css实现“加号”效果

实现下图的加号效果:
加号
若想实现这个效果, 只需一个div元素即可搞定。
需要用到css的为了before和after, 以及border特性。
先设置一个div便签

 <div class="add"></div>

再设置一个边框:

.add {
  border: 1px solid;
  width: 100px;
  height: 100px;
  color: #ccc;
  transition: color .25s;
  position: relative;
}

此时边框是这样的:
初始图片
我们可以利用伪类before和其border-top来设置一个“横”:

.add::before{
  content: '';
  position: absolute;
  left: 50%;
  top: 50%;
  width: 80px;
  margin-left: -40px;
  margin-top: -5px;
  border-top: 10px solid;
}

注意我们使了绝对定位。 此时变成了这样:
加横
参照上面, 我们可以使用after伪类和border-bottom设置一个“竖”:

.add::after {
 content: '';
 position: absolute;
 left: 50%;
 top: 50%;
 height: 80px;
 margin-left: -5px;
 margin-top: -40px;
 border-left: 10px solid;
}

在加上hover伪类,设置鼠标悬浮上去的颜色:

.add:hover {
  color: blue;
}

最终的样式:
finally-picture
当鼠标悬浮上去是, 会变色:
change-color

大家可以在这里查看效果:
https://jsbin.com/quvidap/edit?html,css,output

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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