三大家族的作用和区别

1.offset

  1.1offsetwidth:自身的内容宽度,内容+border+padding

  1.2offsettop:距离最近定位盒子的头部距离

  1.3offsetparent:距离最近定位的父盒子

 

2.scroll

  2.1scrolltop:页面被滚动的高

  2.2scrollleft:页面被滚动的左边  

  2.3scrollwidth:页面全文的宽

  2.4scrollheight:页面全文的高

获取方式:document.body.scrollXX     document.documentElement.scrollXX 

现在主流获取方式:window.pageXoffset==>scrollleft    window.pageYoffset==>scrolltop

 

3.client

  3.1clientwidth:自身内容的宽度,内容+padding(没有border)

  3.2clientleft:返回元素的边框距离

 

区别

  1.offsetwidth:自身的内容+border+padding

  2.clientwidth:自身的内容+padding

  3.scrollwidth:页面全文内容宽(包括滚动)

  4.offsettop:距离第一个定位父元素的高

  5.clienttop:返回边框的高

  6.scrolltop:滚动的高

 

4.event事件

  1.1.event.clientX:光标相对于网页水平位置

  1.2.event.clientY:光标相对于网页垂直位置

  注意:只想对于当前可视窗口大小,取一屏的大小

  2.1.screeX:光标相对于当前屏幕的水平位置

  2.2.screeY:光标相当于当前屏幕的垂直位置

  注意:包括头部,取得是电脑界面大小

  3.1.pageX:光标相对于文档的水平位置

  3.2.pageY:光标相对于文档的垂直位置

  注意:全部内容,可往下滚动距离

  

  可视窗口大小通用方法:window.innerwidth

转载于:https://www.cnblogs.com/ccc0114/p/9916701.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张
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