初识盒子模型

本文详细解释了CSS盒子模型的概念,通过日常生活的例子帮助理解其组成部分:内容、填充、边框和边界。并通过一个实例展示了如何利用CSS实现结构与表现的分离。

       什么是CSS的盒子模式呢?为什么叫它是盒子?先说说我们在网页设计中常听的属性名:内容(content)、填充(padding)、边框(border)、边界(margin), CSS盒子模式都具备这些属性。


       这个盒子模型可以用我们日常生活中的“箱子”来形容,箱子里面装的东西就相当于盒子模型中的Content,如果我们怕箱子中装的东西摔坏了就需要在里面填充一些泡沫等,这个泡沫就相当与盒子模型中Padding,而箱子本身就相当于Border了,我们在摆放箱子的时候需要与其他物品之间留一个间隙,方便取出以及通风等,这个间隙就相当于盒子模型中的Margin。

盒子模型与现实生活中的箱子的区别:
       在网页设计上,内容常指文字、图片等元素,但是也可以是小盒子(DIV嵌套),与现实生活中盒子不同的是,现实生活中的东西一般不能大于盒子,否则盒子会被撑坏的,而CSS盒子具有弹性,里面的东西大过盒子本身最多把它撑大,但它不会损坏的。填充只有宽度属性,可以理解为生活中盒子里的抗震辅料厚度,而边框有大小和颜色之分,我们又可以理解为生活中所见盒子的厚度以及这个盒子是用什么颜色材料做成的,边界就是该盒子与其它东西要保留多大距离。

盒子模型的作用:
实现结构与表现分离
       在真正开始布局实践之前,再来认识一件事——结构和表现相分离,这也用CSS布局的特色所在,结构与表现分离后,代码才简洁,更新才方便,这不正是我们学习CSS的目的所在吗?举例:

CSS版:

<style type="text/css">
<!--
#photoList img{
  height:80;
  width:100;
  margin:5px auto;
}
-->
</style> <div id="photoList">
<img src="01.jpg" />
<img src="02.jpg" />
<img src="03.jpg" />
<img src="04.jpg" />
<img src="05.jpg" />
</div>
不用CSS:
<img src="01.jpg" width="100" height="80" align="middle" />
<img src="02.jpg" width="100" height="80" align="middle" />
<img src="03.jpg" width="100" height="80" align="middle" />
<img src="04.jpg" width="100" height="80" align="middle" />
<img src="05.jpg" width="100" height="80" align="middle" />
  第一种方法是结构表现相分离,内容部分代码简单吧,如果还有更多的图片列表的话,那么第一种CSS布局方法就更有优势,我打个比喻你好理解:我在BODY向你介绍一个人,我只对你说他是一个人,至于他是一个什么样的人,有多高,是男是女,你去CSS那里查下就知道。这样我在BODY的工作就简单了,也就是说BODY的代码就简单了。如果BODY有一个团队人在那里,我在CSS记录一项就行了,使用CSS的好处代码更容易阅读,代码不复杂,网页文件体积小能较快被客户端下载了。  
总结的还有很多不足,希望各位读者不吝赐教,感谢您的阅读!



### 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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