博客
关于我
vue,vant上传图片
阅读量:399 次
发布时间:2019-03-05

本文共 216 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

在前端实现中,我们选择使用Vant组件的上传功能,通过回调函数将图片转换为base64格式并存储至Vuex中。这种方法简化了图片上传流程,同时确保了图片数据的安全性和可用性。具体步骤包括:

  • 初始化Vant组件并绑定上传事件
  • 使用回调函数处理图片上传结果
  • 将图片数据转换为base64格式
  • 将base64数据存储至Vuex状态管理中
  • 这种实现方式不仅提升了用户体验,还通过Vuex实现了数据的全局状态管理,适用于复杂的前后端协同场景。

    转载地址:http://qdgwz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数
    查看>>
    VS2003 Front Page Server Extension
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于改进YOLOv8的景区行人检测算法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLO-World做目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9检测图片和视频中的目标
    查看>>