ref定义img标签定义src

时间: 2023-07-05 11:06:22 浏览: 55
`<ref>` 标签通常不是 HTML 的一部分,而是用于引用文献或参考资料的标记。在一些学术论文或技术文档中,`<ref>` 标签通常用于表示参考文献的编号或链接,以方便读者查阅相关资料。 `<img>` 标签是用于在网页上显示图像的标记。`src` 属性是 `<img>` 标签中的必需属性,它用于指定要显示的图像文件的 URL 地址。例如,以下代码将在网页上显示名为 "example.png" 的图片: ``` <img src="example.png" alt="示例图片"> ``` 其中,`alt` 属性用于提供图片的替代文本,以便于屏幕阅读器等辅助技术的使用者能够理解图片内容。
相关问题

vue3如何在页面上使用ref定义一个变量,然后等变量加载了再让dom访问

在Vue3中,可以使用`ref`函数定义一个响应式变量,然后可以通过`toRef`函数把这个响应式变量转换成一个普通的引用。可以在数据加载完毕后再将这个引用关联到DOM元素上。 例如,假设我们要加载一个图片,然后在图片加载完毕后再将其显示在页面上,可以使用以下代码: ```html <template> <div> <img ref="imgRef" v-if="loaded" /> </div> </template> ``` ```javascript import { ref, toRef } from 'vue' export default { setup() { const loaded = ref(false) const imgSrc = ref('https://example.com/image.jpg') const img = new Image() img.onload = () => { loaded.value = true toRef({ img }, 'img').value = img } img.src = imgSrc.value return { loaded, imgSrc, imgRef: toRef(img, 'img') } } } ``` 在上面的代码中,我们使用`ref`函数定义了一个响应式变量`loaded`,并将其初始值设为`false`。然后,我们使用`ref`函数定义了一个响应式变量`imgSrc`,并将其初始值设为图片的URL。接着,我们创建了一个`Image`对象,并在其`onload`事件中将`loaded`的值设为`true`,然后使用`toRef`函数将`img`对象转换成一个普通的引用,并将其赋值给`imgRef`。最后,在页面中将`imgRef`关联到`<img>`元素上,并使用`v-if`指令根据`loaded`的值判断是否显示图片。这样就可以确保在图片加载完毕后再将其显示在页面上。

<template> <img :src="imgSrc" ref="observe" width="100%" height="100%" style=" object-fit:contain;" /> </template> <script> import { urlToBuffer } from "@/utils/utils"; export default { name: "", props: { imgSrc: { require: true, type: String, }, }, data() { return { observer: null, }; }, components: {}, created() { this.observer = new IntersectionObserver((entries) => { entries.forEach((entry) => { if (entry.isIntersecting) { // 如果图片进入了可视区域,下载并解密图片 this.fetchAndDecryptImage(entry.target); entry.target.src = require("@/assets/img/yes_bg.svg"); // 解密后取消观察 this.observer.unobserve(entry.target); } }); }); // this.$nextTick(() => { this.observer.observe(this.$refs.observe); }); }, updated() {}, mounted() {}, methods: { fetchAndDecryptImage(img) { // 获取图片的加密数据 urlToBuffer(img.src) .then((src) => { img.src = src; }) .catch((error) => { img.src = "@/assets/img/yes_bg.svg"; }); }, }, computed: {}, watch: {}, }; </script> <style scoped> </style>

这段代码是一个Vue组件,包含一个模板(template),一个脚本(script)和一个样式(style)。 模板中包含一个 `img` 元素,使用了Vue的属性绑定语法来绑定 `src` 属性为组件的 `imgSrc` 属性。同时,使用了 `ref` 属性来获取这个元素的引用,方便后续的操作。 `style` 中使用了CSS的 `object-fit` 属性来设置图片的填充方式为 `contain`,即按比例缩放图片,使其完整地显示在容器中。 脚本中定义了这个组件的名称和属性,包括一个字符串类型的 `imgSrc` 属性,用于指定图片的来源。在 `data` 中定义了一个 `observer` 对象,用于观察图片是否进入了可视区域。在 `created` 钩子函数中创建了这个观察器,并使用 `IntersectionObserver` 对象来监听图片的进入和离开可视区域的事件。如果图片进入了可视区域,就会调用 `fetchAndDecryptImage` 方法来下载并解密图片。在解密完成后,将图片的 `src` 属性设置为解密后的数据,并将观察器取消观察该图片。 在 `methods` 中定义了 `fetchAndDecryptImage` 方法,用于获取图片的加密数据,并将其解密。在 `computed` 和 `watch` 中没有定义任何内容。 总之,这个组件的作用是在图片进入可视区域时下载并解密图片,并在解密完成后显示出来。如果图片没有进入可视区域,则不会进行任何操作。

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我现在有两个代码#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) #判断摄像头是否可用 #若可用,则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False #间隔帧数 imageNum = 0 sum=0 timeF = 24 while ref: ref,frame=cap.read() sum+=1 #每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 #"D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") #1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) #按q退出 #if k==27:则为按ESC退出 if k == ord('q'): cap.release() break 和#!/usr/bin/env python2.7 coding=UTF-8 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == "main": image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)请使用ros创建节点将他们合在一个功能包中使得机器人在获得文本的同时又可以订阅拍的图片他用

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