维网和其它网络类型最大的区别就是它在网页上可呈现丰富多彩的色彩和图像,还可以播放音频、视频,及把图像作为链接使用。
网络上流行的图片格式主要有jpg、jpeg、png、gif等,以下是这几种格式的介绍。
1、gif格式
gif采用LZW压缩,是以压缩相同颜色色块来减少图像大小。由于LZW压缩不会造成任何品质的损失,且压缩率高,支持动画效果,很适合互联网平台,但是它只支持256种颜色。
2、jpg或jpeg格式
以JPEG有损压缩图片,通常用来保存超过256色的图片格式。JPEG压缩过程会对一些图像数据造成损失,这部分损失不影响图片显示,一般人眼是看不出来差异的。损失数据越多,图片就越不清晰。
3、png格式
png是一种非破坏性的网页图像文件格式,它以最小的方式压缩图片且不造成图片数据损失。它不仅支持像gif大部分优点,还支持48 bit的色彩,跨平台的图像亮度控制,更多层的透明度设置。
网页中通过<img>标签插入图片,语法如下:
<img src="图片路径" alt="替换文本" />
具体示例:
<!DOCTYPE HTML>
<html>
<body>
<p>
一幅图像:
<img src="/i/eg_mouse.jpg" width="128" height="128" />
</p>
<p>
一幅动画图像:
<img src="/i/eg_cute.gif" width="50" height="50" />
</p>
<p>请注意,插入动画图像的语法与插入普通图像的语法没有区别。</p>
</body>
</html>
效果如下:
替换文本属性(Alt)
alt 属性用来为图像定义一串预备的可替换的文本。
<img src="boat.gif" alt="Big Boat">
当浏览器无法载入图像时,替换文本属性可告诉读者他们失去的信息。此时,浏览器将显示这个替代性的文本而不是图像。为页面上的图像都加上替换文本属性是个好习惯,这样有助于更好地显示信息,并且对于那些使用纯文本浏览器的人来说是非常有用的。
图像宽度和高度属性
如下代码,在网页中插入一个宽度和高度都是300像素的图片。
<img src="/i/ct_netscape.jpg" width="300px" height="300px" />
图片超链接
如下代码,在网页中对一个图片进行超链接设置,点击这张图片就会跳转到其它页面。
<a href="页面路径"><img src="/i/ct_netscape.jpg" /></a>
除了对整个图片进行超链接设置外,还可以将图像划分成不同区域进行链接设置,比如一张地图中给每个省份图形进行超链接。
图像热区链接,使用usemap 属性通过#name指定到名叫name的map元素上,map定义了每个热区点击区域形状、大小、坐标等。
area标签的 shape 属性有三种,rect 方形,circle 圆形,poly 多边形。coords 属性定义坐标点位置,相对于图片左上角位置。
示例代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>W3Cschool(w3cschool.cn)</title>
</head>
<body>
<p>点击太阳或其他行星,注意变化:</p>
<img src="/statics/images/course/planets.gif" width="145" height="126" alt="Planets" usemap="#planetmap">
<map name="planetmap">
<area shape="rect" coords="0,0,82,126" target="_blank" alt="Sun" href="/statics/images/course/sun.gif">
<area shape="circle" coords="90,58,3" target="_blank" alt="Mercury" href="/statics/images/course/merglobe.gif">
<area shape="circle" coords="124,58,8" target="_blank" alt="Venus" href="/statics/images/course/venglobe.gif">
</map>
</body>
</html>
效果可参考 https://www.w3cschool.cn/html5/html5-img.html 这里。
可以看到鼠标在图片上点击小行星会打开对应的图片。
到此网页中使用图片已经大体介绍了,自己亲手写下,会加深印象,感谢关注。
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小新 编译自 Insight Data Blog
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
写个网页能有多麻烦?在大多数公司里,这项工作分为三步:
1. 产品经理完成用户调研任务后,列出一系列技术要求;
2. 设计师根据这些要求来设计低保真原型,逐渐修改得到高保真原型和UI设计图;
3. 工程师将这些设计图实现为代码,最终变成用户使用的产品。
这么多环节,任何地方出一点问题,都会拉长开发周期。因此,不少公司,比如Airbnb已经开始用机器学习来提高这个过程的效率。
△ Airbnb内部的AI工具,从图纸到代码一步到位
看起来很美好,但Airbnb还没公开该模型中端到端训练的细节,以及手工设计的图像特征对该模型的贡献度。这是该公司特有的闭源解决方案专利,可能不会进行公开。
好在,一个叫Ashwin Kumar的程序员创建了一个开源版本,让开发者/设计师的工作变得更简单。
以下内容翻译自他的博客:
理想上,这个模型可以根据网站设计的简单手绘原型,很快地生成一个可用的HTML网站:
△ SketchCode模型利用手绘线框图来生成HTML网站
事实上,上面例子就是利用训练好的模型在测试集上生成的一个实际网站,代码请访问:https://github.com/ashnkumar/sketch-code。
目前要解决的问题属于一种更广泛的任务,叫做程序综合(program synthesis),即自动生成工作源代码。尽管很多程序综合研究通过自然语言规范或执行追踪法来生成代码,但在当前任务中,我会充分利用源图像,即给出的手绘线框图来展开工作。
在机器学习中有一个十分热门的研究领域,称为图像标注(image caption),目的是构建一种把图像和文本连接在一起的模型,特别是用于生成源图像内容的描述。
△ 图像标注模型生成源图像的文本描述
我从一篇pix2code论文和另一个应用这种方法的相关项目中获得灵感,决定把我的任务按照图像标注方式来实现,把绘制的网站线框图作为输入图像,并将其相应的HTML代码作为其输出内容。
注:上段提到的两个参考项目分别是
pix2code论文:https://arxiv.org/abs/1705.07962
floydhub教程:https://blog.floydhub.com/turning-design-mockups-into-code-with-deep-learning/?source=techstories.org
确定图像标注方法后,理想中使用的训练数据集会包含成千上万对手绘线框图和对应的HTML输出代码。但是,目前还没有我想要的相关数据集,我只好为这个任务来创建数据集。
最开始,我尝试了pix2code论文给出的开源数据集,该数据集由1750张综合生成网站的截图及其相应源代码组成。
△ pix2code数据集中的生成网站图片和源代码
这是一个很好的数据集,有几个有趣的地方:
该数据集中的每个生成网站都包含几个简单的辅助程序元素,如按钮、文本框和DIV对象。尽管这意味着这个模型受限于将这些少数元素作为它的输出内容,但是这些元素可通过选择生成网络来修改和扩展。这种方法应该很容易地推广到更大的元素词汇表。
每个样本的源代码都是由领域专用语言(DSL)的令牌组成,这是该论文作者为该任务所创建的。每个令牌对应于HTML和CSS的一个片段,且加入编译器把DSL转换为运行的HTML代码。
为了修改我的任务数据集,我要让网站图像看起来像手工绘制出的。我尝试使用Python中的OpenCV库和PIL库等工具对每张图像进行修改,包括灰度转换和轮廓检测。
最终,我决定直接修改原始网站的CSS样式表,通过执行以下操作:
1. 更改页面上元素的边框半径来平滑按钮和DIV对象的边缘;
2. 模仿绘制的草图来调整边框的粗细,并添加阴影;
3. 将原有字体更改为类似手写的字体;
最终实现的流程中还增加了一个步骤,通过添加倾斜、移动和旋转来实现图像增强,来模拟实际绘制草图中的变化。
现在,我已经处理好数据集,接下来是构建模型。
我利用了图像标注中使用的模型架构,该架构由三个主要部分组成:
1. 一种使用卷积神经网络(CNN)的计算机视觉模型,从源图像提取图像特征;
2. 一种包含门控单元GRU的语言模型,对源代码令牌序列进行编码;
3. 一个解码器模型,也属于GRU单元,把前两个步骤的输出作为输入,并预测序列中的下一个令牌。
△ 以令牌序列为输入来训练模型
为了训练模型,我将源代码拆分为令牌序列。模型的输入为单个部分序列及它的源图像,其标签是文本中的下一个令牌。该模型使用交叉熵函数作为损失函数,将模型的下个预测令牌与实际的下个令牌进行比较。
在模型从头开始生成代码的过程中,该推理方式稍有不同。图像仍然通过CNN网络进行处理,但文本处理开始时仅采用一个启动序列。在每个步骤中,模型对序列中输出的下个预测令牌将会添加到当前输入序列,并作为新的输入序列送到模型中;重复此操作直到模型的预测令牌为,或该过程达到每个文本中令牌数目的预定义值。
当模型生成一组预测令牌后,编译器就会将DSL令牌转换为HTML代码,这些HTML代码可以在任何浏览器中运行。
我决定使用BLEU分数来评估模型。这是机器翻译任务中常用的一种度量标准,通过在给定相同输入的情况下,衡量机器生成的文本与人类可能产生内容的近似程度。
实际上,BLEU通过比较生成文本和参考文本的N元序列,以创建修改后的准确版本。它非常适用于这个项目,因为它会影响生成HTML代码中的实际元素,以及它们之间的相互关系。
最棒的是,我还可以通过检查生成的网站来比较当前的实际BLEU分数。
△ 观察BLEU分数
当BLEU分数为1.0时,则说明给定源图像后该模型能在正确位置设置合适的元素,而较低的BLEU分数这说明模型预测了错误元素或是把它们放在相对不合适的位置。我们最终模型在评估数据集上的BLEU分数为0.76。
后来,我还想到,由于该模型只生成当前页面的框架,即文本的令牌,因此我可以在编译过程中添加一个定制的CSS层,并立刻得到不同风格的生成网站。
△ 一个手绘图生成多种风格的网页
把风格定制和模型生成两个过程分开,在使用模型时带来了很多好处:
1.如果想要将SketchCode模型应用到自己公司的产品中,前端工程师可以直接使用该模型,只需更改一个CSS文件来匹配该公司的网页设计风格;
2. 该模型内置的可扩展性,即通过单一源图像,模型可以迅速编译出多种不同的预定义风格,因此用户可以设想出多种可能的网站风格,并在浏览器中浏览这些生成网页。
受到图像标注研究的启发,SketchCode模型能够在几秒钟内将手绘网站线框图转换为可用的HTML网站。
但是,该模型还存在一些问题,这也是我接下来可能的工作方向:
1. 由于这个模型只使用了16个元素进行训练,所以它不能预测这些数据以外的令牌。下一步方向可能是使用更多元素来生成更多的网站样本,包括网站图片,下拉菜单和窗体,可参考启动程序组件(https://getbootstrap.com/docs/4.0/components/buttons/)来获得思路;
2. 在实际网站构建中,存在很多变化。创建一个能更好反映这种变化的训练集,是提高生成效果的一种好方法,可以通过获取更多网站的HTML/CSS代码以及内容截图来提高;
3. 手绘图纸也存在很多CSS修改技巧无法捕捉到的变化。解决这个问题的一种好方法是使用生成对抗网络GAN来创建更逼真的绘制网站图像。
代码:https://github.com/ashnkumar/sketch-code
原文:https://blog.insightdatascience.com/automated-front-end-development-using-deep-learning-3169dd086e82
— 完 —
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首先我们看看效果:
实现这样的功能需要学习以下几点内容。
1.认识<img/><map><area/></map>基本结构
首先复制一个html框架,命名为“图片区域链接.html”,示例代码如下:
<!DOCTYPE HTML>
<html>
<head>
<title>图片区域链接</title>
<meta charset="utf-8">
</head>
<body>
</body>
</html>
向<body></body>中添加<img><map><area/></map>基本结构,示例代码如下:
<body>
<img/>
<map>
<area/>
</map>
</body>
指定要添加区域链接的图片的路径,如下:
<img src="img/image1.jpg"/>
<map>
<area/>
</map>
让<img>标签通过<map>的名字来驱使<map>为自己工作。
需要两步,第一,给<map>起名字,name=“map”,为了兼容所有的浏览器,还要加上id=“map”(有的浏览器只认id)。
第二,让<img>叫出<map>的名字或id,usemap="#map"。大家要注意,叫名字时要加#。这个在之前的教程中也经常出现。
示例代码如下:
<img src="img/image1.jpg" usemap="#map"/>
<map name="map" id="map">
<area/>
</map>
下面来划分区域。
2.为图片划分区域的方法
<area>是用来划分区域的标签,area也是“”区域“”的意思。
默认的shape(形状)属性有“矩形(rect)”、“圆形(circ)”、“多边形(poly)”三个值。
分别添加三个形状,示例代码如下:
<img src="img/image1.jpg" usemap="#map"/>
<map name="map" id="map">
<area shape="rect"/>
<area shape="circ"/>
<area shape="poly"/>
</map>
下面我们就要为区域规定参数,也就是在图像上的位置和范围大小。
为<area>添加coords属性可以指定区域的位置和范围。
如果shape="rect" 则coords由四个参数组成。例如coords="0,0,50,50"。从左到右,两两一组,组成两个平面坐标,即(0,0)和(50,50),单位是“像素”,矩形区域如下:
如果shape=“circ”,coords=“50,50,10”。(50,50)定义了圆心,10是半径。如图:
如果shape=“poly”,coords的参数不少于3对!注意是“对”!从左到右,两个数就是一组坐标,三组坐标可以确定一个三角形,多组坐标可以确定多边形。例如
这组参数画出了下图中歼20的边框线(600像素*400像素,如果图像的长宽像素数变了,参数就不正确了),如图:
这时,大家会有一个问题:如何才能知道图像中某个像素点的坐标呢?
3.使用Gimp软件精准定位图片区域
使用Gimp软件可以解决这个问题。
Gimp是一款类似于Photoshop的数字图像处理软件,不同的是,Gimp是开源免费的。
下载地址:https://www.gimp.org/
双击安装即可,注意选择一下安装目录。
完成安装之后打开,界面如下:
点击“文件”找到“打开”:
选择要打开的图片名字:
点击名称后,右边会有图像预览,点击“打开”即可:
打开后如图:
把鼠标放到图像的任意位置,看左下角:
这里就会显示我们鼠标所在的像素坐标数值。
这样我们就能方便地写“poly”的coords了。
请在空闲时找一张图片演练一下吧!
4.为区域添加链接
在<area/>标签中添加href属性即可指定链接路径,如下:
href="https://www.zhihu.com/question/284642168"
添加title属性可以在鼠标滑过链接区域时提示读者,如下:
title="歼20气动外形分析"
今天的内容结束了,图像区域链接在使用时还有一些注意事项,我们下次再详细讨论。
使用碎片时间,学习完整知识!关注大鱼师兄,一起精研技艺。
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