小編給大家分享一下html代碼讓照片變模糊的方法,希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲,下面讓我們一起去探討吧!
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在html中可以使用filter屬性和blur()函數(shù)來讓照片變模糊,只需要給img照片添加“filter: blur(px);”代碼樣式即可。filter屬性用于定義圖片元素的可視效果,設(shè)置值為“blur(值)”時可以給圖像設(shè)置高斯模糊。
在HTML中,可以使用filter 屬性,設(shè)置值為“blur(px)”來讓照片變模糊。
css filter 屬性
filter 屬性定義了元素(通常是)的可視效果(例如:模糊與飽和度)。
blur(px):給圖像設(shè)置高斯模糊。"radius"一值設(shè)定高斯函數(shù)的標準差,或者是屏幕上以多少像素融在一起, 所以值越大越模糊;如果沒有設(shè)定值,則默認是0;這個參數(shù)可設(shè)置css長度值,但不接受百分比值。
示例:
效果圖:
Filter 函數(shù)
注意: 濾鏡通常使用百分比 (如:75%), 當然也可以使用小數(shù)來表示 (如:0.75)。
Filter | 描述 |
---|---|
none | 默認值,沒有效果。 |
blur(px) | 給圖像設(shè)置高斯模糊。"radius"一值設(shè)定高斯函數(shù)的標準差,或者是屏幕上以多少像素融在一起, 所以值越大越模糊; 如果沒有設(shè)定值,則默認是0;這個參數(shù)可設(shè)置css長度值,但不接受百分比值。 |
brightness(%) | 給圖片應(yīng)用一種線性乘法,使其看起來更亮或更暗。如果值是0%,圖像會全黑。值是100%,則圖像無變化。其他的值對應(yīng)線性乘數(shù)效果。值超過100%也是可以的,圖像會比原來更亮。如果沒有設(shè)定值,默認是1。 |
contrast(%) | 調(diào)整圖像的對比度。值是0%的話,圖像會全黑。值是100%,圖像不變。值可以超過100%,意味著會運用更低的對比。若沒有設(shè)置值,默認是1。 |
drop-shadow(h-shadow v-shadow blur spread color) | 給圖像設(shè)置一個陰影效果。陰影是合成在圖像下面,可以有模糊度的,可以以特定顏色畫出的遮罩圖的偏移版本。 函數(shù)接受
|
grayscale(%) | 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。值定義轉(zhuǎn)換的比例。值為100%則完全轉(zhuǎn)為灰度圖像,值為0%圖像無變化。值在0%到100%之間,則是效果的線性乘子。若未設(shè)置,值默認是0; |
hue-rotate(deg) | 給圖像應(yīng)用色相旋轉(zhuǎn)。"angle"一值設(shè)定圖像會被調(diào)整的色環(huán)角度值。值為0deg,則圖像無變化。若值未設(shè)置,默認值是0deg。該值雖然沒有最大值,超過360deg的值相當于又繞一圈。 |
invert(%) | 反轉(zhuǎn)輸入圖像。值定義轉(zhuǎn)換的比例。100%的價值是完全反轉(zhuǎn)。值為0%則圖像無變化。值在0%和100%之間,則是效果的線性乘子。 若值未設(shè)置,值默認是0。 |
opacity(%) | 轉(zhuǎn)化圖像的透明程度。值定義轉(zhuǎn)換的比例。值為0%則是完全透明,值為100%則圖像無變化。值在0%和100%之間,則是效果的線性乘子,也相當于圖像樣本乘以數(shù)量。 若值未設(shè)置,值默認是1。該函數(shù)與已有的opacity屬性很相似,不同之處在于通過filter,一些瀏覽器為了提升性能會提供硬件加速。 |
saturate(%) | 轉(zhuǎn)換圖像飽和度。值定義轉(zhuǎn)換的比例。值為0%則是完全不飽和,值為100%則圖像無變化。其他值,則是效果的線性乘子。超過100%的值是允許的,則有更高的飽和度。 若值未設(shè)置,值默認是1。 |
sepia(%) | 將圖像轉(zhuǎn)換為深褐色。值定義轉(zhuǎn)換的比例。值為100%則完全是深褐色的,值為0%圖像無變化。值在0%到100%之間,則是效果的線性乘子。若未設(shè)置,值默認是0; |
url() | URL函數(shù)接受一個XML文件,該文件設(shè)置了 一個SVG濾鏡,且可以包含一個錨點來指定一個具體的濾鏡元素。 例如: filter: url(svg-url#element-id) |
看完了這篇文章,相信你對“html代碼讓照片變模糊的方法”有了一定的了解,如果想了解更多相關(guān)知識,歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道,感謝各位的閱讀!