Foundation(二)

本文详细介绍了Foundation框架中各类UI元素的应用,包括图标、标签、提示框、进度条、面板和图片处理等组件的使用方法及样式调整技巧,适合前端开发者深入学习。

Foundation图标

<p>图标格式是这样的<i class="fi-图标名字"></i></p> 

指定数量的工具栏图标

图标下加文字

<div class="icon-bar five-up">
	<a href="#" class="item">
		<i class="fi-图标名字"></i>
		<lable>图标下面加文字<lable>
	</a></a> 

效果是这样的

不可点击

<a href="#" class="item disabled">
	<i class="fi-home"></i>
</a>

在这里插入图片描述

垂直图标栏

<div class="icon-bar vertical five-up"></div>             

在这里插入图片描述

Foundation标签

label添加一些附加信息

<h2>下标还能换颜色<span class="label">label</span>
</h2>

在这里插入图片描述

圆角

<h1> 圆角<span class="label round">10</span>

在这里插入图片描述
可以把label当作font 使用CSS的style调大小

<h1> 圆角<span class="label round" 
style="font-size:30px;">10</span>

在这里插入图片描述

提示框

<div data-alert class="alert-box info round">
提醒框的宽是容器的100%</div>

在这里插入图片描述

提示框的关闭

<div data-alert class="alert-box info round">
	<a href="#" class="close">关闭这个提示框</a>
</div>

接着初始化Foundation

</script>
$(document).ready(function() {
	$(document).foundation();
})
</script>

在这里插入图片描述


hr分隔线

进度条

<div class="progress  success rounded large-6">
	<span class="meter" style="position:relative;
	width:75%">
		<span class="css属性">75%</span>
	</span>
</div>

面板

<div class="panel callout radius">
	<h3>标题</h3>
	<p>文本内容</p>
</div>     浅蓝色的圆角面板

在这里插入图片描述
panel属于class类可以在head的style里预设css属性
如: .panel{ : } div.abc{ : }

Foundation图片

圆角缩略图

<a href=".jpg" class="th radius">
	<img src="paris.jpg" alt="123">
</a>

图片弹窗

<ul class="clearing-thumbs"  data-clearing>
	<li><a href="源图片地址.jpg" class="th"><img data-coption=“图片描述” src="缩略图地址.jpg"></a>
	</li></ul>
`要用到js   需要初始化
<script>
$(document).ready(function(0 {
		$(document).foundation();
})
</script>

```javascript

只要一张缩略图

<ul class=“clearing-thumbs clerting-feature
data-clearing>
<li class=“clearing-featured-img”>
<a href=" " class=“th”>
<img data-caption=" " src=" ">
</a>
</li>
</ul>

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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