CSS学习之:盒子模型

什么是盒子模型

http://www.imooc.com/video/3225

盒模型–边框(一)

盒子模型的边框就是围绕着内容及补白的线,这条线你可以设置它的粗细、样式和颜色(边框三个属性)。
如下面代码为 div 来设置边框粗细为 2px、样式为实心的、颜色为红色的边框:
div{
border:2px solid red;
}
上面是 border 代码的缩写形式,可以分开写:
div{
border-width:2px;
border-style:solid;
border-color:red;
}
注意:
1、border-style(边框样式)常见样式有:
dashed(虚线)| dotted(点线)| solid(实线)。

2、border-color(边框颜色)中的颜色可设置为十六进制颜色,如:
border-color:#888;//前面的井号不要忘掉。

3、border-width(边框宽度)中的宽度也可以设置为:
thin | medium | thick(但不是很常用),最常还是用象素(px)。

盒模型–边框(二)

现在有一个问题,如果有想为 p 标签单独设置下边框,而其它三边都不设置边框样式怎么办呢?css 样式中允许只为一个方向的边框设置样式:
div{border-bottom:1px solid red;}
同样可以使用下面代码实现其它三边(上、右、左)边框的设置:
border-top:1px solid red;
border-right:1px solid red;
border-left:1px solid red;

盒模型–宽度和高度

http://www.imooc.com/code/2054

盒模型–填充

元素内容与边框之间是可以设置距离的,称之为“填充”。填充也可分为上、右、下、左(顺时针)。如下代码:
div{padding:20px 10px 15px 30px;}
顺序一定不要搞混。可以分开写上面代码:
div{
padding-top:20px;
padding-right:10px;
padding-bottom:15px;
padding-left:30px;
}
如果上、右、下、左的填充都为10px;可以这么写
div{padding:10px;}
如果上下填充一样为10px,左右一样为20px,可以这么写:
div{padding:10px 20px;}

盒模型–边界

元素与其它元素之间的距离可以使用边界(margin)来设置。边界也是可分为上、右、下、左。如下代码:
div{margin:20px 10px 15px 30px;}
也可以分开写:
div{
margin-top:20px;
margin-right:10px;
margin-bottom:15px;
margin-left:30px;
}
如果上右下左的边界都为10px;可以这么写:
div{ margin:10px;}
如果上下边界一样为10px,左右一样为20px,可以这么写:
div{ margin:10px 20px;}
总结一下:padding和margin的区别,padding在边框里,margin在边框外。

盒模型

盒模型概念、width、height、padding、margin(水平居中)、border、border-radius、overflow、box-sizing、box-shadow、outline

盒模型图解
这里写图片描述


这里写图片描述

内容区通过width*height设置大小


width

width:<lenght> | <percentage> | auto | inherit
width的默认值为auto,block元素,inline元素 inline-block元素在默认情况下宽度规则不同。 
引申:max-width   min-width

height

默认情况下元素高度为内容宽度

引申:max-height  min-height

padding填充

padding:[<lenght>|<percentage>]{1,4}

margin

margin:[<length> | <percentage> | auto{1,4} | inherit]
margin合并

这里写图片描述

如上图所示有两种margin合并的情况
1.毗邻元素会产生合并
2.父元素设置margin,并且第一个子元素或者最后一个子元素也设置了margin.如图中的父元素设置了margin-bottom:40px,子元素设置了margin-bottom:20px;将会产生margin合并为40px;


margin妙用-水平居中

这里写图片描述


border

border:[<border-width> || <border-style> || <border-color>] | inherit

border-style:[solid | dashed | dotted|...]{1,4}| inherit
border-color:[<color> | transparent]{1,4} | inherit
.....

圆角

border-radius
这里写图片描述
这里写图片描述

border-radius:[<length> | <percentage>{1,4}[/[<length> | <percentage>]{1,4}]

一个角需要水平半径和垂直半径设置  

这里写图片描述


border-radius:50%时为圆
这里写图片描述


盒子内容超出时的显示

这里写图片描述

overflow:visible | hidden | scroll | atuo

超出部分仍然显示在盒子之外

overflow:visible;
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超出部分被隐藏

overflow:hidden;
这里写图片描述


滚动条增加空间

overflow:scroll无论内容是否超出,都会有滚动条
这里写图片描述


内容超出,自动设置滚动条

overflow:auto当内容超出盒子时,自动设置滚动条增加空间


设定width, height指定的区域

box-sizing

box-sizing:content-box | border-box |inherit

默认情况下box-sizing属性值为content-box,那么平常所使用的width 和height 表示的是content-box(内容区)的宽和高
这里写图片描述
box-sizing:border-box之后,width 和height 将不在表示content-box的宽高,而是border-box(盒子)的宽高。


下图中唯一区别在于设置的box-sizing的属性值不同。
这里写图片描述
默认情况下设置的宽高是内容区(content-box)


添加效果:阴影

box-shadow
注意:阴影不占空间

box-shadow:none | <shadow>[,<shadow>]*

这里写图片描述

内外阴影

多个阴影效果可以用逗号分隔。
这里写图片描述
阴影不占空间


outline描边

不占空间
border之外


CSS属性的浏览器兼容属性查询

关于CSS属性的浏览器兼容性,可以通过 http://caniuse.com/ 查询。
border-radius ie8及以下不支持
box-sizing ie7及以下不支持
box-shadow ie8及以下不支持
outline ie7及以下不支持

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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