Как картинку перевести в html: Перевод изображений в текст по стандарту кодирования Base64

Содержание

Преобразовать JPG в HTML — CodeRoad



Я довольно новичок в веб-разработке, поэтому хотел бы спросить людей здесь, существует ли какое-либо программное обеспечение, которое может конвертировать JPG/PSD в соответствующий эквивалент HTML/CSS?

Я не собираюсь вставлять изображение в HTML, но хочу источник HTML/CSS, который будет эквивалентен тому JPG, из которого он преобразуется.

Спасибо,

Саартхак

html css jpeg psd
Поделиться Источник saarthak     10 мая 2011 в 05:12

2 ответа


  • html в jpg с c#

    Я сделал некоторые поиски, чтобы попытаться сгенерировать jpg-файлы со страницы html, и нашел одно решение под названием IECapt или что-то подобное, которое требует IE на сервере для work…not того, что я хочу. Вот что я хочу сделать: сгенерировать jpg-изображение со страницы html (страница html…

  • Библиотека Python для преобразования html в jpg

    Существует ли субъект? Самый трудный способ-преобразовать html в pdf, а затем pdf в jpg, но это нежелательно для веб-сервиса.



3

даже я довольно новичок в проектировании, потому что я разработчик, но ADOBE fireworks-это инструмент, который позволяет конвертировать jpg/jpeg в соответствующий html/css, Хотя он не преобразует для вас все, но он преобразует по крайней мере 60% макета в html/css.

дополнительные учебные пособия можно найти здесь

извините, если я где-то ошибся

Поделиться

Devjosh     10 мая 2011 в 05:16



1

Ну, я наткнулся на это давным-давно.

Попробуйте img2html . Кажется, он делает то, что вы хотите. text-image.com -это еще один, но пример файла ‘hand-holding-beer’ выглядит лучше при преобразовании с помощью img2html 🙂

Поделиться Ryan Fernandes     10 мая 2011 в 05:26


Похожие вопросы:


Как преобразовать .jpg в .yuv

Есть какая-нибудь помощь по преобразованию .jpg в .yuv? У меня есть файл a.jpg, и я хочу прочитать его и преобразовать в a.yuv. Как я могу это сделать, используя ffmpeg?


Как преобразовать jpg-изображение в png с помощью javascript

Преобразование изображения JPG в PNG Я должен преобразовать изображение jpg в изображение png с помощью javascript и изменить размер изображения, чтобы создать миниатюру изображения.


Как преобразовать блок html в изображение (например, jpg) в asp.net

Я хотел бы преобразовать html (например, таблицу) в изображение и сохранить его в виде файла .jpg. И если эта таблица отображается на веб-странице вместе с другими элементами, я хочу только получить…


html в jpg с c#

Я сделал некоторые поиски, чтобы попытаться сгенерировать jpg-файлы со страницы html, и нашел одно решение под названием IECapt или что-то подобное, которое требует IE на сервере для work…not…


Библиотека Python для преобразования html в jpg

Существует ли субъект? Самый трудный способ-преобразовать html в pdf, а затем pdf в jpg, но это нежелательно для веб-сервиса.


От HTML до JPG с использованием PHP

У меня есть редактор WYSIWYG, в котором пользователь может ввести весь текст, сделать его жирным, курсивным, изменить шрифты и т. д. Что я хочу сделать, так это преобразовать HTML, введенный в…


Преобразовать WMF в PNG/BMP/JPG

Как преобразовать один файл WMF в формат PNG/BMP/JPG с пользовательским разрешением вывода? Пример: возьмите файл WMF и выведите файл PNG с размером 2000×2000 пикселей. Заранее спасибо.


Codeigniter HTML & Apache, JPG и JPG

Привет, я использую codeigniter для сохранения некоторых файлов jpg/JPG на webserver. Проблема в том, что я не знаю, будет ли расширение всех файлов одинаковым: jpg / JPG поэтому при рендеринге я…


Как преобразовать FITS в JPG в Java?

Мне нужно преобразовать файл fits в jpg в java. Я пробовал использовать imageJ, но мне нужна простая библиотека без GUI. Я разрабатываю веб-страницу в java, и мне нужно преобразовать файл в фоновом…


PHP Преобразовать SVG В JPG Недостающие Элементы

Я использую php imagemagic для преобразования svg в jpg и использую приведенную ниже команду для преобразования. конвертация-плотность 250 source.svg target.jpg Я могу успешно преобразовать svg в…

5 лучших методов преобразования HTML в JPG на Windows / Mac и в Интернете

Что вы будете делать, если хотите отобразить свою любимую веб-страницу? Просто сделайте снимок экрана веб-страницы или конвертируйте этот HTML в другие форматы?

Как вы знаете, вы можете захватить только ту часть веб-страницы, которая в данный момент отображается для вас, тогда как вы не можете захватить другую часть. Если вы хотите сохранить всю страницу, рекомендуется конвертировать HTML в другие форматы, такие как JPG.

Для тех, кто не знает, как конвертировать HTML в JPG, вы можете просто прочитать и следовать этой статье, чтобы получить эти полезные методы для преобразования HTML в JPG.

HTML в JPG

Часть 1. Что такое HTML-документ

HTML, также называемый Hypertext Markup Language, является стандартным языком разметки, который используется для создания веб-страниц. Вообще говоря, документы HTML принимаются веб-браузерами с веб-сервера или локального хранилища и преобразуются в мультимедийные веб-страницы. Но если вы хотите отобразить HTML-файл на других устройствах, таких как мобильный телефон, iPad, гораздо удобнее конвертировать HTML-файл в другие форматы, а затем делиться этим файлом.

Часть 2. Как конвертировать HTML в JPG на вашем компьютере

Метод 1: Как конвертировать HTML в JPG с помощью браузера

Вы можете просто конвертировать HTML в JPG с помощью браузера и программного обеспечения для редактирования изображений. Просто прочитайте следующие подробные шаги и начните конвертировать HTML в JPG самостоятельно.

Шаг 1 Во-первых, вам нужно открыть HTML, который вы хотите конвертировать в вашем браузере.

Шаг 2 Нажмите на кнопку Файл, которая находится на верхней панели инструментов. И затем выберите Print, который находится в списке файлов. И тогда появится окно параметров печати.

Шаг 3 Нажмите на кнопку PDF, которая находится в настройках печати. И затем выберите Сохранить как PDF. После выбора имени файла ваш браузер сохранит этот новый преобразованный файл.

Шаг 4 Теперь откройте файл PDF в программе для редактирования изображений, такой как Photoshop или GIMP. Затем выберите «Файл» на панели инструментов и выберите «Сохранить как», выберите «.jpg» в качестве выходного формата. После нажатия на кнопку «Сохранить», вы получите новый файл JPG.

Способ 2: Как конвертировать HTML в JPG с помощью универсального конвертера документов

Вы также можете использовать Universal Document Converter для конвертации HTML в JPG. Это профессиональное программное обеспечение, вы можете просто сделать это преобразование. Просто следуйте следующим шагам.

Шаг 1 Загрузите программное обеспечение Universal Document Converter на свой компьютер. После установки запустите его.

Шаг 2 Откройте файл HTML, который вы хотите преобразовать в Internet Explorer. Затем выберите «Сервис»> «Свойства обозревателя»> «Дополнительно». Далее в разделе «Печать» установите флажок «Печать цветов фона и изображения». Нажмите на ОК.

Шаг 3 Нажмите кнопку «Файл» и выберите «Параметры страницы». Далее вам нужно удалить любой текст из верхнего и нижнего колонтитула. Нажмите на ОК.

Шаг 4 Снова выберите кнопку «Файл» и нажмите «Печать». Затем выберите «Универсальный конвертер документов» в окне «Печать», затем нажмите «Настройки».

Шаг 5 Нажмите «Загрузить свойства» и используйте диалоговое окно «Открыть», чтобы выбрать веб-страницу для PDF.xml, затем нажмите «Открыть».

Шаг 6 На вкладке «Формат файла» выберите изображение JPEG и нажмите «ОК». Затем нажмите кнопку «Печать» еще раз, чтобы начать преобразование HTML в JPG. И он будет сохранен в папке «Мои документы \ Выходные файлы УДК» по умолчанию.

Часть 3: Как конвертировать HTML в JPG онлайн

Способ 1. Как конвертировать HTML в JPG Online с помощью Convertio

Если вы не хотите загружать какие-либо программы и хотите конвертировать HTML в JPG напрямую, вы можете использовать онлайн конвертеры HTML в JPG. Convertio — один из таких онлайн-конвертеров, который вы можете легко использовать. Но в этом конвертере есть некоторые объявления, возможно, вы можете зарегистрироваться, чтобы удалить эти объявления.

Шаг 1 Найти конвертирование HTML в JPG онлайн-конвертер с вашим браузером.

Шаг 2 Выберите файлы HTML, которые вы хотите конвертировать, нажав «С компьютера». Вы также можете добавить файл из Dropbox, Google Drive, URL или просто перетащить их на эту страницу.

Шаг 3 Вам не нужно выбирать HTML в качестве формата ввода и JPG в качестве формата вывода. Просто начните это преобразование HTML в JPG. И вы также можете сохранить преобразованные файлы в свой Dropbox или Google Drive.

Способ 2: Как конвертировать HTML в JPG онлайн с CloudConvert

CloudConvert также предоставляет вам функцию преобразования HTML в JPG. И это позволяет вам добавить свой HTML-файл из разных мест.

Шаг 1 Откройте CloudConvert HTML в JPG онлайн-конвертер в вашем браузере.

Шаг 2 Нажмите на кнопку «Выбрать файлы», а затем добавьте свой HTML-файл, который вы хотите конвертировать из URL, Dropbox Chooser, Google Drive или других.

Шаг 3 Этот онлайн-конвертер уже выбрал HTML в качестве входного формата и JPG в качестве выходного формата для вас. Просто начните конвертировать HTML в JPG.

Способ 3: Как конвертировать HTML в JPG онлайн с CoolUtils.com

Также рекомендуется использовать CoolUtils.com для конвертации HTML в JPG онлайн. Всего несколькими щелчками мыши вы можете получить нужный файл JPG. Выполните следующие шаги для преобразования HTML в JPG с CoolUtils.com сейчас.

Шаг 1 Сначала откройте этот онлайн-конвертер или просто найдите coolutils.com в вашем браузере.

Шаг 2 Нажмите кнопку + Выбрать файлы…, чтобы загрузить HTML-файл, который вы хотите преобразовать.

Шаг 3 Теперь вам нужно установить параметры конвертации. Выберите JPEG в качестве выходного формата, а затем установите другие параметры, как вы хотите.

Шаг 4 Просто нажмите кнопку «Загрузить преобразованный файл», чтобы начать преобразование HTML в JPG и загрузить преобразованный файл.

Заключение

В этой статье мы представили вам 5 лучших способов конвертации HTML в JPG. Все способы просты в использовании и могут помочь вам успешно конвертировать HTML в JPG, если вы будете следовать этим инструкциям шаг за шагом. Надеюсь, что вы можете получить что-то полезное из этой статьи.

Что вы думаете об этом посте.

Прекрасно

Рейтинг: 4.7 / 5 (на основе рейтингов 15)

чем конвертировать картинку онлайн === Он-лайн сервисы ===

Простейший способ трассировки графического объекта — открыть или поместить файл в Adobe Illustrator и выполнить автоматическую трассировку с помощью команды «Трассировка изображения»: Справка по Illustrator. Использование инструмента «Трассировка изображения» — CS6

*Еще проще):
Программными средствами предоставленное Вами изображение/картинку/рисунок/фотографию – в вектор за 1(!) евро -> Изображение в вектор

=== Он-лайн сервисы ===

  • Первый платный , хотя два изображения для старта можно сделать бесплатно.

На английском, хотя разобраться несложно. Два варианта пользования – он-лайн или купить программу для компьютера. Цена на он-лайн пользование (безлимитное) $7.95, программа на десктоп стоит $295.00. Есть возможность заказа ручной трассировки.
Конечно, на фри-лансерских порталах можно найти и дешевле, ну тут уж выбор за каждым.

Точность

Выше несколько сравнительных изображений Vector Magic, Adobe Live Trace (CS6) и Corel
Corel PowerTRACE (X6). Обратите внимание на акккуратность обработки Вектором форм.

Легкость использования

Не требуется устанавливать и знать великое множество опций и настроек для достижения приемлемого результата.

Нужно лишь ответить на пару простых вопросов и все. В случае, если результат не удовлетворил, то есть руководство «по неисправностям», где можно без особого труда найти ответ и решить проблему.

Можно пробовать снова и снова, пока не получится удовлетворительный результат.

В общем, можно переложить эту работу на Vector и заняться более творческими задачами.

Перевод вольный, но смысл примерно такой.

Исходные изображения в формате JPG , GIF , PNG , BMP и TIFF . Результат в трех вариантах качества и в трех форматах: EPS , SVG и PNG . По завершении возможно повторение с другим желаемым качеством и некоторое редактирование.

  • Следующий, полностью БЕСПЛАТНЫЙ .

Полностью на английском, но с использованием все понятно. Чуть больше настроек и ручной работы, но оно стоит того.


Поддерживаемые исходные форматы:
  • PNG Portable network graphics
  • TGA Truevision Targa image
  • PBM Portable bitmap format
  • PNM Portable anymap format
  • PGM Portable graymap format
  • PPM Portable pixmap format
  • BMP Microsoft Windows bitmap image

Выходные форматы:
  • svg Scalable Vector Graphics
  • eps Encapsulated PostScript
  • ai Adobe Illustrator
  • dxf DXF format (without splines)
  • p2e pstoedit frontend format
  • sk Sketch
  • fig XFIG 3.2
  • emf Enhanced Metafile format
  • mif Frame Maker MIF format
  • er Elastic Reality Shape file
  • epd EPD format
  • pdf PDF format
  • cgm Computer Graphics Metafile
  • dr2d IFF DR2D? format
  • позволяет конвертировать изображения в формат . Можно как загрузить файл, так и указать ссылку на изображение. Также возможно наложение цифровых эффектов.

В случае конвертирования растровых изображений (PNG или JPG ) в формат SVG , произойдет преобразование форм и объектов в черно-белую векторную графику, которая масштабируется без какой-либо потери качества. Такие изображения могут быть раскрашены с помощью бесплатных программ по работе с векторными изображениями ( и др.). Фотографы в большинстве случаев не добьются желаемого результата при конвертировании растрового изображения в формат SVG .

Если вы конвертируете в формат SVG какое-либо векторное изображение (например, формата eps или ai), конвертер попытается сохранить все векторные и цветовые данные, а также обеспечит максимально возможную схожесть двух файлов.

Конвертер формата Scalable Vector Graphics (SVG ) позволяет конвертировать файлы более чем 130 форматов. Направления конвертирования:

3FR в SVG , AFF в SVG , AI в SVG , ANI в SVG , ART в SVG , ARW в SVG , AVI в SVG , AVS в SVG , BMP в SVG , CDR в SVG , CGM в SVG , CIN в SVG , CMYK в SVG , CMYKA в SVG , CR2 в SVG , CRW в SVG , CUR в SVG , CUT в SVG , DCM в SVG , DCR в SVG , DCX в SVG , DDS в SVG , DFONT в SVG , DIA в SVG , DNG в SVG , DPX в SVG , DXF в SVG , EPDF в SVG , EPI в SVG , EPS в SVG , EPSF в SVG , EPSI в SVG , EPT в SVG , EPT2 в SVG , EPT3 в SVG , ERF в SVG , EXR в SVG , FAX в SVG , FIG в SVG , FITS в SVG , FPX в SVG , FRACTAL в SVG , FTS в SVG , G3 в SVG , GIF в SVG , GIF87 в SVG , GRAY в SVG , GRB в SVG , HDR в SVG , HRZ в SVG , ICB в SVG , ICO в SVG , ICON в SVG , IPL в SVG , JBG в SVG , JBIG в SVG , JNG в SVG , JP2 в SVG , JPC в SVG , JPE в SVG , JPEG в SVG , JPG в SVG , JPX в SVG , K25 в SVG , KDC в SVG , M2V в SVG , M4V в SVG , MAT в SVG , MIFF в SVG , MNG в SVG , MONO в SVG , MOV в SVG , MP4 в SVG , MPC в SVG , MPEG в SVG , MPG в SVG , MRW в SVG , MSL в SVG , MSVG в SVG , MTV в SVG , MVG в SVG , NEF в SVG , NRW в SVG , ORF в SVG , OTB в SVG , OTF в SVG , PAL в SVG , PALM в SVG , PAM в SVG , PBM в SVG , PCD в SVG , PCDS в SVG , PCL в SVG , PCT в SVG , PCX в SVG , PDB в SVG , PDF в SVG , PDFA в SVG , PEF в SVG , PES в SVG , PFA в SVG , PFB в SVG , PFM в SVG , PGM в SVG , PICON в SVG , PICT в SVG , PIX в SVG , PJPEG в SVG , PLASMA в SVG , PNG в SVG , PNG24 в SVG , PNG32 в SVG , PNG8 в SVG , PNM в SVG , PPM в SVG , PS в SVG , PSD в SVG , PTIF в SVG , PWP в SVG , RAF в SVG , RAS в SVG , RGB в SVG , RGBA в SVG , RLA в SVG , RLE в SVG , SCT в SVG , SFW в SVG , SGI в SVG , SK в SVG , SK1 в SVG , SR2 в SVG , SRF в SVG , SUN в SVG , SVG в SVG , SVGZ в SVG , TGA в SVG , TIF в SVG , TIFF в SVG , TIM в SVG , TTC в SVG , TTF в SVG , TXT в SVG , VDA в SVG , VICAR в SVG , VID в SVG , VIFF в SVG , VST в SVG , WBMP в SVG , WEBP в SVG , WMF в SVG , WMZ в SVG , WPG в SVG , X в SVG , X3F в SVG , XAML в SVG , XBM в SVG , XC в SVG , XCF в SVG , XFIG в SVG , XPM в SVG , XV в SVG , XWD в SVG , YCBCR в SVG , YCBCRA в SVG , YUV в SVG

Построен на открытых решениях, таких как Autotrace, ImageMagick, и различных linux графических компонентах.

Форматы для преобразования:

SVG — Scalable Vector Graphics files
AI — Adobe Illustrator files (postscript based)
CGM — Computer Graphics Metafile files
WMF — Windows Metafile files
SK — Sketch/Skencil files
PDF — Portable Document Format
EPS — PostScript
PLT — HPGL for cutting plotter files

а также: P2E, FIG , EMF , MIF , ER, DXF , EPD , CGM , oDR2D

The .jpg filename extension refers to digital photography files or digital images that are associated with the JPEG file format specification. The joint photographic experts group, or JPEG for short, is a file format from the «lossy image» class of image formats. Many devices including smartphones with inbuilt cameras and professional digital SLR cameras support the JPEG/Exif file format natively. Such support allow images captured on these devices to be stored directly into the jpg format without conversion. Efforts towards standardization of the JPEG format first begun in 1992 with ISO/IEC 10918-1:1994

svg Scalable Vector Graphics SVG or Scalable Vector Graphic File is a graphical format for images which are bi-dimensional and XML-based providing support to animations and various interactive elements. The SVG file format was developed with the open standards created in 1999 by the W3C (Worldwide Web Consortium). Adobe Corporation held the significant role towards the development of this file format, and it is considered to be the industry standard for viewing vector graphics on web networks. SVG images can be created, edited, and recreated in any of the text editing tools and drawing or illustration software. Additionally, SVG can be compressed, searched, scripted, and indexed.

Привычные форматы JPG, PNG и GIF чрезвычайно популярны, однако в силу своих особенностей не идеальны, а в ряде случаев просто неприменимы. И специально для таких случаев придуман формат SVG.

Скажем, на так называемых «адаптивных» сайтах категорически необходимы изображения, которые одинаково хорошо выглядят на экранах любой диагонали (читай, независимо от ширины или высоты). А упомянутые JPG , и в принудительно растянутом/увеличенном виде выглядят очень по-разному и зачастую плохо.

Притом нередко на сайте (в том числе и на нашем) одна и та же картинка может использоваться как в качестве миниатюры поста, так и в качестве полноформатной иллюстрации в этом же самом и/или в другом посте.

Как правило, из одной такой картинки сайт автоматически создает сразу несколько копий разного размера, из которых потом выбирается та, которая лучше других подходит для экрана определенной диагонали (это если в общих чертах). Таким образом, в библиотеке сайта постоянно должно храниться сразу несколько версий одного изображения, что в наши дни уже не считается решением оптимальным.

Изображение в SVG — векторное. Это означает, что оно может легко масштабироваться (увеличиваться/уменьшаться) без потери качества. То есть, если вернуться к нашему примеру с сайтом, то формат SVG позволяет сохранять на сервере всего одну картинку, которая на разных страницах сайта и на разных экранах выглядеть будет одинаково качественно (в идеале).

Еще одно преимущество технологии Scalable Vector Graphics (SVG) состоит в том, что файлы в этом формате «весят» сравнительно немного. Это дает веб-мастерам некоторую свободу действий, когда возникает необходимость что-то изменить в таких файлах. Более того, некоторые изменения можно вносить непосредственно в редакторе CSS, что очень удобно.

В качестве примера использования SVG можно привести вот эту работу известного блогера Terence Eden , который в рамках эксперимента добросовестно перевел в этот формат логотипы крупнейших Интернет-компаний. Как видим, «вес» каждого лого составляет менее 1 килобайта, а у некоторых — так и менее половины килобайта. Так, стандартный логотип в PNG весит 20 килобайт, а в SVG — всего 397 байт.

Именно поэтому, в SVG на сайтах очень часто сохраняются , кнопки и различные иконки. А вот для фотографий и рисунков, в особенности тех, на который изображены сразу несколько объектов, SVG подходит хуже (или не подходит вовсе).

Теперь, собственно, о том, как перевести JPG, PNG или GIF в формат SVG

Сразу отметим, что далее речь пойдет об онлайн-сервисах, которые очень удобно использовать для конвертации файлов в оперативном режиме. Информацию о профессиональных программных инструментах для работы с векторной графикой (Adobe Illustrator, Inkscape, LibreOffice Draw и пр.) вы без труда найдете в Сети.

Онлайн-конвертеров нынче тоже хватает. Но, как оказалось, когда дело касается качества преобразования, то их ассортимент резко сокращается. И что самое неприятное, это выясняется не сразу и сугубо методом проб и ошибок.

Тем не менее, намедни озадачившись вопросом поиска онлайн-сервиса для конвертации логотипа из PNG в SVG и после целенаправленного тестирования почти трех десятков нагугленных конвертеров, для себя мы составили небольшой список наиболее подходящий (на наш взгляд) ресурсов:

  • Aconvert — принимает как готовые файлы с компа, так и URL-ы картинок. Доступна опция изменения разрешения изображений. По факту конвертации логотип в SVG получился в достаточной степени качественным, но «весит» вдвое больше, чем исходник в PNG.
  • Vector Magic — сервис платный. Предусмотрена онлайн-версия ($7.95 в месяц требуется регистрация) и Windows-приложение (на том же сайте предлагается за $295). Предусмотрены автоматический и ручной режимы. Эксперименту ради воспользовались онлайн вариантом Vector Magic. И надо сказать, что он приятно удивил своим функционалом и качеством конечного результата (понравилась возможность сравнивать полученное изображение в SVG и исходник и выбирать качество конечного SVG файла).

  • Vectorizer — сервис бесплатный и особо интересен тем, что в нем кроме всего прочего имеется также функция автоматического редактора и Wizard, в котором можно устанавливать параметры конвертации. И после настройки Vectorizer начала выдавать SVG-файлы, которые были в среднем на треть легче, чем исходники в PNG при равном качестве изображений.

SVG — это векторный формат открытого стандарта, который использует язык XML разметки и может содержать анимационную или интерактивную графику. SVG был создан специалистами World Wide Web, организацией содействующей развитию и совместимости веб-продуктов и предлагающей эти продукты свободно. SVG-файлы поддерживаются большинством веб-браузеров и могут быть созданы в программах для рисования или в текстовых редакторах.

JPG — один из самых популярных форматов изображений, которые используются в настоящее время. Главным его преимуществом является возможность хранить изображения хорошего качества в файлах небольшого размера. Это возможно за счет используемого типа сжатия. Механизм этого вида сжатия устанавливает приоритетность одних частей изображения перед другими, сохраняя высококачественные участки изображения наиболее заметные для человеческого глаза.

Как конвертировать SVG в JPG?

Самый простой способ — это скачать хорошую программу конвертации, например Фотоконвертер. Он работает быстро и эффективно, позволяя конвертировать любое количество SVG файлов за раз. Вы сможете довольно быстро оценить, что Фотоконвертер способен сэкономить массу времени которое вы будете тратить при работе вручную.

Скачайте и установите Фотоконвертер

Фотоконвертер легко скачать, установить и использовать — не нужно быть специалистом в компьютерах, чтобы понять как он работает.

Добавьте SVG файлы в Фотоконвертер

Запустите Фотоконвертер и загрузите.svg файлы, которые вы хотите конвертировать в.jpg

Вы можете выбрать SVG файлы через меню Файлы → Добавить файлы либо просто перекинуть их в окно Фотоконвертера.


Выберите место, куда сохранить полученные JPG файлы


Выберите JPG в качестве формата для сохранения

Для выбора JPG в качестве формата сохранения, нажмите на иконку JPG в нижней части экрана, либо кнопку + чтобы добавить возможность записи в этот формат.


Теперь просто нажмите кнопку Старт и конвертация начнется мгновенно, а JPG файлы сохранятся в указанное место с нужными параметрами и эффектами.

Попробуйте бесплатную демо-версию

Видео инструкция

JPG — один из самых популярных форматов изображений, которые используются в настоящее время. Главным его преимуществом является возможность хранить изображения хорошего качества в файлах небольшого размера. Это возможно за счет используемого типа сжатия. Механизм этого вида сжатия устанавливает приоритетность одних частей изображения перед другими, сохраняя высококачественные участки изображения наиболее заметные для человеческого глаза.

SVG — это векторный формат открытого стандарта, который использует язык XML разметки и может содержать анимационную или интерактивную графику. SVG был создан специалистами World Wide Web, организацией содействующей развитию и совместимости веб-продуктов и предлагающей эти продукты свободно. SVG-файлы поддерживаются большинством веб-браузеров и могут быть созданы в программах для рисования или в текстовых редакторах.

Как конвертировать JPG в SVG?

Самый простой способ — это скачать хорошую программу конвертации, например Фотоконвертер. Он работает быстро и эффективно, позволяя конвертировать любое количество JPG файлов за раз. Вы сможете довольно быстро оценить, что Фотоконвертер способен сэкономить массу времени которое вы будете тратить при работе вручную.

Скачайте и установите Фотоконвертер

Фотоконвертер легко скачать, установить и использовать — не нужно быть специалистом в компьютерах, чтобы понять как он работает.

Добавьте JPG файлы в Фотоконвертер

Запустите Фотоконвертер и загрузите.jpg файлы, которые вы хотите конвертировать в.svg

Вы можете выбрать JPG файлы через меню Файлы → Добавить файлы либо просто перекинуть их в окно Фотоконвертера.


Выберите место, куда сохранить полученные SVG файлы


Выберите SVG в качестве формата для сохранения

Для выбора SVG в качестве формата сохранения, нажмите на иконку SVG в нижней части экрана, либо кнопку + чтобы добавить возможность записи в этот формат.


Теперь просто нажмите кнопку Старт и конвертация начнется мгновенно, а SVG файлы сохранятся в указанное место с нужными параметрами и эффектами.

Попробуйте бесплатную демо-версию

Видео инструкция

Как легко преобразовать изображение в HTML

Изображения в основном хранятся в формате JPG; однако иногда мы чувствуем необходимость преобразовать изображение в HTML . На всякий случай, если вы ищете лучший онлайн-инструмент для преобразования изображений в ссылки HTML, вы попали в нужное место. Здесь, в этой статье, мы представим лучший инструмент для преобразования jpg в HTML, который легко позволит вам легко конвертировать конечные номера изображений в формат HTML.

Как преобразовать изображение в HTML с помощью PDFelement Pro

Существует множество инструментов для преобразования изображений в HTML, доступных для вашего ознакомления. Но лишь немногие делают свою работу должным образом. PDFelement ProPDFelement Pro — один из лучших инструментов, позволяющих конвертировать изображения в формат HTML. PDFelement Pro — это универсальный инструмент с надежными функциями. Вы можете использовать этот инструмент не только для преобразования PNG в HTML, но и для преобразования PDF в Word, Excel, JPG и многое другое.

PDFelement Pro прост в использовании, и даже новичок сможет легко выполнить шаги преобразования. Если вам интересно, как конвертировать jpg в HTML, следуйте нашему пошаговому руководству и будьте в курсе.

Шаг 1: Создайте PDF

Загрузите PDFelement Pro на настольный компьютер или ноутбук и нажмите « Создать PDF ». После этого выберите изображение, которое хотите преобразовать, и нажмите « Open PDF ».

Шаг 2. Выполните распознавание символов

Чтобы начать процесс преобразования, нажмите « Редактировать PDF ».Теперь выберите « OCR », нажмите « Выполнить OCR ». После выполнения OCR вы можете редактировать PDF.

Шаг 3. Преобразуйте png в изображение и сохраните

На последнем шаге выберите « Convert » > « To HTML », затем выберите папку для сохранения преобразованного PDF. Нажмите на кнопку « Сохранить ».


Как преобразовать изображение в HTML с помощью iSkysoft PDF Converter

Вы также можете попробовать PDF Converter Pro для преобразования jpg в код HTML.Это хороший инструмент, который многое делает за вас. Используя инструмент iSkysoft PDF Converter, вы сможете конвертировать все виды PDF-файлов в различные форматы, такие как jpg, png, текст, dwg, HTML, excel, word, PowerPoint и другие. Всего за несколько кликов вы сможете начать процесс конвертации, не тратя много времени. Вот пошаговое руководство для вас.

Шаг 1: Создайте PDF

Нажмите на опцию « Create PDF », теперь выберите « Add Files », чтобы добавить файл изображения, который нужно преобразовать, наконец, нажмите на опцию « Create ».

Шаг 2. Конвертируйте файлы

Для последнего шага нажмите « Преобразовать PDF » > « Добавить файлы », затем выберите « в HMTL ». Наконец, нажмите на опцию « Convert », и файл будет преобразован.


Как преобразовать изображение в HTML онлайн

Многие люди не любят загружать дополнительные программы, особенно для преобразования файлов. Если вы тот, кто ищет, как конвертировать изображение в HTML онлайн, вы можете попробовать Convertio.Convertio — это онлайн-инструмент преобразования, который преобразует любой файл в до 200 различных форматов. Это простой в использовании инструмент, и мы поделились простой инструкцией ниже. Пожалуйста, внимательно изучите их и узнайте, как легко вы можете преобразовать изображение jpg в код HTML

.

Шаг 1. Загрузите файл

Во-первых, посетите Convertio и нажмите «Загрузить файлы изображений». Вы можете загрузить файл с Google Диска, своего компьютера и даже из DropBox. Инструмент также позволяет перетаскивать файл.В противном случае вы можете выбрать файлы вручную.

Шаг 2. Конвертируйте изображение в HTML онлайн

Поскольку вы хотите, чтобы файл изображения был преобразован в HTML, вам нужно будет выбрать HTML в качестве выходного формата.

Шаг 3: Загрузите файл

Подождите некоторое время, пока файл будет преобразован. После загрузки вы можете сразу же сохранить файл на компьютере.


Сравнение PDFelement Pro и Convertio

Как у PDFelement Pro, так и у Convertio есть свои плюсы и минусы, но всегда лучше иметь программное обеспечение, сохраненное на вашем рабочем столе, чтобы вы могли легко получить доступ к инструменту, когда он вам понадобится.Ознакомьтесь с основными различиями между PDFelement Pro и Convertio ниже.

Характеристики
PDFelement Pro
Бесплатная загрузка Бесплатная загрузка
Преобразование
Совместимость с ОС Mac, iOS, Windows и Android Онлайн
Цена от $79 / бессрочный от 7,99 долларов США за использование
Простое редактирование Отлично
Язык оптического распознавания символов 25 языков
Файл аннотации

Как преобразовать изображение в расширение HTML

В процессе преобразования изображения в HTML в Интернете доступны различные ручные методы и приложения.В этом блоге мы обсудим как ручные методы, так и использование профессионалов для преобразования изображения в HTML.

При использовании этих методов пользователи не могут массово экспортировать несколько форматов файлов изображений, таких как JPG, PNG, GIF, BMP и многие другие файлы изображений, в формат HTML.

Пользовательский запрос: «Здравствуйте, у меня есть несколько папок, содержащих файлы в формате JPG, PNG и GIF. Поэтому я ищу решение для преобразования их в HTML-код за один раз. Пожалуйста, дайте мне знать, есть ли надежное решение для их экспорта в файл HTML?»

Ручной метод преобразования изображений в формат файла HTML

Это ручные шаги для преобразования изображения в файл с расширением HTML

Шаг 1 Загрузите изображения на Google Диск, затем щелкните правой кнопкой мыши добавленные файлы и выберите параметр «Открыть с помощью»

Шаг 2 Теперь откройте выбранный файл в Google Docx.

Шаг 3 После открытия файла изображения щелкните на вкладке «Файл»

Шаг 4 Выберите формат файла HTML и нажмите кнопку загрузки.

Шаг 5 Теперь перейдите к опции «Загрузка файлов» и извлеките преобразованные файлы.

Эти методы преобразования изображений в файлы HTML могут иметь различные ограничения или недостатки.

Кроме того, повышается вероятность удаления или повреждения данных во время выполнения задачи преобразования.

Но не волнуйтесь, в следующем разделе блога мы предложим вам неограниченное решение для преодоления недостатков ручных методов легкого преобразования изображений в расширение HTML-файла.

Автоматический метод преобразования изображения в HTML в Windows

Лучшее программное обеспечение для пакетного преобразования изображений — это профессиональное программное обеспечение, которое поможет вам без проблем конвертировать несколько изображений в формат файлов HTML в Windows 10, 8 и 7 .

Это программное обеспечение также конвертирует несколько форматов файлов изображений, таких как JPG, JPEG, PNG, TIFF, TGA и т. д.в форматы PDF, DOC, DOCX, HTML и Text(Base64) .

Пользователи могут управлять или устанавливать размер страницы, поля, а также ориентацию страницы.

Это программное обеспечение помогает пользователям преобразовывать файлы изображений в код HTML без потери качества изображения.

Загрузить сейчас Купить сейчас

Основные возможности инструмента преобразования изображений

Сохранить качество изображения — В процессе преобразования новый выделенный размер не повредит свойствам изображения.Этот инструмент создан с использованием новейших или передовых технологий, обеспечивающих качество изображения.

Показать отчет после преобразования — Программное обеспечение покажет общее количество, количество успешных операций, а также отчет о количестве ошибок экспортированных HTML-файлов.

Сохранить один HTML-файл или несколько файлов — Этот инструмент имеет два параметра для преобразования изображения в формат HTML-файла —

  • Создать файл для каждого изображения: Создайте один файл HTML для каждого экспортируемого изображения.
  • Создать один файл HTML для всех изображений: Чтобы создать один файл для хранения всех изображений.

Преобразование нескольких форматов изображений в HTML — Преобразование изображений позволяет пользователю массово заменять изображения на HTML-код. Также поддерживает преобразование различных форматов изображений в форматы DOC, DOCX и Text (Base 64) .

Изменение настроек макета страницы — Эта утилита предлагает три варианта изменения настроек страницы —

  • Размер страницы: Изменить размер страницы A4 на требуемый размер
  • Поля: Установите верхнее, правое, нижнее и левое поля страницы от 2 мм до 10 мм.
  • Ориентация страницы: Измените стиль преобразованных файлов, выбрав режим «Портрет» и «Пейзаж».

Изменить последовательность изображений — Пользователи могут изменить последовательность нескольких изображений, выбрав опцию «Переместить вверх» (переместить выбранный файл вверх) и «Переместить вниз» (переместить требуемое изображение/изображение вниз).

Выберите желаемое расположение — Преобразуйте изображение в HTML-код и выберите нужный путь для сохранения HTML-файла. По умолчанию он установлен на Рабочий стол.

Отзывы

«Это лучший инструмент, который поддерживает несколько форматов изображений. Он имеет различные функции, которые позволяют нам устанавливать или изменять настройки страницы в соответствии с требованиями. Инструмент преобразования изображения в HTML — лучший способ преобразовать файл изображения в код HTML».

«Программное обеспечение для преобразования изображений в HTML — лучший и надежный способ преобразования изображений в формат файла HTML. Это не вредит качеству изображений во время процесса и предоставляет нам новейшие полезные функции.И все это по разумной цене!»

Заключительные слова о том, как преобразовать изображения в HTML-код

Существует ряд пользователей, которые ищут решение для преобразования файла изображения в HTML-код на устройствах Windows. Итак, в этом блоге мы упомянули две полные разные безопасные процедуры/решения (ручной и автоматизированный метод) для преобразования изображения в формат файла HTML без потери данных изображения.

Также прочитайте — Как легко преобразовать изображение в документы в Windows?

3 различных способа преобразования HTML в JPG (со снимками экрана)

У вас есть HTML-файл, который вы хотите преобразовать в JPG?

Это простой процесс, да.Так же просто, как перетащить HTML-файл и экспортировать его в формате JPG.

Если ваш браузер не может открыть HTML-ссылку или вы хотите преобразовать ее в формат цифрового изображения для редактирования, это можно сделать несколькими способами.

Преобразование HTML в JPG очень просто и может быть выполнено с помощью нескольких различных инструментов.

И в большинстве случаев подойдет любой инструмент HTML-to-JPG.

Но существует множество различных инструментов, и важно выбрать правильный.

Иногда, как вы увидите ниже, вы даже можете сделать это прямо со своего компьютера и даже не нуждаетесь в инструменте преобразования.

Ниже мы рассмотрим все случаи преобразования файлов HTML в JPG с примерами и снимками экрана.

Ниже вы узнаете:

  • Различные методы преобразования HTML в JPG
  • Преобразование HTML в JPG с помощью инструментов захвата экрана
  • Преобразование HTML в JPG с помощью онлайн-конвертера Инструмент HTML to JPG

Различные методы преобразования HTML в JPG

Есть несколько способов сделать это.

Но по большей части вы будете либо использовать инструмент для захвата экрана , либо делать это онлайн . Ниже мы рассмотрим оба метода.

Вот несколько инструментов, которые помогут вам преобразовать файл HTML или страницу веб-сайта в файл изображения JPG:

  • Snipping Tool в Windows.
  • Lightshot на Mac.
  • Online-Convert для онлайн-преобразования файлов.

Преобразование HTML в JPG с помощью инструментов захвата экрана

Это самый простой способ преобразования HTML в JPG.Вы можете использовать функцию захвата экрана в своей операционной системе (Snipping Tool для Windows) или в стороннем инструменте, таком как Lightshot.

В системе Apple можно мгновенно создать снимок экрана, одновременно нажав Shift + Command + 4 клавиши . Курсор мыши должен стать перетаскиваемым перекрестием, когда вы выполняете эту комбинацию. Вы должны иметь возможность выбрать конкретную часть экрана, которую вы хотите включить в захват, щелкнув и перетащив курсор.

Разрешение выбранной области экрана отображается в плавающем диалоговом окне.

В системе Windows вы можете открыть встроенную функцию захвата экрана, нажав Ctrl + PrtScn или Windows + Shit + S .

Если вы не собираетесь выполнять какие-либо серьезные манипуляции или редактирование файла JPG, использование функции захвата экрана вашего ПК может быть самым простым способом выполнить эту задачу.

Но если вы хотите редактировать или манипулировать своим изображением, функция захвата экрана будет слишком ограничена.Для этого лучше всего подойдет Photoshop или GIMP.

Но ниже мы рассмотрим только часть преобразования.

Преобразование HTML в JPG с помощью инструмента захвата экрана Windows

Для преобразования формата файла с помощью этого метода вы будете использовать функцию захвата экрана вашей системы.

Если ваш HTML-файл открыт в браузере, вы можете использовать функцию захвата экрана, чтобы захватить конкретную область, которую вы хотите преобразовать в JPG.

Итак, порядок такой:

  1. Откройте HTML-файл в браузере или любом другом инструменте для просмотра.
  2. Сделайте снимок области с помощью инструмента захвата экрана (например, инструмента Snipping в Windows).
  3. Щелкните Файл > Сохранить как .
  4. Выберите местоположение и выберите Сохранить как тип как JPG.

Преобразование HTML в JPG с помощью Lightshot

1. Чтобы начать работу с Lightshot, просто откройте приложение Lightshot в своей системе после его загрузки.

3. Откройте веб-страницу, которую вы хотите преобразовать в JPG.

3.Щелкните значок Lightshot на панели задач или клавишу Print Screen. Щелкните начальную точку и перетащите ее, чтобы выбрать область, которую вы хотите захватить.

Когда вы определились с регионом, появится всплывающее меню, позволяющее выполнять дополнительные действия, такие как добавление линии со стрелкой, создание прямой линии, добавление текста, выделение определенного региона и т. д. Вы можете внести некоторые изменения здесь.

В выбранной области щелкните символ дискеты, чтобы сохранить снимок экрана на свой компьютер.

Затем вы можете сохранить снимок экрана в формате JPG, PNG или BMP.Вы можете сохранить свой снимок экрана локально на своем компьютере, вместо того, чтобы сначала загружать его.

Преобразование HTML в JPG с помощью онлайн-конвертера

Этот метод позволяет преобразовывать HTML в JPG и другие форматы, включая PNG, SVG, GIF, Word (.doc), Excel (.xls) и PowerPoint (.ppt) .

Все, что вам нужно сделать, это загрузить файл или ввести URL-адрес страницы, которую вы хотите преобразовать.

Другой способ преобразования — загрузка HTML-файла, чтобы конвертер преобразовал его в JPG.После того, как вы ввели необходимую информацию, нажмите «Преобразовать в» и выберите предпочтительный выходной формат.

Вот как:

1. Перейдите на сайт Online-Convert.com

2. Просмотрите настройки по умолчанию на странице преобразования HTML в JPG, включая качество и размер выходного изображения. Вы можете применить пользовательские настройки, DPI, изменить размер, обрезать файл и многое другое. Или вы можете просто оставить настройки по умолчанию.

3. Когда вы освоитесь с настройками, нажмите «Загрузить файл» или введите URL-адрес.Если вы выберете этот вариант, убедитесь, что HTML-файл имеет формат, поддерживаемый Online-Convert.com, прежде чем продолжить. Вы также можете загрузить файл из облачного хранилища, такого как Google Диск и Dropbox.

4. Нажмите «Выбрать файл», чтобы загрузить HTML-файл с вашего компьютера. Найдите и загрузите файл, который хотите преобразовать.

5. Нажмите Start, чтобы начать процесс преобразования. Обычно это занимает несколько секунд.

Результат будет доступен для загрузки на ваш компьютер или в облачное хранилище.

Чтобы использовать параметр URL:

1. Нажмите «Ввести URL» и вставьте URL-адрес, который вы хотите преобразовать в JPG.

2. Нажмите Добавить. Инструмент преобразования добавит URL-адрес в ваш список преобразования. Появится диалоговое окно с вопросом, хотите ли вы сделать скриншот ссылки. Нажмите «Сделать снимок экрана».

3. После добавления URL-адреса (он будет добавлен в формате PDF) нажмите «Пуск». Процесс займет несколько секунд. После завершения вы увидите список файлов JPG, которые вы можете загрузить на свой компьютер или загрузить в облако.

У вас также будет возможность загрузить все файлы JPG в виде ZIP-файла.

Факторы, которые следует учитывать при выборе инструмента HTML в JPG

Наконец, прежде чем мы закончим, давайте рассмотрим некоторые факторы, которые следует учитывать, прежде чем принять решение о том, какой инструмент использовать для преобразования HTML в JPG:

  • Как это работает — Простое объяснение того, как работает программа, полезно, особенно для новичков. Это даст вам краткое представление о том, чего ожидать от выбранного конвертера HTML в JPG.
  • Размер файла — Размер файла имеет значение, особенно если вы пытаетесь сэкономить место на своем компьютере. Файлы HTML, как правило, относительно небольшие, поэтому это не должно иметь большого значения, но на всякий случай сначала проверьте размеры файлов, прежде чем преобразовывать HTML в JPG.
  • Качество изображения . Качество изображения является важным фактором, который следует учитывать, особенно если вы планируете опубликовать преобразованное изображение на своем веб-сайте. Высококачественное изображение может повысить эффективность ваших сообщений, поэтому лучше всего искать конвертер HTML в JPG, который выводит изображения с оптимальным качеством.
  • Поддерживаемые форматы — Проверьте, может ли конвертер поддерживать все типы файлов, с которыми вам нужно работать. HTML, PNG, GIF, JPG и другие веб-изображения являются наиболее распространенными, которые вы найдете в файлах HTML.
  • Поддерживаемые платформы . Поскольку для разных операционных систем (и даже браузеров) существуют разные инструменты, проверьте, совместим ли выбранный вами инструмент с вашей системой или браузером. Вы же не хотите тратить время на перепробование множества конвертеров только для того, чтобы обнаружить, что выбранный вами не работает на вашем ПК или в браузере.

Кроме того, имейте в виду, что не все конвертеры HTML в JPG бесплатны, и может быть пробный период, прежде чем вы сможете конвертировать HTML в JPG бесплатно. Если вы планируете протестировать программу, убедитесь, что она не имеет ограниченного числа использований, прежде чем покупать полную версию.

Заключение

В Интернете есть несколько инструментов, которые помогут вам преобразовать HTML в JPG. Большинство этих инструментов поставляются как с бесплатными, так и с премиальными опциями.

Если это то, что вы часто делаете или будете делать в будущем, возможно, стоит инвестировать в платный конвертер, поскольку большинство из них предлагают больше функций, чем их бесплатные аналоги.

Первые два рассмотренных нами метода позволяли делать скриншоты веб-страниц, но показывать только часть всего содержимого.

Последний метод показал, как можно преобразовать HTML в JPG, превратив всю веб-страницу в изображение или серию изображений одновременно.

Ищете другие способы управления преобразованием HTML или PDF?

Обязательно ознакомьтесь с:

И, наконец, ознакомьтесь с PDF Renderer от Inkit, чтобы узнать, как конвертировать HTML в PDF в масштабе в качестве разработчика.

Как преобразовать изображение в код HTML? – Sluiceartfair.com

Как преобразовать изображение в код HTML?

Как преобразовать jpg в html?

  1. Загрузить jpg-файл. Выберите файл jpg, который вы хотите конвертировать, с вашего компьютера, Google Диска, Dropbox или перетащите его на страницу.
  2. Преобразование jpg в html. Выберите html или любой другой формат, который вы хотите преобразовать.
  3. Загрузите ваш html-файл.

Можно ли использовать JPG в HTML?

Большинство обычных форматов изображений (JPEG, GIF, PNG, BMP, TIFF, SVG) будут работать в большинстве ситуаций большую часть времени.

Как превратить картинку в код?

Как преобразовать изображение в код HTML

  1. Выберите изображение.
  2. Сохраните изображение локально или в Интернете.
  3. Откройте документ HTML.
  4. Отрегулируйте ширину изображения по своему усмотрению в пикселях.
  5. Отрегулируйте высоту изображения по своему усмотрению в пикселях.
  6. При необходимости комбинируйте регулировки ширины и высоты.

Как преобразовать мой веб-сайт в файл?

Интегрируйте наши инструменты конвертации файлов на свой веб-сайт

  1. Преобразование файла в определенный формат с возможностью выбора параметров преобразования.С помощью этой опции вы отправляете своего пользователя на нашу страницу с URL-адресом, который он хочет преобразовать.
  2. Преобразование файла с использованием определенных параметров с возможностью выбора целевого формата.
  3. Используйте наш API.

Как лучше преобразовать JPG в HTML?

Затем перейдите в «Файл» > «Загрузить» > «HTML», чтобы сохранить его в виде HTML-файла. PDFelement — лучший конвертер jpg в html, так как в нем есть все, что нужно, чтобы стать современной программой. Все функции программы основаны на том, что она работает с файлами PDF.В файлах PDF нет ни одного аспекта, на который не распространяется PDFelement.

Насколько велик файл JPG в формате HTML?

Размер файла JPG может быть до 100 Мб. Нажмите кнопку «Конвертировать», чтобы начать конвертацию. Когда процесс преобразования завершится, вы сможете скачать HTML-файл. ❓ Как конвертировать JPG в HTML? Сначала вам нужно добавить файл для преобразования: перетащите файл JPG или нажмите кнопку «Выбрать файл». Затем нажмите кнопку «Конвертировать».

Как преобразовать изображение JPG в HTML на Mac?

Как конвертировать JPG в HTML на Mac? 1 Загрузите и установите Cisdem PDF Converter OCR на свой Mac.2 Импорт одного или нескольких изображений в формате JPG или других изображений. В интерфейсе «Конвертер» перетащите изображения для добавления или нажмите «+», чтобы загрузить изображения. 3 Подготовьтесь к преобразованию JPG в HTML. 4 Нажмите «Преобразовать», чтобы экспортировать JPG или другое изображение в формате html на Mac.

Как вставить фотографию JPEG в файл HTML?

Откройте документ HTML для веб-страницы, на которой будет отображаться изображение. Начните с тега img. Найдите URL вашего изображения. Сохраните изменения. Давайте представим, что у нас на компьютере есть изображение собаки, сохраненное как «funny-dog.jpg», и мы хотим вставить его на веб-страницу; вот код, который мы будем использовать: Давайте проанализируем этот код.

Как конвертировать изображения из JPEG в HTML?

шага для преобразования JPG в HTML с помощью Google Docs Войдите в свою учетную запись Google> Google Drive. Нажмите «Создать» > «Загрузить файл», чтобы добавить JPG или другие файлы изображений. Щелкните правой кнопкой мыши файл JPG, выберите «Открыть с помощью»> «Документы Google», чтобы открыть файл JPG в Документах Google. Как только файл будет импортирован, вы обнаружите, что текст доступен для редактирования.

Можно ли преобразовать JPEG в файл HTML?

На самом деле, преобразование JPG в HTML выполняется очень просто, если для этой цели используется PDFelement. Это высоко оцененная программа из-за особенностей, которые она представляет. Для преобразования jpg в html программа настоятельно рекомендуется по сравнению с любой другой, доступной в Интернете.

Как преобразовать JPG в текст?

Шаг 1. Откройте веб-браузер на своем компьютере и перейдите на веб-сайт Online OCR. Шаг 2. Нажмите пункт меню «Выбрать файл», расположенный на главной странице веб-сайта.Шаг 3. Используйте средство выбора файлов на сайте, чтобы выбрать изображение JPG для преобразования в текстовый формат.

Как преобразовать файлы JPG в PDF?

Acrobat Преобразование JPG в PDF. Вы можете использовать программное обеспечение Adobe Acrobat, известное своими возможностями редактирования PDF, для преобразования изображения в PDF. В программе нажмите кнопку «Улучшить сканирование». Затем нажмите «Выбрать файл» и выберите JPG или другой файл изображения, который вы хотите преобразовать в PDF.

Преобразование изображения только в код HTML+CSS — HTML и CSS — Форумы SitePoint

Здравствуйте,
У меня есть вопрос, я получил заголовок для своего сайта в виде изображения PNG, и я хотел бы знать, возможно ли преобразовать его в текст, стилизованный только с помощью CSS.
Вот предварительный просмотр того, как это выглядит в виде изображения:

Кто-нибудь думает, что это возможно сделать с помощью CSS?

Вы можете сделать что-то вроде этого:
http://www.pmob.co.uk/temp/alternatetext.htm

Поиграл с верхней координатой, чтобы получился темно-синий на пиксель или два ниже… но, честно говоря, я бы просто использовал изображение. Не стоит.

Только что нашел этот сайт: http://cssway.thebigerns.com/products/css-fancy-text/
Там вы можете найти некоторые текстовые эффекты CSS3.

Следует отметить, что это возможно только в том случае, если шрифт широко доступен или доступен как веб-шрифт.

ПолОБ #5

Привет,

Только для webkit вы можете добавить линейный градиент внутри текста, как показано в этом коде, который очень близок к дизайну выше.

Можно даже анимировать :).

ультейн #6

Эй,
Спасибо всем за ответы
Да, я видел много примеров стилей текста, таких как анимация теней 3D и т. д., это выглядит потрясающе, но очень разочаровывает отсутствие поддержки даже после такого долгого времени, когда CSS3 уже существует.

В любом случае, я не зациклен на примере, который я показал, просто интересно, есть ли что-то хорошее, что можно создать, используя только CSS+HTML, с хорошим запасом для IE8 (на самом деле мне больше не нужен этот браузер, и я вообще пофиг на IE7-)

Я попытаюсь что-нибудь придумать и опубликую здесь результаты, если мне удастся что-то сделать для обратной связи

молона #7

Можно добиться аналогичного эффекта с помощью некоторых градиентов (не уверен, что вы можете использовать два линейных градиента, как в вашем примере). Теперь блестящие кусочки будут другой историей

Как научить ИИ преобразовывать макеты дизайна в HTML и CSS

Эмиль Валлнер

В течение трех лет глубокое обучение изменит фронтенд-разработку.Это повысит скорость прототипирования и снизит барьер для создания программного обеспечения.

В прошлом году эта область получила широкое распространение, когда Тони Белтрамелли представил бумагу pix2code, а Airbnb запустила sketch3code.

Photo by Wesson Wang on Unsplash

В настоящее время самым большим препятствием для автоматизации фронтенд-разработки является вычислительная мощность. Однако мы можем использовать существующие алгоритмы глубокого обучения вместе с синтезированными обучающими данными, чтобы прямо сейчас приступить к изучению искусственной автоматизации интерфейса.

В этом посте мы научим нейронную сеть кодировать базовый веб-сайт HTML и CSS на основе изображения макета дизайна.Вот краткий обзор процесса:

1) Предоставление изображения дизайна обученной нейронной сети
2) Нейронная сеть преобразует изображение в HTML-разметку
3) Визуализация выходных данных

Мы создадим нейронную сеть в три итерации.

Сначала мы сделаем минимальную версию, чтобы разобраться с движущимися частями. Вторая версия, HTML, будет сосредоточена на автоматизации всех шагов и объяснении слоев нейронной сети. В окончательной версии Bootstrap мы создадим модель, которая может обобщать и исследовать слой LSTM.

Весь код подготовлен на GitHub и FloydHub в блокнотах Jupyter. Все ноутбуки FloydHub находятся в каталоге floydhub , а локальные эквиваленты — в каталоге local .

Модели основаны на бумаге pix2code Белтрамелли и учебниках по подписям к изображениям Джейсона Браунли. Код написан на Python и Keras, фреймворке поверх TensorFlow.

Если вы новичок в глубоком обучении, я бы порекомендовал познакомиться с Python, обратным распространением и свёрточными нейронными сетями.Три моих предыдущих поста в блоге FloydHub помогут вам начать работу:

Core Logic

Давайте подытожим нашу цель. Мы хотим построить нейронную сеть, которая будет генерировать HTML/CSS-разметку, соответствующую скриншоту.

Когда вы обучаете нейронную сеть, вы даете ей несколько скриншотов с соответствующим HTML.

Он обучается, предсказывая все совпадающие теги разметки HTML один за другим. Когда он предсказывает следующий тег разметки, он получает снимок экрана, а также все правильные теги разметки до этого момента.

Вот простой пример обучающих данных в Google Sheet.

Создание модели, предсказывающей слово за словом, является сегодня наиболее распространенным подходом. Существуют и другие подходы, но именно этот метод мы будем использовать в этом руководстве.

Обратите внимание, что для каждого прогноза создается один и тот же снимок экрана. Таким образом, если ему нужно предсказать 20 слов, он получит один и тот же дизайн-макет двадцать раз. Пока не беспокойтесь о том, как работает нейронная сеть. Сосредоточьтесь на понимании входных и выходных данных нейронной сети.

Давайте сосредоточимся на предыдущей разметке. Скажем, мы обучаем сеть предсказывать предложение «Я умею программировать». Когда он получает «я», он предсказывает «могу». В следующий раз он получит «Я могу» и предскажет «код». Он получает все предыдущие слова и должен только предсказать следующее слово.

Нейронная сеть создает признаки из данных. Сеть создает функции для связи входных данных с выходными данными. Он должен создавать представления, чтобы понять, что находится на каждом снимке экрана, синтаксис HTML, который он предсказал.Это создает знания для прогнозирования следующего тега.

Когда вы хотите использовать обученную модель для использования в реальных условиях, это похоже на обучение модели. Текст генерируется один за другим с одним и тем же скриншотом каждый раз. Вместо того, чтобы кормить его правильными HTML-тегами, он получает разметку, которую он сгенерировал до сих пор. Затем он предсказывает следующий тег разметки. Предсказание начинается с «начального тега» и останавливается, когда оно прогнозирует «конечный тег» или достигает максимального предела. Вот еще один пример в Google Sheet.

Версия «Hello World»

Давайте создадим версию «Hello World». Мы отправим в нейронную сеть скриншот с веб-сайтом, отображающим «Hello World!» и научите его генерировать разметку.

Сначала нейронная сеть отображает макет дизайна в список значений пикселей. От 0 до 255 по трем каналам — красному, синему и зеленому.

Чтобы представить разметку так, чтобы ее понимала нейронная сеть, я использую одно горячее кодирование. Таким образом, предложение «Я умею программировать» может быть отображено, как показано ниже.

На приведенном выше рисунке мы включаем начальный и конечный теги. Эти теги указывают, когда сеть начинает свои прогнозы и когда остановиться.

В качестве входных данных мы будем использовать предложения, начиная с первого слова, а затем добавляя каждое слово по одному. Выходные данные всегда представляют собой одно слово.

Предложения следуют той же логике, что и слова. Им также нужна одинаковая длина ввода. Вместо того, чтобы ограничиваться словарным запасом, они ограничены максимальной длиной предложения. Если он короче максимальной длины, вы заполняете его пустыми словами, словом, состоящим только из нулей.

Как видите, слова печатаются справа налево. Это заставляет каждое слово менять позицию для каждого тренировочного раунда. Это позволяет модели запоминать последовательность вместо того, чтобы запоминать положение каждого слова.

На приведенном ниже рисунке показаны четыре прогноза. Каждая строка — это одно предсказание. Слева изображения представлены в трех цветовых каналах: красном, зеленом и синем, а также предыдущие слова. За скобками указаны предсказания одно за другим, заканчивающиеся красным квадратом, чтобы отметить конец.

зеленых блоков = стартовые жетоны | красный блок = маркер конца
  #Длина самого длинного предложенияmax_caption_len = 3#Размер словарного запаса vocab_size = 3  
  # Загружаем по одному скриншоту для каждого слова и превращаем их в цифры images = []for i in range(2): images .append(img_to_array(load_img('screenshot.jpg', target_size=(224, 224))))images = np.array(images, dtype=float)# Ввод предварительной обработки для модели VGG16images = preprocess_input(images)  
  # Превратить стартовые токены в однократное кодированиеhtml_input = np.array( [[[0., 0., 0.], #start [0., 0., 0.], [1., 0., 0.]], [[0., 0., 0. ], #start Hello World! [1., 0., 0.], [0., 1., 0.]]])  
  # Превратить следующее слово в однократное encodingnext_words = np.array( [[0., 1., 0.], # Hello World! [0., 0., 1.]]) # end  
  # Загрузить Модель VGG16 обучена на imagenet и выводит классификацию featureVGG = VGG16(weights='imagenet', include_top=True)# Извлечение признаков из imagefeatures = VGG.предсказать(изображения)  
  #Загрузить объект в сеть, применить плотный слой и повторить вектор vgg_feature = Input(shape=(1000,))vgg_feature_dense = Dense(5)(vgg_feature)vgg_feature_repeat = RepeatVector(max_caption_len) (vgg_feature_dense)# Извлечение информации из входной последовательности language_input = Input(shape=(vocab_size, vocab_size))language_model = LSTM(5, return_sequences=True)(language_input)  
  # Объединение информации из изображения и inputdecoder = concatenate([vgg_feature_repeat, language_model])# Извлечь информацию из конкатенированного outputdecoder = LSTM(5, return_sequences=False)(decoder)# Предсказать, какое слово будет следующимdecoder_output = Dense(vocab_size, активация='softmax')(decoder)# Скомпилировать и запустите модель нейронной сети model = Model(inputs=[vgg_feature, language_input], outputs=decoder_output)model.compile(loss='categorical_crossentropy', Optimizer='rmsprop')  
  # Обучить нейронную сетьmodel.fit([features, html_input], next_words, batch_size=2, shuffle=False, epochs=1000)  

In в версии hello world мы используем три токена: start ,

Hello World!

< ;/h2& gt;
и конец. Токен может быть любым. Это может быть символ, слово или предложение. Версии символов требуют меньшего словарного запаса, но ограничивают нейронную сеть.Токены уровня Word, как правило, работают лучше всего.

Здесь мы делаем предсказание:

  # Создаем пустое предложение и вставляем начальный токенsentence = np.zeros((1, 3, 3)) # [[0,0,0], [0,0,0 ], [0,0,0]]start_token = [1., 0., 0.] #startsentence[0][2] = start_token # поместите start в пустое предложение # Делаем первый прогноз с помощью start tokensecond_word = model. прогноз([np.array([features[1]]), предложение]) # Поместите второе слово в предложение и сделайте окончательный прогнозsentence[0][1] = start_tokensentence[0][2] = np.round(second_word) Third_word = model.predict([np.array([features[1]]), предложение]) # Поместите начальный токен и два наших прогноза в предложение предложение[0][0] = start_tokensentence[0] [1] = np.round(second_word)sentence[0][2] = np.round(second_word) # Преобразование наших горячих прогнозов в окончательный tokensvocabulary = ["start", "

Hello World!

", "end"]для i в предложении[0]:print(vocabulary[np.argmax(i)], end=' ')

Вывод

  • 10 эпох: начало начало начало
  • 100 эпох: начало

    Hello World!

    <
    ;center>

    Привет, мир!

  • 300 эпох: start

    Привет, мир!

    >< /center> end

Допущенные мной ошибки:

  • Соберите первую рабочую версию перед сбором данных. В начале этого проекта мне удалось получить копию старого архива хостинг-сайта Geocities. У него было 38 миллионов веб-сайтов. Ослепленный потенциалом, я проигнорировал огромную рабочую нагрузку, которая потребовалась бы для сокращения словарного запаса размером в 100 тысяч.
  • Работа с данными объемом в терабайт требует хорошего оборудования или большого терпения. После того, как мой Mac столкнулся с несколькими проблемами, я решил использовать мощный удаленный сервер. Ожидайте арендовать установку с 8 современными ядрами ЦП и подключением к Интернету 1GPS, чтобы иметь достойный рабочий процесс.
  • Ничто не имело смысла, пока я не понял входные и выходные данные. Ввод, X, это один снимок экрана и предыдущие теги разметки. Выход, Y, является следующим тегом разметки. Когда я получил это, стало легче понять все между ними. Также стало проще экспериментировать с разными архитектурами.
  • Остерегайтесь кроличьих нор. Поскольку этот проект пересекается со многими областями глубокого обучения, по пути я застрял во множестве кроличьих нор.Я потратил неделю на программирование RNN с нуля, слишком увлекся встраиванием векторных пространств и соблазнился экзотическими реализациями.
  • Сети преобразования изображения в код представляют собой замаскированные модели подписей к изображениям. Даже когда я узнал об этом, я все еще игнорировал многие документы с подписями к изображениям просто потому, что они были менее крутыми. Как только у меня появилась некоторая перспектива, я ускорил свое изучение проблемного пространства.

Запуск кода на FloydHub

FloydHub — это учебная платформа для глубокого обучения.Я столкнулся с ними, когда впервые начал изучать глубокое обучение, и с тех пор я использовал их для обучения и управления своими экспериментами по глубокому обучению. Вы можете запустить свою первую модель в течение 30 секунд, нажав эту кнопку:

Откроется рабочая область на FloydHub, где вы найдете ту же среду и набор данных, что и для версии Bootstrap . Вы также можете найти обученные модели для тестирования.

Или вы можете выполнить установку вручную, выполнив следующие действия: 2-минутная установка или мое 5-минутное пошаговое руководство.

Клонировать репозиторий
  git clone https://github.com/emilwallner/Screenshot-to-code-in-Keras.git  
Войти и запустить инструмент командной строки FloydHub
Запустите блокнот Jupyter на облачной машине с графическим процессором FloydHub:
  floyd run --gpu --env tensorflow-1.4 --data emilwallner/datasets/ imagetocode/2:data --mode jupyter  

Все блокноты подготовлены внутри каталога FloydHub.Местные эквиваленты находятся под местными. После запуска вы можете найти первую записную книжку здесь: floydhub/Hello world/hello world.ipynb.

Если вам нужны более подробные инструкции и объяснение флагов, посмотрите мой предыдущий пост.

Версия HTML

В этой версии мы автоматизируем многие шаги из модели Hello World. В этом разделе основное внимание будет уделено созданию масштабируемой реализации и движущихся частей нейронной сети.

Эта версия не сможет предсказать HTML со случайных веб-сайтов, но все же это отличная настройка для изучения динамики проблемы.

Обзор

Если мы расширим компоненты предыдущего графика, он будет выглядеть так.

Есть два основных раздела. Во-первых, энкодер. Здесь мы создаем функции изображения и предыдущие функции разметки. Функции — это строительные блоки, которые сеть создает для соединения макетов дизайна с разметкой. В конце кодировщика мы приклеиваем признаки изображения к каждому слову в предыдущей разметке.

Затем декодер берет комбинированную функцию дизайна и разметки и создает следующую функцию тега.Эта функция запускается через полностью подключенную нейронную сеть для прогнозирования следующего тега.

Особенности дизайна макета

Поскольку нам нужно вставлять по одному скриншоту для каждого слова, это становится узким местом при обучении сети (пример). Вместо использования изображений мы извлекаем информацию, необходимую для создания разметки.

Информация закодирована в функции изображения. Это делается с помощью уже предварительно обученной сверточной нейронной сети (CNN). Модель предварительно обучена в Imagenet.

Мы извлекаем признаки из слоя перед окончательной классификацией.

В итоге мы получаем 1536 изображений размером восемь на восемь пикселей, известных как функции. Хотя нам их трудно понять, нейронная сеть может извлекать объекты и положение элементов из этих признаков.

Функции разметки

В версии hello world для представления разметки использовалось однократное кодирование. В этой версии мы будем использовать встраивание слов для ввода и сохраним однократное кодирование для вывода.

То, как мы структурируем каждое предложение, остается прежним, но то, как мы сопоставляем каждый токен, меняется. Горячее кодирование обрабатывает каждое слово как изолированную единицу. Вместо этого мы преобразуем каждое слово во входных данных в списки цифр. Они представляют отношения между тегами разметки.

Размер этого встраивания слов равен восьми, но часто варьируется от 50 до 500 в зависимости от размера словаря.

Восемь цифр для каждого слова являются весами, подобными обычной нейронной сети.Они настроены на отображение того, как слова соотносятся друг с другом (Миколов и др., 2013).

Так мы начинаем разрабатывать функции разметки. Особенности — это то, что разрабатывает нейронная сеть, чтобы связать входные данные с выходными данными. Пока не беспокойтесь о том, что это такое, мы углубимся в это в следующем разделе.

Кодировщик

Мы возьмем вложения слов, пропустим их через LSTM и вернем последовательность функций разметки. Они проходят через распределенный по времени плотный слой — представьте его как плотный слой с несколькими входами и выходами.

Параллельно элементы изображения сначала выравниваются. Независимо от того, как были структурированы цифры, они трансформируются в один большой список чисел. Затем мы применяем плотный слой к этому слою, чтобы сформировать функцию высокого уровня. Эти функции изображения затем объединяются с функциями разметки.

Это может быть трудно понять, поэтому давайте разберемся.

Функции разметки

Здесь мы запускаем вложения слов через слой LSTM. На этом рисунке все предложения дополнены, чтобы достичь максимального размера в три токена.

Чтобы смешивать сигналы и находить шаблоны более высокого уровня, мы применяем плотный слой TimeDistributed к функциям разметки. Плотность TimeDistributed аналогична плотному слою, но с несколькими входами и выходами.

Характеристики изображения

Параллельно подготавливаем изображения. Мы берем все функции мини-изображения и превращаем их в один длинный список. Информация не изменена, просто реорганизована.

Опять же, чтобы смешивать сигналы и извлекать понятия более высокого уровня, мы применяем плотный слой.Поскольку мы имеем дело только с одним входным значением, мы можем использовать обычный плотный слой. Чтобы связать функции изображения с функциями разметки, мы копируем функции изображения.

В данном случае у нас есть три функции разметки. Таким образом, мы получаем равное количество функций изображения и функций разметки.

Объединение изображения и функций разметки

Все предложения дополняются для создания трех функций разметки. Поскольку мы подготовили функции изображения, теперь мы можем добавить по одной функции изображения для каждой функции разметки.

После привязки одного элемента изображения к каждому элементу разметки мы получаем три элемента разметки изображения. Это ввод, который мы подаем в декодер.

Декодер

Здесь мы используем комбинированные функции разметки изображения для предсказания следующего тега.

В приведенном ниже примере мы используем три пары функций разметки изображения и выводим одну следующую функцию тега.

Обратите внимание, что для слоя LSTM последовательность установлена ​​на false. Вместо того, чтобы возвращать длину входной последовательности, он предсказывает только один признак.В нашем случае это функция для следующего тега. Он содержит информацию для окончательного прогноза.

Окончательный прогноз

Плотный слой работает как традиционная нейронная сеть с прямой связью. Он соединяет 512 цифр в следующей функции тега с 4 окончательными прогнозами. Скажем, в нашем лексиконе есть 4 слова: начало, привет, мир и конец.

Словарный прогноз может быть [0,1, 0,1, 0,1, 0,7]. Активация softmax в плотном слое распределяет вероятность от 0 до 1, при этом сумма всех прогнозов равна 1.В этом случае он предсказывает, что 4-е слово является следующим тегом. Затем вы переводите однократное кодирование [0, 0, 0, 1] в отображаемое значение, скажем, «конец».

  # Загрузите изображения и предварительно обработайте их для начала-resnetimages = []all_filenames = listdir('images/')all_filenames.sort()for filename in all_filenames: images.append(img_to_array(load_img('images/'+filename) , target_size=(299, 299))))images = np.array(images, dtype=float)images = preprocess_input(images)  
  # Пропустить изображения через inception-resnet и извлечь функции без слоя классификации IR2 = InceptionResNetV2(веса='imagenet', include_top=False)features = IR2.прогнозирование(изображения)  
  # Мы ограничим каждую входную последовательность до 100 tokensmax_caption_len = 100# Инициализируем функцию, которая создаст наш словарь tokenizer = Tokenizer(filters='', split=" ", lower=False)  
  # Прочитать документ и вернуть stringdef load_doc(filename): file = open(filename, 'r') text = file.read() file.close() return text  
  # Загрузить все файлы HTMLX = [ ]all_filenames = listdir('html/')all_filenames.sort() for filename in all_filenames: X.append(load_doc('html/'+filename))  
  # Создать словарь из html-файловtokenizer.fit_on_texts(X)  
  # Добавить +1, чтобы оставить пробел для пустых словvocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1# Преобразовать каждое слово в текстовом файле в соответствующий словарь indexsequences = tokenizer.texts_to_sequences(X)# Самый длинный файл HTMLmax_length = max(len(s) для s в последовательностях)  
  # Инициализировать наши окончательные входные данные для моделиX, y, image_data = list(), list(), list()for img_no, seq in enumerate(sequences): for i in range(1, len(seq)): # Добавить всю последовательность во вход и оставить только следующее слово для вывода in_seq, out_seq = seq[:i], seq[i] # Если предложение короче max_length, заполнить его пустыми словами in_seq = pad_sequences([ in_seq], maxlen=max_length)[0] # Преобразовать вывод в горячее кодирование out_seq = to_categorical([out_seq], n um_classes=vocab_size)[0] # Добавить изображение, соответствующее HTML-файлу image_data.append(features[img_no]) # Сократите входное предложение до 100 токенов и добавьте его к входным данным X.append(in_seq[-100:]) y.append(out_seq)  
  X, y, image_data = np.array(X), np.array(y), np.array(image_data)  
  # Создаем encoderimage_features = Input(shape=(8, 8, 1536,))image_flat = Flatten()(image_features) image_flat = Плотный (128, активация = 'relu') (image_flat) ir2_out = RepeatVector (max_caption_len) (image_flat)  
  )(language_input)language_model = LSTM(256, return_sequences=True)(language_model)language_model = LSTM(256, return_sequences=True)(language_model)language_model = TimeDistributed(Dense(128, активация='relu'))(language_model)  
  # Создать декодерdecoder = concatenate([ir2_out, language_model])decoder = LSTM(512, return_sequences=False)(dec oder)decoder_output = Dense(vocab_size, активация='softmax')(декодер)  
  # Скомпилируйте modelmodel = Model(inputs=[image_features, language_input], outputs=decoder_output)model.compile(loss='categorical_crossentropy', Optimizer='rmsprop')  
  # Обучить нейронную сетьmodel.fit([image_data, X], y, batch_size=64, shuffle=False, epochs=2)  
  # сопоставить целое число с worddef word_for_id(integer, tokenizer): for word, index in tokenizer.word_index.items(): if index == integer: return word return None  
  # сгенерировать описание для imagedef generate_desc( model, tokenizer, photo, max_length): # запустить процесс генерации in_text = 'START' # выполнить итерацию по всей длине последовательности для i в диапазоне (900): # целочисленное кодирование входной последовательности sequence = tokenizer.texts_to_sequences([in_text])[0][-100:] # pad input sequence = pad_sequences([sequence], maxlen=max_length) # прогнозировать следующее слово yhat = model.predict([photo,sequence], verbose=0) # преобразовать вероятность в целое число yhat = np.argmax(yhat) # преобразовать целое число в слово word = word_for_id(yhat, tokenizer) # остановить, если мы не можем преобразовать слово, если слово равно None: break # добавить в качестве входных данных для генерации следующего слова in_text + = ' ' + word # Вывести предсказание print(' ' + word, end='') # остановить, если мы предсказываем конец последовательности if word == 'END': break return  
  # Загрузить и изображение, предварительно обработайте его для IR2, извлеките функции и сгенерируйте HTMLtest_image = img_to_array(load_img('images/87.jpg', target_size=(299, 299)))test_image = np.array(test_image, dtype=float)test_image = preprocess_input(test_image)test_features = IR2.predict(np.array([test_image]))generate_desc(модель, токенизатор , np.array(test_features), 100)  

Вывод

Ссылки на сгенерированные веб-сайты

Если вы ничего не видите при нажатии на эти ссылки, вы можете щелкнуть правой кнопкой мыши и выбрать «Просмотр исходного кода страницы». Вот оригинальный сайт для справки.

Ошибки, которые я сделал:

  • LSTM намного тяжелее для моего познания по сравнению с CNN .Когда я развернул все LSTM, их стало легче понять. Видео Fast.ai о RNN было очень полезным. Кроме того, сосредоточьтесь на функциях ввода и вывода, прежде чем пытаться понять, как они работают.
  • Создать словарный запас с нуля намного проще, чем сузить огромный словарный запас. Сюда входит все: от шрифтов, размеров div и шестнадцатеричных цветов до имен переменных и обычных слов.
  • Большинство библиотек созданы для разбора текстовых документов, а не кода. В документах все разделяется пробелом, а в коде нужен кастомный парсинг.
  • Вы можете извлекать признаки с помощью модели, обученной в Imagenet. Это может показаться нелогичным, поскольку в Imagenet мало веб-изображений. Однако потери на 30% выше по сравнению с моделью pix2code, которая обучается с нуля. Было бы интересно использовать модель типа начальной загрузки и повторной сети, основанную на веб-снимках экрана.

Версия Bootstrap

В нашей окончательной версии мы будем использовать набор данных сгенерированных сайтов начальной загрузки из статьи pix2code.Используя загрузчик Twitter, мы можем комбинировать HTML и CSS и уменьшать размер словаря.

Мы позволим ему генерировать разметку для снимка экрана, которого он раньше не видел. Мы также рассмотрим, как он формирует знания о снимке экрана и разметке.

Вместо того, чтобы обучать его разметке начальной загрузки, мы будем использовать 17 упрощенных токенов, которые затем переведем в HTML и CSS. Набор данных включает 1500 тестовых скриншотов и 250 проверочных изображений. На каждый скриншот приходится в среднем 65 токенов, что дает 96925 обучающих примеров.

Путем настройки модели в документе pix2code модель может предсказывать веб-компоненты с точностью 97% (жадный поиск 4-ngram BLEU, подробнее об этом позже).

Комплексный подход

Извлечение признаков из предварительно обученных моделей хорошо работает в моделях подписей к изображениям. Но после нескольких экспериментов я понял, что сквозной подход pix2code лучше подходит для решения этой проблемы. Предварительно обученные модели не обучались на веб-данных и настроены для классификации.

В этой модели мы заменяем предварительно обученные признаки изображения легкой сверточной нейронной сетью. Вместо того, чтобы использовать максимальное объединение для увеличения плотности информации, мы увеличиваем шаги. Это сохраняет положение и цвет элементов интерфейса.

Для этого используются две основные модели: сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN). Наиболее распространенной рекуррентной нейронной сетью является долговременная память (LSTM), поэтому я буду ссылаться на нее.

Существует множество отличных руководств по CNN, и я рассмотрел их в своей предыдущей статье. Здесь я сосредоточусь на LSTM.

Понимание временных шагов в LSTM

Одна из самых сложных вещей в LSTM — это временные шаги. Ванильную нейронную сеть можно представить как два временных шага. Если вы дадите ему «Привет», он предскажет «Мир». Но было бы трудно предсказать больше временных шагов. В приведенном ниже примере входные данные имеют четыре временных шага, по одному для каждого слова.

LSTM созданы для ввода с временными шагами.Это нейронная сеть, настроенная для получения информации по порядку. Если развернуть нашу модель, она будет выглядеть так. Для каждого шага вниз вы сохраняете одинаковые веса. Вы применяете один набор весов к предыдущему выходу, а другой — к новому входу.

Взвешенные входные и выходные данные объединяются и добавляются вместе с активацией. Это результат для этого временного шага. Поскольку мы повторно используем веса, они получают информацию из нескольких входных данных и формируют знания о последовательности.

Вот упрощенная версия процесса для каждого временного шага в LSTM.

Чтобы понять эту логику, я бы порекомендовал создать RNN с нуля с помощью блестящего руководства Эндрю Траска.

Понимание единиц в слоях LSTM

Количество единиц в каждом слое LSTM определяет его способность к запоминанию. Это также соответствует размеру каждой выходной функции. Опять же, функция — это длинный список чисел, используемых для передачи информации между слоями.

Каждый модуль на уровне LSTM учится отслеживать различные аспекты синтаксиса.Ниже представлена ​​визуализация модуля, который отслеживает информацию в строке div. Это упрощенная разметка, которую мы используем для обучения модели начальной загрузки.

Каждый модуль LSTM поддерживает состояние ячейки. Думайте о состоянии клетки как о памяти. Веса и активации используются для изменения состояния по-разному. Это позволяет слоям LSTM точно настраивать, какую информацию сохранять и отбрасывать для каждого входа.

В дополнение к передаче функции вывода для каждого входа, он также пересылает состояния ячеек, одно значение для каждой единицы в LSTM.Чтобы понять, как взаимодействуют компоненты в LSTM, я рекомендую учебник Колаха, реализацию Numpy Джаясири, а также лекцию и статью Карфея.

  dir_name = 'resources/eval_light/'  
  # Прочитать файл и вернуть строкуdef load_doc(filename): file = open(filename, 'r') text = file.read() file.close() return text  
  def load_data(data_dir): text = [] images = [] # Загрузить все файлы и упорядочить их all_filenames = listdir(data_dir) all_filenames.sort() для имени файла в (all_filenames): if filename[-3:] == "npz": # Загрузить изображения, уже подготовленные в массивах image = np.load(data_dir+filename) images.append(image['features' ]) else: # Загрузить токены boostrap и преобразовать их в синтаксис начального и конечного тегов = ' ' + load_doc(data_dir+filename) + ' ' # Разделить все слова с помощью синтаксиса с одним пробелом = ' '.join(syntax.split()) # Добавляем пробел после каждой запятой синтаксис = синтаксис.replace(',', ' ,') text.append(syntax) images = np.array(images, dtype=float) return images, text  
  train_features, texts = load_data(dir_name)  
  # Инициализация функция для создания словаря tokenizer = Tokenizer(filters='', split=" ", lower=False)# Создать словарь tokenizer.fit_on_texts([load_doc('bootstrap.vocab')])  
  # Добавить один место для пустого слова в словаре vocab_size = len(tokenizer.word_index) + 1# Сопоставьте входные предложения со словарем indexestrain_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)# Самый длинный набор токенов boostrapmax_sequence = max(len(s) for s в train_sequences)# Укажите, сколько токенов должно быть в каждом входном предложенииmax_length = 48  
  def preprocess_data(последовательности, функции): X, y, image_data = list(), list(), list() для img_no, seq in enumerate(sequences): for i in range(1, len( seq)): # Добавляем предложение до текущего count(i) и добавляем текущий счетчик к выходным данным in_seq, out_seq = seq[:i], seq[i] # Дополняем все входные предложения токенов до max_sequence in_seq = pad_sequences( [in_seq], maxlen=max_sequence)[0] # Преобразовать вывод в однократное кодирование out_seq = to_categorical([out_seq], num_classes=vocab_size)[0] # Добавить соответствующее изображение в файл токена boostrap image_data.append(features[img_no]) # Сократите входное предложение до 48 токенов и добавьте его X.append(in_seq[-48:]) y.append(out_seq) return np.array(X), np.array(y), np.array(image_data)  
  X, y, image_data = preprocess_data(train_sequences, train_features)  
  # Создайте encoderimage_model = Sequential()image_model.add(Conv2D(16, (3, 3), padding= 'действительный', активация = 'relu', input_shape = (256, 256, 3,))) image_model.add (Conv2D (16, (3,3), активация = 'relu', padding = 'то же', шаги = 2)) модель_изображения.добавить (Conv2D (32, (3,3), активация = 'relu', заполнение = 'то же')) image_model.add (Conv2D (32, (3,3), активация = 'relu', заполнение = 'то же') , шаги = 2)) image_model.add (Conv2D (64, (3,3), активация = 'relu', заполнение = 'то же самое')) image_model.add (Conv2D (64, (3,3), активация =' relu', padding='same', strides=2))image_model.add(Conv2D(128, (3,3), активация='relu', padding='same'))  
  image_model.add(Flatten ()) image_model.add(Dense(1024, активация='relu'))image_model.add(Dropout(0.3))image_model.add(Dense(1024, активация='relu'))image_model.add(Dropout(0.3))  
  image_model.add(RepeatVector(max_length))  
  = Input(shape=(max_length,))language_model = Embedding(vocab_size, 50, input_length=max_length, mask_zero=True)(language_input)language_model = LSTM(128, return_sequences=True)(language_model)language_model = LSTM(128, return_sequences= True)(language_model)  
  # Создайте декодерdecoder = concatenate([encoded_image, language_model])decoder = LSTM(512, return_sequences=True)(decoder)decoder = LSTM(512, return_sequences=False)(decoder)decoder = Dense(vocab_size, активация='softmax')(декодер)  
  # Скомпилируйте modelmodel = Model(inputs=[visual_input, language_input], outputs=decoder)optimizer = RMSprop(lr=0.0001, clipvalue=1.0)model.compile(loss='categorical_crossentropy', Optimizer=optimizer)  
  # Сохранять модель для каждой второй эпохиfilepath="org-weights-epoch-{epoch:04d}--val_loss-{ val_loss:.4f} --loss-{loss:.4f}.hdf5"checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', verbose=1, save_weights_only=True, период=2)callbacks_list = [контрольная точка]  
  # Обучить modelmodel.fit([image_data, X], y, batch_size=64, shuffle=False, validation_split=0.1, callbacks=callbacks_list, verbose=1, epochs=50)  

Проверка точности

Сложно найти честный способ измерить точность.Скажем, вы сравниваете слово в слово. Если ваш прогноз не соответствует одному слову, ваша точность может быть равна 0%. Если вы удалите одно слово, которое синхронизирует предсказание, вы можете получить 99/100.

Я использовал оценку BLEU, передовой опыт в моделях машинного перевода и субтитров к изображениям. Он разбивает предложение на четыре n-граммы из 1–4 последовательностей слов. В приведенном ниже предсказании «кошка» должна быть «кодом».

Чтобы получить окончательную оценку, вы умножаете каждую оценку на 25%, (4/5) * 0,25 + (2/4) * 0.25 + (1/3) * 0,25 + (0/2) * 0,25 = 0,2 + 0,125 + 0,083 + 0 = 0,408. Затем сумма умножается на штраф за длину приговора. Поскольку длина в нашем примере правильная, она становится нашей окончательной оценкой.

Вы можете увеличить количество n-грамм, чтобы усложнить задачу. Модель с четырьмя n-граммами — это модель, которая лучше всего соответствует человеческим переводам. Я бы порекомендовал запустить несколько примеров с приведенным ниже кодом и прочитать вики-страницу.

  # Создайте функцию для чтения файла и возврата его содержимогоdef load_doc(filename): file = open(filename, 'r') text = file.read() file.close() возвращает текст  
  def load_data(data_dir): text = [] images = [] files_in_folder = os.listdir(data_dir) files_in_folder.sort() для имени файла в tqdm(files_in_folder): # Добавить изображение, если имя файла[-3:] == "npz": image = np.load(data_dir+filename) images.append(image['features']) else: # Добавить текст и заключить его в начало и конец синтаксис тега = ' ' + load_doc(data_dir+filename) + ' ' # Разделяйте каждое слово пробелом синтаксис = ' '.join(syntax.split()) #Добавить пробел между каждой запятой text  
  #Инициализируйте функцию для создания словаряtokenizer = Tokenizer(filters='', split=" ", lower=False)#Создайте словарь в определенном порядкеtokenizer.fit_on_texts([load_doc('bootstrap.vocab') ])  
  dir_name = '../../../../eval/'train_features, texts = load_data(dir_name)  
  #загрузить модель и веса json_file = open('../../../../model.json', 'r')loaded_model_json = json_file.read()json_file.close()loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)# загрузить веса в новую модельloaded_model.load_weights(".. /../../../weights.hdf5")print("Загруженная модель с диска")  
  # сопоставить целое число с worddef word_for_id(integer, tokenizer): for word, index in tokenizer.word_index .items(): if index == integer: return word return Noneprint(word_for_id(17, tokenizer))  
  # создать описание для imagedef generate_desc(model, tokenizer, photo, max_length): photo = np.array([photo]) # начать процесс генерации in_text = ' ' # выполнить итерацию по всей длине последовательности print('\nPrediction---->\n\n ', end='' ) for i in range(150): # целочисленное кодирование входной последовательности sequence = tokenizer.texts_to_sequences([in_text])[0] # вводная последовательность заполнения = pad_sequences([sequence], maxlen=max_length) # предсказание следующего слова yhat = loading_model. Predict([photo, sequence], verbose=0) # преобразовать вероятность в целое число yhat = argmax(yhat) # преобразовать целое число в слово word = word_for_id(yhat, tokenizer) # остановить, если мы не можем преобразовать слово, если слово равно None: break # добавить в качестве входных данных для генерации следующего слова in_text += word + ' ' # остановить, если мы предсказываем конец последовательности print(word + ' ', end='') if word == '': break return in_text  
  max_length = 48  
  e навык modeldef Assessment_model(model, descriptions, photos, tokenizer, max_length): фактический, предсказанный = list(), list() # перешагнуть через весь набор для i in range(len(texts)): yhat = generate_desc (model, tokenizer, photos[i], max_length) # сохраняем фактическое и прогнозируемое значение print('\n\nReal---->\n\n' + texts[i]) fact.append([texts[i].split()]) predicted.append(yhat.split()) # вычислить счет BLEU bleu = corpus_bleu(actual, предсказанный) return bleu, фактический, предсказанный  
  bleu, фактический, предсказанный = Assessment_model(loaded_model, texts, train_features, tokenizer, max_length)  
  # Скомпилируйте токены в HTML и cssdsl_path = "compiler/assets/web-dsl-mapping.json"compiler = Compiler(dsl_path)compiled_website = компилятор.compile (predicted[0], 'index.html')  
  print(compiled_website )print(bleu)  

Output

Links to sample output

Ошибки, которые я сделал:

  • вместо тестирования случайных моделей. Сначала я применил случайные вещи, такие как нормализация пакетов и двунаправленные сети, и попытался реализовать внимание. Посмотрев на тестовые данные и увидев, что они не могут предсказать цвет и положение с высокой точностью, я понял, что в CNN есть слабость. Это побудило меня заменить maxpooling на увеличение шагов. Потери при проверке увеличились с 0,12 до 0,02, а показатель BLEU увеличился с 85% до 97%.
  • Используйте только предварительно обученные модели, если они актуальны. Учитывая небольшой набор данных, я подумал, что предварительно обученная модель изображения улучшит производительность.Из моих экспериментов сквозная модель медленнее обучается и требует больше памяти, но на 30% точнее.
  • Запланируйте небольшое отклонение при запуске модели на удаленном сервере. На моем Mac файлы читаются в алфавитном порядке. Однако на сервере он был расположен случайным образом. Это создало несоответствие между скриншотами и кодом. Он все еще сходился, но данные проверки были на 50% хуже, чем когда я это исправил.
  • Убедитесь, что вы понимаете функции библиотеки. Включите в свой словарь место для пустого токена. Когда я его не добавлял, он не включал один из токенов. Я заметил это только после того, как несколько раз посмотрел на окончательный вывод и заметил, что он никогда не предсказывал «одиночный» токен. После быстрой проверки я понял, что этого даже не было в словаре. Кроме того, используйте один и тот же порядок в словаре для обучения и тестирования.
  • Для экспериментов используйте более легкие модели. Использование GRU вместо LSTM сократило цикл каждой эпохи на 30 % и не оказало большого влияния на производительность.
  • Следующие шаги

    Разработка интерфейса — идеальное место для применения глубокого обучения. Данные легко генерировать, и современные алгоритмы глубокого обучения могут отображать большую часть логики.

    Одной из самых интересных областей является применение LSTM. Это не только повысит точность, но и позволит нам визуализировать, на что CNN направляет свое внимание при генерации разметки.

    Внимание также играет ключевую роль в обмене данными между разметкой, таблицами стилей, сценариями и, в конечном счете, серверной частью.Уровни внимания могут отслеживать переменные, позволяя сети взаимодействовать между языками программирования.

    Но в ближайшей функции наибольшее влияние окажет создание масштабируемого способа синтеза данных. Затем вы можете шаг за шагом добавлять шрифты, цвета, слова и анимацию.

    На данный момент наибольший прогресс наблюдается в создании эскизов и превращении их в приложения-шаблоны. Менее чем через два года мы сможем нарисовать приложение на бумаге и получить соответствующий интерфейс менее чем за секунду.Уже есть два рабочих прототипа, созданных командой дизайнеров Airbnb и Уизардом.

    Вот несколько экспериментов для начала.

    Эксперименты

    Начало работы

    • Запустите все модели
    • Попробуйте разные гиперпараметры
    • Протестируйте другую архитектуру CNN
    • Добавьте двунаправленные модели LSTM
    • 9022 (Вы можете легко смонтировать этот набор данных в своих заданиях FloydHub с помощью этого флага --data emilwallner/datasets/100k-html:data )

    Дальнейшие эксперименты

    • синтаксис.
    • Данные для скетча в модель приложения. Автоматически преобразовывайте снимки экрана приложения/веб-сайта в эскизы и используйте GAN для создания разнообразия.
    • Примените слой внимания, чтобы визуализировать фокус на изображении для каждого прогноза, аналогично этой модели.
    • Создайте основу для модульного подхода. Скажем, иметь модели кодировщика для шрифтов, одну для цвета, другую для верстки и комбинировать их с одним декодером. Хорошим началом могут быть солидные функции изображения.
    • Скормите сеть простыми компонентами HTML и научите ее генерировать анимацию с помощью CSS.Было бы интересно иметь подход, основанный на внимании, и визуализировать фокус на обоих источниках ввода.

    Огромное спасибо Тони Белтрамелли и Джону Голду за их исследования и идеи, а также за ответы на вопросы. Спасибо Джейсону Браунли за его великолепные руководства по Keras (я включил несколько фрагментов из его руководства в базовую реализацию Keras) и Белтрамелли за предоставленные данные. Также спасибо Qingping Hou, Charlie Harrington, Sai Soundararaj, Jannes Klaas, Claudio Cabral, Alain Demenet и Dylan Djian за то, что они прочитали черновики.

    Об Эмиле Валлнере

    Это четвертая часть многосерийного блога Эмиля, который изучает глубокое обучение. Эмиль провел десятилетие, изучая человеческое обучение. Он работал в бизнес-школе Оксфорда, инвестировал в образовательные стартапы и построил бизнес в сфере образовательных технологий. В прошлом году он поступил в Ecole 42, чтобы применить свои знания о человеческом обучении к машинному обучению.

    Если вы что-то строите или застряли, отправьте мне сообщение ниже или в твиттере: emilwallner. Я хотел бы увидеть, что вы строите.

    Впервые это сообщение было опубликовано как сообщение сообщества в блоге Floydhub.

    Преобразование между форматами образов — документация Virtual Machine Image Guide

    Преобразование изображений из одного формата в другой обычно не вызывает затруднений.

    конвертировать qemu-img: raw, qcow2, qed, vdi, vmdk, vhd

    Команда qemu-img convert может выполнять преобразование между несколькими форматами, включая qcow2 , qed , необработанный , vdi , vhd и vmdk .

    строки формата qemu-img

    Формат изображения

    Аргумент для qemu-img

    QCOW2 (KVM, Xen)

    qcow2

    КЭД (КВМ)

    шт

    сырье

    сырье

    VDI (VirtualBox)

    ВДИ

    VHD (Hyper-V)

    ВПК

    ВМДК (VMware)

    вмдк

    В этом примере будет преобразован файл необработанного изображения с именем image.изображение в файл образа qcow2.

     $ qemu-img convert -f raw -O qcow2 image.img image.qcow2
     

    Выполните следующую команду, чтобы преобразовать файл образа vmdk в файл необработанного образа.

     $ qemu-img convert -f vmdk -O raw image.vmdk image.img
     

    Выполните следующую команду, чтобы преобразовать файл образа vmdk в файл образа qcow2.

     $ qemu-img convert -f vmdk -O qcow2 image.vmdk image.qcow2
     

    Примечание

    Флаг -f формата является необязательным.Если опущено, qemu-img попытается определить формат изображения.

    При преобразовании файла изображения с помощью Windows убедитесь, что virtio драйвер установлен. В противном случае вы получите синий экран при запуске образа из-за отсутствия драйвера virtio. Другой вариант — установить свойства изображения, как показано ниже, когда вы обновите изображение в службе изображений, чтобы избежать этой проблемы, но это значительно снизит производительность виртуальной машины.

     $ набор образов openstack --property hw_disk_bus='ide' image_name_or_id
     

    VBoxManage: VDI (VirtualBox) в сырой

    Если вы создали образ VDI с помощью VirtualBox, вы можете преобразовать в необработанный формат с помощью инструмента командной строки VBoxManage . который поставляется с VirtualBox.В Mac OS X и Linux VirtualBox по умолчанию сохраняет изображения в каталоге ~/VirtualBox VMs/. В следующем примере создается необработанное изображение в текущем каталоге. из образа VirtualBox VDI.

     $ VBoxManage clonehd ~/VirtualBox\ VMs/image.vdi image.img --format raw
     
    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.