【web前端(三十一)】javascript_BOM模型(浏览器对象模型)、js脚本写法

本文深入探讨了浏览器对象模型(BOM)中的三大核心对象:location、history和document,解析了它们的功能及使用场景,并通过示例展示了JavaScript脚本的基本写法。

BOM模型三大对象:location、history、document

 

 

 location对象:

 

 

history对象: 

 

document对象: 

 

 

js脚本写法 

<!DOCTYPE html>
<html>
	<head>
		<meta charset="UTF-8">
		<title>js脚本的写法</title>
	</head>
	<body>
		<!--以下几种声明编辑规范都是一样的-->
		
		<!--<script type="text/javascript"></script>*/-->
		
		<!--<script type="application/javascript"></script>-->
		
		<!--<script language="JavaScript"></script>-->
		
		<!--
			脚本内联写法
		-->
		<!--js必须写到script块中 -->
		<script language="JavaScript">
			
			/**
			 * js里的输出代码
			 */
			//输出到浏览器控制台的代码
			console.log("Hello World!");
			
			//显示消息窗口
			alert("Hello World!");
			
			//显示到浏览器的文档区
			//我们写的文档主要显示在这块区域
			document.write("Hello World!");
			
			
		</script>
	</body>
</html>

 

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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