cv::IMREAD_COLOR)

时间: 2024-05-19 08:10:00 浏览: 205
PDF

PIL.Image.open和cv2.imread的比较与相互转换的方法

cv::IMREAD_COLOR是OpenCV中读取图像时的一个参数选项，表示读取彩色图像。在OpenCV中，读取图像可以通过cv::imread函数实现。使用IMREAD_COLOR参数可以保证读取的图像是彩色的（三通道的BGR格式），而不是灰度图像。此外，还有其他的读取图像的参数选项，如cv::IMREAD_GRAYSCALE表示读取灰度图像、cv::IMREAD_UNCHANGED表示读取原始图像，等等。
阅读全文

相关推荐

zip

Color_detection_ML:检测图像的颜色

在IT行业中，颜色检测是计算机视觉领域的一个重要子任务，特别是在机器学习（ML）的应用下。这个名为"Color_detection_ML"的项目专注于利用Python编程语言来实现图像颜色的识别和分析。Python因其丰富的库和易用性而...
rar

matlab.rar_color_image retrival_retrival_texture retrival

MATLAB因其强大的数学计算和可视化能力，常被用于图像处理和计算机视觉的研究。 颜色和纹理是图像中两个关键的视觉特性，它们在图像分类、识别和检索中扮演着重要角色。颜色特征可以捕捉图像的整体色调和色彩分布，...

Error: Unspecified error (> Invalid number of channels in input image: > 'VScn::contains(scn)' > where > 'scn' is 1 ) in __cdecl cv::impl::anonymous-namespace'::CvtHelper<struct cv::impl::anonymous namespace'::Set<3,4,-1>,struct cv::impl::A0x17d623c0::Set<1,-1,-1>,struct cv::impl::A0x17d623c0::Set<0,2,5>,2>::CvtHelper(const class cv::debug_build_guard::_InputArray &,const class cv::debug_build_guard::_OutputArray &,int), file c:\build\master_winpack-build-win64-vc15\opencv\modules\imgproc\src\color.simd_helpers.hpp, line 92

cv::Mat colorImage = cv::imread("image.jpg"); cv::Mat grayImage; cv::cvtColor(colorImage, grayImage, cv::COLOR_BGR2GRAY); 请注意，这只是一个示例，您需要根据您的实际情况进行相应的调整。 如果问题...

cv2.IMREAD_REDUCED_ COLOR _ 2

cv2.IMREAD_REDUCED_COLOR_2是OpenCV（Computer Vision and Pattern Recognition Library）中的一个图像读取标志常量。这个标志用于读取图像时，减少颜色信息并将其转换为灰度图像，但保留亮度和对比度信息，从而...

cv2.IMREAD_COLOR

cv2.IMREAD_COLOR是OpenCV中imread()函数的一种读取模式，表示读取彩色图像。它会将图像读取为BGR格式的彩色图像，即每个像素使用3个8位整数表示，分别表示蓝色、绿色和红色通道的强度。比如，读取一张名为"image....

[ WARN:0@1.442] global loadsave.cpp:244 cv::findDecoder imread_('./img/car3.jpg'): can't open/read file: check file path/integrity Traceback (most recent call last): File "D:\pythonProject1\testwork\caridentify3.py", line 711, in <module> gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::cvtColor'

这个警告信息意味着在读取你的图片时，OpenCV库无法找到该文件或者无法正确读取该文件。你需要检查图片路径是否正确，以及文件是否存在。此外，你还可以使用绝对路径或者相对路径来确保代码能够正确找到图片。...

[ WARN:0@0.239] global C:\b\abs_d8ltn27ay8\croot\opencv-suite_1676452046667\work\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp (239) cv::findDecoder imread_('image2.jpg'): can't open/read file: check file path/integrity Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86158\PycharmProjects\pythonProject\main.py", line 10, in <module> gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: OpenCV(4.6.0) C:\b\abs_d8ltn27ay8\croot\opencv-suite_1676452046667\work\modules\imgproc\src\color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::cvtColor'

gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 请注意，imread()函数返回一个Numpy数组，如果文件不存在或格式不正确，它将返回None。因此，你需要在对返回值进行操作之前检查它是否为None。

global loadsave.cpp:244 cv::findDecoder imread_('D:\学习专用\学习\硕士学习\深度\1.png'): can't open/read file: check file path/integrity Traceback (most recent call last): File "D:\py_works\test.py", line 28, in <module> convertPNG(pngfile, TARGET_FILE)#C:/Users/BAMBOO/Desktop/source pics/rgbd_6/color

这是一个错误信息，意思是在全局的loadsave.cpp文件的第244行，cv::findDecoder无法打开或读取文件“D:\学习专用\学习\硕士学习\深度\1.png”，需要检查文件路径和完整性。同时，这个错误信息还包含了一个追踪回溯的...

[ WARN:0@0.252] global loadsave.cpp:244 cv::findDecoder imread_('D:\学习专用\学习\硕士学习\深度\1.png'): can't open/read file: check file path/integrity Traceback (most recent call last): File "D:\py_works\test.py", line 28, in <module> convertPNG(pngfile, TARGET_FILE)#C:/Users/BAMBOO/Desktop/source pics/rgbd_6/color File "D:\py_works\test.py", line 12, in convertPNG uint16_img -= uint16_img.min() AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'min'

这是一个警告信息，提示无法打开或读取文件路径不正确。同时，还有一个追踪信息，显示在代码文件test.py的第28行调用了convertPNG函数，并传入了两个参数：pngfile和TARGET_FILE。

cv::Mat input_image = imread("input.jpg", cv::IMREAD_COLOR);cv::Mat gray_image;cv::cvtColor(input_image, gray_image, cv::COLOR_BGR2GRAY);gray_image.convertTo(gray_image, CV_8U);用python改写这段代码

需要注意的是，在Python中，OpenCV的函数名与C++中略有不同，例如cv::cvtColor()在Python中是cv2.cvtColor()，cv::IMREAD_COLOR在Python中是cv2.IMREAD_COLOR。同时，Python中也提供了cv2.convertScaleAbs()函数，...

CV_EXPORTS_W Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR ); /** @brief Loads a multi-page image from a file. The function imreadmulti loads a multi-page image from the specified file into a vector of Mat objects. @param filename Name of file to be loaded. @param mats A vector of Mat objects holding each page. @param flags Flag that can take values of cv::ImreadModes, default with cv::IMREAD_ANYCOLOR. @sa cv::imread */

- flags：加载图像的标志，可以是cv::ImreadModes中的值，默认为cv::IMREAD_ANYCOLOR。 示例用法： cpp #include #include using namespace std; using namespace cv; int main() { String filename = ...

global loadsave.cpp:244 cv::findDecoder imread_('D:\datebase-1\99-底稿文件拆分\图片\1-1-1-1（1）\1.jpg'): can't open/read file: check file path/integrity Traceback (most recent call last): File "D:/working/test/颜色检验.py", line 37, in <module> detect_corners_color(paths1) File "D:/working/test/颜色检验.py", line 14, in detect_corners_color hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::cvtColor'，这种问题是什么原因导致，改如何修改？

如果你确定路径和文件都没有问题，你可以尝试使用其他的图像读取函数，例如cv2.imread()或PIL库的Image.open()函数来读取图像文件。 如果问题仍然存在，你可以尝试重新安装OpenCV或更新你的OpenCV版本。

ifstream fin(associate_file); if (!fin) { cerr << "I cann't find associate.txt!" << endl; return 1; } string rgb_file, depth_file, time_rgb, time_depth; list< cv::Point2f > keypoints; // 因为要删除跟踪失败的点，使用list cv::Mat color, depth, last_color; for (int index = 0; index < 100; index++) { fin >> time_rgb >> rgb_file >> time_depth >> depth_file; color = cv::imread(path_to_dataset + "/" + rgb_file); depth = cv::imread(path_to_dataset + "/" + depth_file, -1);这段代码是不是没有对fiin读取一行的操作

cv::Mat color = cv::imread(path_to_dataset + "/" + rgb_file); cv::Mat depth = cv::imread(path_to_dataset + "/" + depth_file, -1); // ... } 这样可以保证每次读取一整行，并且使用 istringstream ...

int main(int argv, char** argc) { if (argv < 3) { std::cout << "参数过少，请至少指定左右影像路径！" << std::endl; return -1; } printf("Image Loading..."); //···············································································// // 读取影像 std::string path_left = argc[1]; std::string path_right = argc[2]; cv::Mat img_left = cv::imread("C:/view1.png", cv::IMREAD_COLOR); cv::Mat img_right = cv::imread("‪C:/view5.png", cv::IMREAD_COLOR);

这段代码的作用是读取两张图片（左右影像），并将它们存储在img_left和img_right两个Mat对象中。...这段代码使用了OpenCV库的imread函数来读取影像。需要注意的是，程序中指定的影像路径可能需要根据实际情况进行修改。

算法中有这个bug，[ WARN:0@21.462] global C:\b\abs_d8ltn27ay8\croot\opencv-suite_1676452046667\work\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp (239) cv::findDecoder imread_('‪C:\Users\ty\Desktop\1.jpg'): can't open/read file: check file path/integrity Traceback (most recent call last): File "C:\Pycharmproject\pythonProject\main.py", line 12, in <module> gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.error: OpenCV(4.6.0) C:\b\abs_d8ltn27ay8\croot\opencv-suite_1676452046667\work\modules\imgproc\src\color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cv::cvtColor'

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) except Exception as e: print('Failed to convert image to gray:', e) exit() # 其他图像处理代码... 这样可以帮助您更好地排查和解决问题。

cv2.IMREAD_ANYCOLOR cv2.IMREAD_COLOR

cv2.IMREAD_ANYCOLOR和cv2.IMREAD_COLOR是OpenCV（cv2是其Python接口）中的两个图像读取标志常量，用于控制从文件或摄像头读取图像时的颜色处理方式。 1. cv2.IMREAD_ANYCOLOR：这个标志表示OpenCV会尝试自动...

cv::IMREAD_COLOR

cv::IMREAD_COLOR是OpenCV中的一个常量，用于指定读取图像时的颜色模式。它表示以三通道彩色模式读取图像。当使用cv::imread函数加载图像时，可以将flags参数设置为cv::IMREAD_COLOR来指定读取图像的颜色模式为彩色...

def imread(filename, flatten=False): """根据图片路径，将图片读取为cv2的图片处理格式.""" if not os.path.isfile(filename): raise FileNotExistError("File not exist: %s" % filename) # choose image readin mode: cv2.IMREAD_UNCHANGED=-1, cv2.IMREAD_GRAYSCALE=0, cv2.IMREAD_COLOR=1, readin_mode = cv2.IMREAD_GRAYSCALE if flatten else cv2.IMREAD_COLOR if PY3: img = cv2.imdecode(np.fromfile(filename, dtype=np.uint8), readin_mode) else: filename = filename.encode(sys.getfilesystemencoding()) img = cv2.imread(filename, readin_mode) return img

否则，选择cv2.IMREAD_COLOR，将图像解码为彩色图像。 接下来，函数使用cv2.imdecode函数将图像解码为OpenCV的图像格式。在Python 3中，使用np.fromfile函数从文件中读取图像数据，并使用cv2.imdecode进行解码。在...

cv2.imdecode(img_np_arr, cv2.IMREAD_COLOR + cv2.IMREAD_IGNORE_ORIENTATION)

cv2.imdecode() 函数用于将图像文件解码为NumPy数组...因此，cv2.imdecode(img_np_arr, cv2.IMREAD_COLOR + cv2.IMREAD_IGNORE_ORIENTATION) 的作用是将二进制数据 img_np_arr 解码为彩色模式的图像，并忽略方向信息。

最新推荐

recommend-type

SPD-Conv-main.zip

SPD-Conv-main.zip
recommend-type

Docker从零走向实战视频（上）.zip

目录： 1-1 虚拟化技术发展史 1-2 虚拟化技术是什么 1-3 虚拟化技术的分类 1-4 虚拟化技术的优缺点(1) 1-4 虚拟化技术的优缺点 1-5 容器技术的发展 1-6 Docker的发展历史 1-7 Docker是什么 1-8 容器和虚拟机的区别(1) 1-9 容器和虚拟机的区别(2) 1-10 为什么要使用Docker 2-1 Docker的版本 2-2 Docker的安装 2-3 Docker服务启动 2-4 Docker服务信息 2-5 Docker使用初体验-Docker的运行机制 2-6 Docker使用初体验-Docker镜像仓库 2-7 Docker使用初体验-Docker镜像下载 2-8 Docker使用初体验-Docker镜像启动运行 2-9 Docker使用初体验-访问容器中的Tomcat服务 2-10 Docker使用初体验-Docker的网络访问机制 2-11 Docker使用初体验-进入Docker容器内部 2-12 Docker使用初体验-补充说明 3-1 Docker的体系架构(1) 3-2 Docker的体系架构(2)r ..........
recommend-type

GitHub图片浏览插件：直观展示代码中的图像

资源摘要信息: "ImagesOnGitHub-crx插件" 知识点概述： 1. 插件功能与用途 2. 插件使用环境与限制 3. 插件的工作原理 4. 插件的用户交互设计 5. 插件的图标和版权问题 6. 插件的兼容性 1. 插件功能与用途 插件"ImagesOnGitHub-crx"设计用于增强GitHub这一开源代码托管平台的用户体验。在GitHub上，用户可以浏览众多的代码仓库和项目，但GitHub默认情况下在浏览代码仓库时，并不直接显示图像文件内容，而是提供一个“查看原始文件”的链接。这使得用户体验受到一定限制，特别是对于那些希望直接在网页上预览图像的用户来说不够方便。该插件正是为了解决这一问题，允许用户在浏览GitHub上的图像文件时，无需点击链接即可直接在当前页面查看图像，从而提供更为流畅和直观的浏览体验。 2. 插件使用环境与限制 该插件是专为使用GitHub的用户提供便利的。它能够在GitHub的代码仓库页面上发挥作用，当用户访问的是图像文件页面时。值得注意的是，该插件目前只支持".png"格式的图像文件，对于其他格式如.jpg、.gif等并不支持。用户在使用前需了解这一限制，以免在期望查看其他格式文件时遇到不便。 3. 插件的工作原理 "ImagesOnGitHub-crx"插件的工作原理主要依赖于浏览器的扩展机制。插件安装后，会监控用户在GitHub上的操作。当用户访问到图像文件对应的页面时，插件会通过JavaScript检测页面中的图像文件类型，并判断是否为支持的.png格式。如果是，它会在浏览器地址栏的图标位置上显示一个小octocat图标，用户点击这个图标即可触发插件功能，直接在当前页面上查看到图像。这一功能的实现，使得用户无需离开当前页面即可预览图像内容。 4. 插件的用户交互设计 插件的用户交互设计体现了用户体验的重要性。插件通过在地址栏中增加一个小octocat图标来提示用户当前页面有图像文件可用，这是一种直观的视觉提示。用户通过简单的点击操作即可触发查看图像的功能，流程简单直观，减少了用户的学习成本和操作步骤。 5. 插件的图标和版权问题 由于插件设计者在制作图标方面经验不足，因此暂时借用了GitHub的标志作为插件图标。插件的作者明确表示，如果存在任何错误或版权问题，将会进行更改。这体现了开发者对知识产权尊重的态度，同时也提醒了其他开发者在使用或设计相关图标时应当考虑到版权法律的约束，避免侵犯他人的知识产权。 6. 插件的兼容性 插件的兼容性是评估其可用性的重要标准之一。由于插件是为Chrome浏览器的用户所设计，因此它使用了Chrome扩展程序的标准格式，即.crx文件。用户需要通过浏览器的扩展程序管理界面进行安装。尽管目前插件仅支持.png图像格式，但对于希望在GitHub上浏览.png图像文件的用户来说，已经提供了非常实用的功能。未来，若开发者计划拓展插件支持的文件格式或适用于其他浏览器，则需要考虑到对现有代码的扩展和兼容性测试。 总结： "ImagesOnGitHub-crx"插件通过创新的用户体验设计，解决了GitHub在浏览图像文件时的一些局限性，使得图像浏览更加直观和便捷。尽管目前该插件存在一些限制，如仅支持.png格式和仅在Chrome浏览器中可用，但它为用户和开发者提供了良好的思路和实践。对于希望提高效率和增强功能的用户来说，这类工具扩展了GitHub的实用性，是开发人员工具箱中的一个有益补充。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【OPPO手机故障诊断专家】：工程指令快速定位与解决

![【OPPO手机故障诊断专家】：工程指令快速定位与解决](https://www.consumerelectronicstestdevelopment.com/media/2hlomnxy/oppo.jpg?anchor=center&mode=crop&width=1002&height=564&bgcolor=White&rnd=132773815380200000) # 摘要 本文综述了OPPO手机故障诊断的技术细节，涵盖了工程指令的基础理论、实践应用、高级技巧以及未来发展方向。首先介绍了工程指令的定义、分类、执行环境及其与手机系统交互的重要性。随后，深入探讨了工程指令在初步故障诊断
recommend-type

求[100，900]之间相差为12的素数对（注：要求素数对的两个素数均在该范围内）的个数

求解 [100, 900] 范围内相差为 12 的素数对，首先我们需要确定哪些数在这个区间内是素数。然后筛选出它们成对出现且差值为 12 的情况。 1. 确定素数范围内的素数：我们可以编写一个简单的程序来检查每个数字是否为素数，如果数字大于 1，并且除 2 到其平方根之间的所有整数都不能整除它，那么这个数字就是素数。 2. 遍历并寻找符合条件的素数对：从较大的素数开始向下遍历，找到的第一个素数作为“较大”素数，然后查看比它小 12 的下一个数，如果这个数也是素数，则找到了一对符合条件的素数。 3. 统计素数对的数量：统计在给定范围内找到的这种差距为 12 的素数对的数量。 由于计算素数
recommend-type

Android IPTV项目：直播频道的实时流媒体实现

资源摘要信息:"IPTV:直播IPTV的Android项目是一个基于Android平台的实时流式传输应用。该项目允许用户从M3U8或M3U格式的链接或文件中获取频道信息，并将这些频道以网格或列表的形式展示。用户可以在应用内选择并播放指定的频道。该项目的频道列表是从一个预设的列表中加载的，并且通过解析M3U或M3U8格式的文件来显示频道信息。开发者还计划未来更新中加入Exo播放器以及电子节目单功能，以增强用户体验。此项目使用了多种技术栈，包括Java、Kotlin以及Kotlin Android扩展。" 知识点详细说明: 1. IPTV技术: IPTV（Internet Protocol Television）即通过互联网协议提供的电视服务。它与传统的模拟或数字电视信号传输方式不同，IPTV通过互联网将电视内容以数据包的形式发送给用户。这种服务使得用户可以按需观看电视节目，包括直播频道、视频点播（VOD）、时移电视（Time-shifted TV）等。 2. Android开发: 该项目是针对Android平台的应用程序开发，涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）进行应用设计和功能实现。Android应用开发通常使用Java或Kotlin语言，而本项目还特别使用了Kotlin Android扩展（Kotlin-Android）来优化开发流程。 3. 实时流式传输: 实时流式传输是指媒体内容以连续的流形式进行传输的技术。在IPTV应用中，实时流式传输保证了用户能够及时获得频道内容。该项目可能使用了HTTP、RTSP或其他流媒体协议来实现视频流的实时传输。 4. M3U/M3U8文件格式: M3U（Moving Picture Experts Group Audio Layer 3 Uniform Resource Locator）是一种常用于保存播放列表的文件格式。M3U8则是M3U格式的扩展版本，支持UTF-8编码，常用于苹果设备。在本项目中，M3U/M3U8文件被用来存储IPTV频道信息，如频道名称、视频流URL等。 5. Exo播放器: ExoPlayer是谷歌官方提供的一个开源视频播放器，专为Android优化。它支持多种特性，如自定义字幕、HDR视频播放、无缝直播等。ExoPlayer通常用于处理IPTV应用中的视频流媒体播放需求。 6. 电子节目单（EPG）: 电子节目单是IPTV应用中一项重要功能，它为用户提供频道的节目指南，包括当前播放的节目以及未来节目的安排。电子节目单一般以网格或列表形式展示，方便用户浏览和搜索节目信息。 7. 开源贡献文化: 该项目提到了欢迎贡献者，表明这是一个开源项目。在开源文化中，开发者社区鼓励用户、开发者贡献代码来改进项目，这是一个共享知识、共同进步的过程。参与者通过贡献代码、报告问题或提供文档帮助等方式参与项目。 8. Kotlin编程语言: Kotlin是一种运行在Java虚拟机上的静态类型编程语言，它与Java完全兼容并可以无缝集成Java代码。Kotlin以其简洁、安全和富有表现力的特点被越来越多的Android开发者采用。在本项目中，使用Kotlin可以简化代码结构，提高开发效率和应用性能。 总结而言，本项目是一个面向Android平台的实时流媒体IPTV应用开发项目，它整合了实时流式传输、M3U/M3U8文件解析、Exo播放器使用、电子节目单功能等关键技术点，并在开源社区中寻求贡献者的参与。通过本项目，开发者可以深入了解如何在Android平台上实现IPTV服务，并学习到使用Kotlin和Java等编程语言进行Android应用开发的相关知识。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！

![【OPPO手机工程模式终极指南】：掌握这些秘籍，故障排查不再难！](https://i02.appmifile.com/mi-com-product/fly-birds/redmi-note-13/M/23e4e9fd45b41a172a59f811e3d1406d.png) # 摘要 OPPO手机工程模式是为高级用户和开发者设计的一组调试和诊断工具集，它能够帮助用户深入了解手机硬件信息、进行测试和故障诊断，并优化设备性能。本文将对OPPO工程模式进行系统性的介绍，包括如何进入和安全退出该模式，详述其中的基础与高级功能，并提供实用的故障诊断和排查技巧。同时，本文还将探讨如何利用工程模式对
recommend-type

前端在json文件里写模板，可以换行 有空格现在在文本框的时候

前端在 JSON 文件中通常不会直接写模板，并且 JSON 格式本身是基于键值对的，不支持换行和空格的保留。JSON 是一种数据交换格式，它要求数据结构紧凑、易于解析。如果你需要在前端显示模板内容，推荐使用 JavaScript 的模板字符串 (Template literals) 或者 Handlebars、Mustache 等前端模板引擎。 当你想在文本框中显示 JSON 数据时，会先将 JSON 转换成 HTML 可渲染的内容。例如： ```javascript let jsonData = { "template": "这是一个<br>换行示例", "text": "这是文