Vue之vue-router路由

本文介绍了Vue Router路由,它是Vue.js官方路由管理器,与Vue.js核心深度集成,便于构建单页面应用,具备嵌套路由、模块化配置等功能。还说明了其安装方法,基于vue-cli程序,用npm或cnpm安装。最后给出了测试步骤,包括组件定义、路由配置等。

八、vue-router路由

目录:使用、测试

1.使用

1)说明
Vue Router是Vue.js官方的路由管理器,它和Vue.js的核心深度集成,让构建单页面应用变得易如反掌,包含的功能有:

  • 嵌套的路由/视图表
  • 模块化的、基于组件的路由配置
  • 路由参数、查询、通配符
  • 基于Vue.js过渡系统的视图过渡效果
  • 细粒度的导航控制
  • 带有自动激活的CSS class的链接
  • HTML5历史模式或hash模式,在IE9中自动降级
  • 自定义的滚动条行为

2)安装
基于 第一个vue-cli程序 进行测试学习,先查看node_modules中是否存在vue-router。
vue-router是一个插件包,所以还是需要用npm、cnpm来进行安装的。打开命令行工具,进入项目的目录,输入下面命令:

npm install vue-router --save-dev

如果在一个模块化工程中使用它,必须要通过Vue.use()明确地安装路由功能。

import Vue from 'vue'
import VueRouter from 'vue-router'
Vue.use(VueRouter);

2.测试

1)先删除没有用的东西。
2)components目录下存放自己编写的组件。
3)定义一个Content.vue的组件。

<template>
  <div>
    <h1>内容页</h1>
  </div>
</template>
<script>
  export default {
    name: "Content"
  }
</script>

4)安装路由在src目录下,新建一个文件夹:router,专门存放路由。

import Vue from 'vue'
//导入路由插件
import Router from 'vue-router'
//导入上面定义的组件
import Content from '../components/Content'
import main from '../components/main'
//安装路由
Vue.use(Router);
//配置路由
export default new Router({
  routes: [
    {
      //路由路径
      path: '/content',
      //路由名称
      name: 'Content',
      //跳转到组件
      component: Content
    }, {
      //路由路径
      path: '/main',
      //路由名称
      name: 'main',
      //跳转到组件
      component: main
    }
  ]
});

5)在main.js中配置路由。

import Vue from 'vue'
import App from './app'
//导入上面创建的路由配置目录
import router from './router'
//关闭生产模式下给出的提示
Vue.config.productionTip = false;
new Vue({
  el: '#app',
  //配置路由
  router,
  components: { app },
  template: '<App/>'
});

6)在App.vue中使用路由。

<template>
  <div id="app">
    <!--
      router-link:默认会被渲染成一个<a>标签,to属性为指定链接
      router-view:用于渲染路由匹配到的组件
    -->
    <router-link to="/">首页</router-link>
    <router-link to="/content">内容</router-link>
    <router-view></router-view>
  </div>
</template>
<script>
  export default {
    name: 'App'
  }
</script>
<style>

</style>

7)输入命令,启动服务。

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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