DIV CSS3 box-shadow对象盒子阴影和图片阴影

最新推荐文章于 2025-06-18 08:57:10 发布
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分类专栏： web 文章标签： 盒子阴影
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cxxbzy/article/details/102690476
本文详细介绍了CSS中box-shadow属性的使用方法，包括阴影的水平和垂直偏移量、模糊度、大小调整及内外阴影的区别。通过掌握这些参数，可以灵活地为网页元素添加各种阴影效果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

box-shadow 属性用于向盒子添加一个或多个阴影效果。
offset-x：阴影的水平偏移量。正数向右偏移，负数向左偏移。
offset-y：阴影的垂直偏移量。正数向下偏移，负数向上偏移。
blur：阴影模糊度，不能取负数。
spread：阴影大小。正数阴影扩大（阴影大小大于盒子大小），负数阴影缩小（阴影大小小于盒子大小），0阴影与盒子同等大小。
inset：表示添加内阴影，默认为外阴影。

深度相机之TOF初探
渔樵阿飞
01-31 1万+
1.TOF技术研究 1.1 TOF初探     TOF是Time of flight的简写，直译为飞行时间的意思。所谓飞行时间法3D成像，是通过给目标连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来得到目标物距离。这种技术跟3D激光传感器原理基本类似，只不过3D激光传感器是逐点扫描，而TOF相机则是同时得到整幅图像的深度信息。TOF相机与普通机器视觉成像过程也
ToF激光雷达与ToF深度相机是一回事吗？（一）
weixin_64148266的博客
03-20 3114
ToF激光雷达与ToF深度相机的区别
深度相机——飞行时间（TOF）
qq_36955294的博客
12-11 2107
本文只用作笔记，方便日后查阅。 深度相机按照深度测量原理不同，一般分为：飞行时间法、结构光法、双目立体视觉法。本文就来说一说飞行时间法。 一、TOF简介 飞行时间是从Time of Flight直译过来的，简称TOF。其基本原理是通过连续发射光脉冲（一般为不可见光）到被观测物体上，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来得到目标物距离。这种技术跟3D激光传感器原理基本类似，只不过3D激光传感器是逐点扫描，而TOF相机则是同时得到整幅图像的深度信息。TOF相...
深度相机的技术原理
最新发布
wolf12128188的博客
06-18 236
3D相机通过获取深度信息实现物体空间定位，与普通彩色相机相比，它能精确测量图像中各点与相机的距离。主要技术包括：1）结构光技术，利用编码激光图案的畸变计算深度；2）飞行时间法（TOF），通过测量光往返时间确定距离；3）双目立体视觉，基于视差原理从多角度图像计算三维信息。这些技术为场景建模等应用提供了精确的空间坐标数据。（149字）
深度相机（二）——飞行时间（TOF）
qq_37764129的博客
07-12 2万+
   深度相机按照深度测量原理不同，一般分为：飞行时间法、结构光法、双目立体视觉法。本文就来说一说飞行时间法。一、TOF简介        飞行时间是从Time of Flight直译过来的，简称TOF。其基本原理是通过连续发射光脉冲（一般为不可见光）到被观测物体上，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来得到目标物距离。这种技术跟3D激光传感器原理基本类似，只不过3D激...
TOF飞行时间深度相机介绍
CV_Autobot的博客
09-08 1671
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【数据集下载】获取计算机视觉近30种数据集！什么是飞行时间（ToF）飞行时间原理是基于测量波从震源（飞行时间传感器）到目标和返回所需的时间，基于这些数据以及一些数学和物理知识（如波传播）可以确定该物体与震源的距离，根据技术的不同，可以使用不同类型的波来获得不同的结果，飞行时间是捕捉3D图像的几...
TOF相机
chuhu123的博客
03-07 1952
有需求得联系www.gzhysmart.com有需求
Basler Tof相机实时深度图，可鼠标选点
04-18
Basler Tof相机实时深度图，可鼠标选点，然后打印出3D信息，c++实现
一文读懂TOF深度相机与激光雷达的区别
weixin_64148266的博客
04-27 3175
谈到TOF(Time of Flight)深度相机，很多人会问深度相机是不是激光雷达？两者之间是什么关系？两个概念相互纠缠还是各自为战？一谈到这个话题，就会涉及到大量的内容如概念，工艺，技术原理，应用场景等等，本文先从概念、原理和分类三个角度将TOF深度相机与激光雷达的区别讲清楚。 第一章 激光雷达 01 激光雷达的概念和原理 激光雷达也称为光学雷达，英文缩写有几种不同的形式： -Laser Radar -LADAR -LIDAR(Light Detection and Ranging) 原理
【C++】相机标定源码笔记- RGB 相机与 ToF 深度传感器校准类
cxyhjl的博客
06-28 1339
类的设计目标是为了实现 RGB 相机与 ToF 深度传感器之间的高精度校准，从而使两种类型的数据能够在同一个坐标框架内被整合使用。这在很多场景下都是非常有用的，比如在3D重建、增强现实、机器人导航等应用中，能够提供更丰富的场景信息。---------------变量-----------------公有成员变量：存储RGB和ToF图像的大小、存储物理世界中标定板的坐标点、分别存储在RGB和ToF...
IFM TOF相机 3D数据
01-04
金属台、金属框架上的TOF相机拍摄的数据，金属表面反射比较严重，很多点都相机接收的幅值为0。TOF相机在工业，尤其是金属行业应用的可以参考。O3D相机数据，可以用ifmVisionAssistant打开。
swissRanger的ToF相机底层代码封装
10-30
本代码是将swissRanger的ToF相机的大部分底层代码封装到类里，提供了opencv和PCL的接口，注意，使用本代码时需要安装PCL和opencv，欢迎自行修改。
【深度相机系列二】深度相机原理揭秘--飞行时间（TOF）
热门推荐
计算机视觉life
10-26 3万+
本文已经首发在个人微信公共号：计算机视觉life（微信号CV_life），欢迎关注！ 深度相机按照深度测量原理不同，一般分为：飞行时间法、结构光法、双目立体视觉法。本文就来说一说飞行时间法。 飞行时间是从Time of Flight直译过来的，简称TOF。其基本原理是通过连续发射光脉冲（一般为不可见光）到被观测物体上，然后接收从物体反射回去的光脉冲，通过
三维重建之TOF相机
weixin_41150257的博客
11-05 669
TOF（Time of Flight）相机，即飞行时间相机，是一种基于飞行时间技术的三维成像相机。它通过测量光线从发射到接收的时间差来计算物体与相机之间的距离，从而获取物体的三维信息。
TOF相机（Time of Fight Camera）（维基百科全翻译版）
闲情逸致~
02-18 1万+
关于TOF相机，维基百科里有一个较好的概述，鉴于很多同学无法查看维基百科，所以此篇的内容为维基百科的翻译版。并加上一些个人的注解。
三维重建之TOF相机2
weixin_41150257的博客
11-07 1062
ToF（Time of Flight）相机，即飞行时间相机，是一种利用测量光脉冲飞行时间来获取物体距离信息的设备。
深度相机(TOF)的工作原理
yegeli的博客
08-16 1万+
文章目录深度相机(TOF)的工作原理TOF由什么组成？一、TOF相机采用主动光探测，通常包括以下几个部分：二、TOF是如何测距的呢？三、TOF会受什么影响？四、那TOF相机最后输出的是什么呢？ 深度相机(TOF)的工作原理 TOF（Time of flight）直译为“飞行时间”。其测距原理是通过给目标连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来得到目标物距离。这种技术跟3D激光传感器原理基本类似，只不过3D激光传感器是逐点扫描，而TOF相机则是同时得到整幅图像的深度（
双目、结构光、tof，三种深度相机的原理区别看这一篇就够了！
oakchina的博客
05-17 3万+
最近刷知乎看到这样一个问题👇碰巧B站也有朋友在问这种类似的问题，我寻思刚开始接触深度相机的朋友们应该都会有这种疑问，所以我整理了一下这个内容。大家也可以去知乎看我的回答，别忘了三连哦~深度相机也被称为3D相机，它和普通2D相机的区别在于可以获取物体到相机的距离信息，加之2D平面的X，Y坐标，可计算出每个点的三维坐标，以此我们可推断深度相机的应用，如三维重建、目标定位、导航避障等。
3D tof相机测距
03-21
<think>嗯，用户想了解3D ToF相机的测距原理和实现方法。首先，我需要回忆一下之前整理过的相关引用内容。根据引用[2]、[3]和[5]，ToF技术主要是通过测量红外光的相位延迟来计算距离的。不过，用户可能需要更详细的步骤解释，比如发射调制光、接收反射光、计算相位差这些过程。 然后，用户可能想知道具体的实现方法，比如硬件部分需要哪些组件。根据引用[5]里的内容，ToF相机有光源、调制器、传感器和处理模块。可能需要详细说明每个部分的作用，比如调制器如何调整光波的频率，传感器如何捕捉反射光。 另外，用户可能对如何从相位差转换到距离感兴趣，这里需要引用数学公式，比如公式$d = \frac{c \cdot \Delta \phi}{4\pi f}$，但要注意按照系统指令使用$$...$$格式。同时，要确保LaTeX语法正确，比如用\Delta表示Δ，不要出错。 还要考虑环境光对测量的影响，引用[5]提到高环境光会降低信噪比，这可能是一个常见问题，用户可能想知道如何解决，比如使用滤波器或算法优化。此外，引用[2]提到Kinect使用结构光，可能需要对比ToF和其他技术如双目视觉的区别，帮助用户理解ToF的优势。 用户的问题中还可能隐含对应用场景的兴趣，比如在哪些领域ToF相机表现更好，根据引用[1]中的3D相机应用，可以提到场景重建、自动驾驶等。不过用户主要问的是原理和实现，所以需要集中在技术细节上。 需要检查引用是否正确，比如引用[5]详细介绍了ToF的原理，包括调制光和相位差的计算，所以引用标识要正确对应。同时，回答的结构要清晰，分点解释原理和实现方法，最后总结优缺点和应用，这样用户容易理解。 可能还需要生成相关问题，比如ToF与其他技术的比较，或者如何优化ToF相机的性能，这样用户如果有进一步的问题，可以引导他们深入。确保问题相关且有价值，帮助用户扩展知识。 最后，保持语言口语化，避免使用专业术语过多，必要时进行解释。例如，解释“相位延迟”时，可以简单说明是光波来回的时间差导致的相位变化。这样用户即使没有相关背景也能理解。</think>### 3D ToF相机的测距原理与实现方法 #### 一、测距原理 3D飞行时间（Time-of-Flight, ToF）相机的核心原理是通过测量**光信号从发射到反射回来的时间差**来计算目标物体的距离。具体实现分为以下关键步骤： 1. **调制光发射** ToF相机主动发射经过调制的近红外光（如$850\text{nm}$波长），通常采用正弦波或方波调制。发射光的频率在几十MHz到几百MHz范围内[^5]。 2. **反射光接收** 物体表面反射的光信号被特制传感器接收。传感器能区分**环境光分量**和**反射光分量**，其中反射光分量携带了距离信息[^5]。 3. **相位差计算** 通过比较发射光与反射光的相位差$\Delta \phi$，可得到光信号的往返时间$\Delta t$，公式为： $$ d = \frac{c \cdot \Delta \phi}{4\pi f} $$ 其中$c$为光速，$f$为调制频率，$d$为目标距离[^3]。 #### 二、实现方法 ToF相机的硬件系统包含以下关键组件： 1. **光源模块** - 使用固态激光管或LED发射调制光 - 波长选择需避开可见光干扰（如$850\text{nm}$或$940\text{nm}$）[^5] 2. **调制器与传感器** - 调制器控制光波的频率和相位 - 传感器采用特殊像素结构（如像素级快门），能同时测量光强和相位信息[^3] 3. **信号处理模块** - 消除环境光干扰（通过背景光抑制算法） - 解算相位差并转换为深度数据 - 典型处理流程： ```python # 伪代码示例 def calculate_depth(phase_diff, modulation_freq): c = 3e8 # 光速(m/s) return (c * phase_diff) / (4 * math.pi * modulation_freq) ``` #### 三、技术特点与挑战 | 优势 | 挑战 | |------|------| | 高帧率（可达100fps） | 环境光干扰敏感 | | 测距范围广（0.1-10m） | 多路径反射误差[^3] | | 单帧直接获取深度图 | 分辨率低于结构光方案[^2] | #### 四、典型应用场景 - 自动驾驶：实时障碍物检测[^1] - AR/VR：手势交互与环境建模 - 工业检测：体积测量与定位[^5]
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