列表、表格、媒体元素

一、列表

列表:就是信息资源的一种展示形式。

HTML5中的列表有3种:无序列表,有序列表,定义列表。

无序列表:

<ul>
    <li>内容。。。</li>
    <li></li>
    <li></li>
    <li></li>
</ul>

注释:ul里面可以加上type属性,ul标签只能嵌套li标签,但是li标签里面可以嵌套任意标签。默认li前面带有实心黑圆点,li标签独占一行,一般用于导航,侧边栏新闻等。

有序列表:

<ol>
    <li>内容,默认是数字1....</li>
    <li></li>
    <li></li>
    <li></li>
</ol>

注释:默认的li标签前面有顺序,每个li都独占一行,一般用于排序列表,试卷,问卷等。

定义列表:

<dl>
    <dt>列表项</dt>
    <dd>列表项的内容</dd>
    <dd></dd>
    <dd></dd>
</dl>

注释:dl是声明定义列表,dt是声明列表项,dd是项的内容。dt,dd都是独占一行。

二、表格

表格特点:简单通用,结构稳定。

基本语法组成:单元格,行,列。

语法:

<table border="1">
        <tr>    <!--tr代表行数,th是单元格标题,字体加粗显示-->
            <th>总页面流量</th>
            <th>共计来访</th>
            <th>会员</th>
            <th>游客</th>
        </tr>
        <tr>
            <td>123478</td>
            <td>839544</td>
            <td>739594</td>
            <td>403835</td>
        </tr>
        <tr>
            <td>123478</td>
            <td>839544</td>
            <td>739594</td>
            <td>403835</td>
        </tr>
        <tr>
            <td>123478</td>
            <td>839544</td>
            <td>739594</td>
            <td>403835</td>
        </tr>
      <tr>
          <td>平均每人浏览</td>
          <td colspan="3" align="center">1.0</td>
      </tr>
    </table>

注释:table是声明表格标签,border是边框属性,tr是行标签,th是单元格标题,td是单元格

表格的跨行、跨列:

<td colsapn ="所跨的列数">跨几列,数字就写几</td>


<td rowspan ="所跨的行数">跨几行,数字就是几</td>

三、媒体元素

<video controls>
        <source src="video/video.mp4"  type="video/video"/>
        <source src="video/video.webm" type="video/video"/>
        你的浏览器不支持video视屏播放
</video>

注释:src是视屏路径,controls是控制播放属性

<audio controls>
    <source src="music/music.mp3"/>
    <source src="music/music.ogg"/>
    你的浏览器不支持播放音频
</audio>

 

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 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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