文件名称：STML（草图到标记语言）-研究论文
文件大小：804KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-30 02:07:47
Open CV STML
“Web 开发包含许多阶段，首先涉及通过制作线框来设计网站，然后在多次迭代中适当地编写前端和后端的代码，直到开发人员到达一个功能齐全且令人满意的网站以满足他们的需求。 我们看到每个网站如何从可以使用线框描述的网站的基本思想和结构开始。 它显示了基本元素，并让开发人员了解网站的结构。 开发人员可以创建样板代码，将所有元素相应地放置到位。 将线框转换为 HTML 代码的任务既乏味又耗时。 目前，样板代码大多是手工编写的。 目前，用户必须编写 HTML 代码来构建网页上的元素，这导致大量冗余工作，用户将宝贵的时间投入其中。 通常，在网页结构相同的情况下，用户会倾向于保留一份预先存在的样板代码的副本以实现可重用性。 在大多数情况下，尽管 HTML 元素的代码相同，但网页的样板代码不同。 在这种情况下，工作变得多余。 但是，此过程可以自动化以简化 Web 开发人员社区的世界。 为了使这个过程毫不费力，我们提出了一个机器学习模型。 它将接受训练以将特定符号和形状识别为元素，识别线框中的文本。 该模型将通过 Web 应用程序接收线框图像作为输入。 这个想法是处理输入，使用开源计算机视觉库 (OpenCV) 识别线框中的每个元素。 被识别的元素将在后端有一个对应的代码。 一旦线框上的元素被识别出来，相应的代码就会被写入一个 HTML 文件中。 用户获取 HTML 文件作为输出。 为网站创建样板代码的时间要少得多，这使开发人员可以在选择最适合他们需求的设计和布局之前*地测试许多不同的设计和布局。”