享】js无刷新上传图片及在线切割

huangwenquan123 2011-07-12 03:37:10
加精
做博客的时候要用到上传图片后裁剪,找了个flash的,无奈ff,ie8运行不了,只能自己动手,丰衣足食。
csdn上传资源后原来要审核,我还以为怎么看不到,害我多上传了一个,不知道怎么删除掉。= =#

选择图片后,自动上传图片,并切换到切割页面。可以在图片范围内任意切割。在ie,ff测试良好,其他浏览器木有测试。
目前只做了右下角的拉伸,其他角大家可以自行扩展

//在setattribute.js里
var resize = new Resize(this.content,this.cut,this._layCutImg.id);
resize.Set("RightDown");
//大家可以扩展resize.Set("RightUp")等,RightDown,RightUp为右上角,右下角div的id
//然后在resize.js里
Set:function(funCase){
var fun;
switch(funCase){
case "RightDown":
fun=this.RightDownMouseDown;
this._obj=id(funCase);
break;
case "RightUp":
fun=this.RightDownMouseUp;//该方法自行添加,这里我就没在做了。
this._obj=id(funCase);
break;
//....
default:break;
}
this.omove = this.bindEvent(this,this.RightDownMouseMove);
this.oup = this.bindEvent(this,this.RightDownMouseUp);
this.addEvent(this._obj,"mousedown",this.bindEvent(this,fun));
},


//调用
var setAttribute = new SetAttribute("content","cut","temp/"+fileUrl,width,height,{"CutHeight":"50px","CutWidth":"50px","CutLeft":"30px","CutTop":"30px",
"Opacity":"50"});
//CutHeight,CutWidth,CutLeft,CutTop,初始化切割层的高度,宽度,距离左边,上边的距离。
//要单独运行修改背景图等参数的话可以调用
setAttribute.url="xx.jpg";
setAttribute.Override();








http://download.csdn.net/source/3436756

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QQZSQ 2011-10-24
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好的,顶
wwu041 2011-10-24
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非常好,清楚。DING
asue99 2011-10-01
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能用,学习了!感谢楼主的分享~辛苦了!
szjarvis 2011-08-13
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好,不错.
MiFan_NET 2011-08-01
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我只是个打酱油的!!!!支持、、、
shen1990shen 2011-07-24
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感谢楼主
牧心 2011-07-23
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学习...
lzz19870915 2011-07-22
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牛,学习了
zhuchanglong2 2011-07-21
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获取裁剪框内的图片 点击这个没反应??
liguangwei 2011-07-21
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学习了,支持一下。
丸子ym 2011-07-21
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好东西啊
moruixi 2011-07-20
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很奇怪啊 怎么回事
ma2jiajia 2011-07-20
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如果切割的图片无法保存,只是预览而已的话
那完全没必要还动态创建IMG元素啊
直接一个DIV,然后用background属性就搞定了...
原本进来看是因为看到无刷新上传图片的,一看...和我之前用的方法一样...
YHL27 2011-07-20
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不错,研究研究
stszd604 2011-07-20
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cnblog前年10月都看到有人做好的DEMO了 你可以去找1下
jackjboss 2011-07-20
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dddddddddddddddddddddddddddddddd
Abin-2008 2011-07-19
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javascript 玩的好啊.
yongyuanzhiyin 2011-07-19
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看上去不错,下来用一下
jack_nono 2011-07-19
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漂亮啊
Nihn 2011-07-19
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这个要收藏!
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数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[弯腰(bending), 躺卧(down), 站立(up)] · 训练集:3240 张 · 验证集:0 张 · 测试集:210 张 · 总计:3450 张 该数据集聚焦于室内居住环境下的人员行为状态识别,通过多角度、多时段的图像采集,全面覆盖了日常生活中常见的身体姿态变化。数据集中包含多种典型动作场景,如站立、弯腰和躺卧等,能够有效支持对个体活动状态的精准判断,适用于智能安防、健康监护及居家行为分析等高价值应用领域。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9740** mAP50-95 | 0.8780 Precision | 0.9537 Recall | 0.9434 train/box_loss | 0.3695 train/cls_loss | 0.1506 val/box_loss | 0.4416 val/cls_loss | 0.2860 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9740,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.8780,和 mAP50 差距仅 0.10,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9537、Recall 0.9434,精召双高,模型对弯腰、躺卧、站立的检测能力强。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示...

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