html+css两栏布局的三种方法

一、

1. 左边div设置float:left 或者position: absolute 脱离文档流

2. 避免左边div遮住右边div,右边div设置margin-left:左边div的宽度

<style>
    .left {
        width: 300px;
        height: 500px;
        background-color: rgb(8, 167, 216);
        float: left;
        /* position: absolute; */
    }
    .right {
        width: calc(100% - 300px);
        height: 500px;
        background-color: rgb(228, 204, 80);
        margin-left: 300px;
    }
</style>
<body>
    <div class="left"></div>
    <div class="right"></div>
</body>

tip:calc可以动态计算宽高

二、

1. 左边div设置float:left 或者position: absolute 脱离文档流

2. 避免左边div遮住右边div,右边div设置overflow: hidden 触发 块级格式化上下文(BFC)

<style>
    .left {
        width: 300px;
        height: 500px;
        background-color: rgb(8, 167, 216);
        float: left;
        /* position: absolute; */
    }
    .right {
        width: 300px;
        height: 500px;
        background-color: rgb(228, 204, 80);
        overflow: hidden;
    }
</style>
<body>
    <div class="left"></div>
    <div class="right"></div>
</body>

三、flex布局

1. 给两个div添加父div并设置display:  flex

2. 左div设置固定宽

3. 右div设置flex: 1,右div将会自动填充撑满父div的宽

        tip:给右div设置宽度将不生效

<style>
    .box {
        display: flex;
    }
    .left {
        width: 300px;
        height: 500px;
        background-color: rgb(8, 167, 216);
    }
    .right {
        flex: 1;
        height: 500px;
        background-color: rgb(228, 204, 80);
    }
</style>
<body>
    <div class="box">
        <div class="left"></div>
        <div class="right"></div>
    </div>
</body>

 思想:固定一栏,对另一栏进行操作。本文固定左div,同理也可固定右div( float: right )。

### 提高MVSNet生成点云密度的方法 为了提升MVSNet生成点云的密度,可以从多个角度入手优化。一种有效的方式是借鉴Point-NeRF提出的点云修剪和补全模块[^1]。此模块专门设计用于处理来自不同源(如COLMAP或其他MVS方法)生成的点云,旨在调整点云分布,使得低分辨率区域的点云密度减少而高分辨率区域的点云密度增加。 #### 数据预处理阶段增强 在构建成本体积的过程中引入更精细的数据准备策略有助于最终点云的质量。例如,在创建cost volume时采用plane-sweep技术可以更好地捕捉视差信息,进而影响到后续点云生成的效果。 ```python def enhance_cost_volume(images, intrinsics, extrinsics): enhanced_volumes = [] for i in range(len(images)): # 对每一对图像执行平面扫描以计算匹配代价 cost_vol = plane_sweep_image_pair( images[i], images[(i + 1) % len(images)], intrinsics, extrinsics) # 应用额外的技术来加强cost volume的信息量 refined_vol = refine_with_additional_techniques(cost_vol) enhanced_volumes.append(refined_vol) return aggregate_enhanced_volumes(enhanced_volumes) def plane_sweep_image_pair(img1, img2, K, T): """Plane sweep between two calibrated images.""" disparities = compute_disparities(img1.shape[:2]) costs = np.zeros((img1.shape[0], img1.shape[1], len(disparities))) for d_idx, disparity in enumerate(disparities): warped_img2 = warp_image_by_disparity(img2, disparity, K, T) costs[:, :, d_idx] = abs_diff(img1.astype(float), warped_img2.astype(float)) return costs def refine_with_additional_techniques(volume): """Apply techniques to improve the quality of a single cost volume.""" pass # Implement specific refinement steps here. ``` #### 后处理阶段改进 利用后处理手段进一步改善点云质量同样重要。这包括但不限于: - **超分辨率重建**:应用深度学习模型对初步得到的稀疏点云实施超分辨率转换。 - **基于法向量的滤波器**:去除异常值并平滑表面结构。 - **融合多尺度信息**:结合不同层次的成本体素数据综合判断最可能存在的几何形态。 通过上述措施,可以在一定程度上解决MVSNet输出点云过稀的问题,达到更高的细节保留度和准确性。
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