ArtPlayer中实现视频结束后显示海报图的技术方案
2025-06-28 05:11:02作者:范垣楠Rhoda
在视频播放器开发中,经常需要实现视频播放结束后显示海报图的功能。ArtPlayer作为一款优秀的HTML5视频播放器,提供了灵活的API来实现这一需求。
实现原理
ArtPlayer内置了海报图功能,通过设置poster属性可以指定初始显示的海报图。当视频开始播放时,播放器会自动隐藏海报图。要实现播放结束后重新显示海报图,我们需要监听播放结束事件并手动控制海报图的显示状态。
具体实现方法
- 首先初始化ArtPlayer实例,并设置初始海报图:
var art = new Artplayer({
container: '.artplayer-app',
url: '/assets/sample/video.mp4',
poster: '/assets/sample/poster.jpg',
});
- 然后监听视频结束事件,在回调函数中显示海报图:
art.on('video:ended', () => {
art.template.$poster.style.display = '';
});
技术细节解析
art.template.$poster是ArtPlayer内部维护的海报图DOM元素引用- 通过设置
style.display = ''可以清除之前可能存在的隐藏样式,让海报图重新显示 - 这种方法比直接修改
art.poster属性更高效,因为它避免了重新加载图片的开销
扩展应用
基于这个基础实现,开发者可以进一步扩展功能:
- 添加过渡动画效果,让海报图显示更加平滑
- 在显示海报图的同时,可以添加重播按钮或其他交互元素
- 根据业务需求,可以动态更换结束时要显示的海报图
注意事项
- 确保海报图路径正确,避免因资源加载失败导致显示问题
- 在移动端设备上测试效果,确保触摸事件不会与海报图显示逻辑冲突
- 如果使用了自定义UI,可能需要调整CSS以确保海报图能够正确显示在其他元素之上
这种实现方式简洁高效,充分利用了ArtPlayer提供的API和内部状态管理,是处理视频结束后显示海报图的推荐方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137