如何定义多个图片background-image:u

可以通过逗号分隔定义多个图片，如下所示：

body {
  background-image: url("image1.jpg"), url("image2.jpg"), url("image3.jpg");
}

这将在背景中显示三个图片。如果第一个图片不可用，将显示第二个图片，以此类推。可以通过其他属性比如background-position和background-size来控制每个图片的位置和大小。

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解释代码：while offset < total: query['offset'] = offset req = requests.get(url, headers=headers, params=query) comment = json.loads(req.content)['comments'] #由网页分析，评论内容均存储在json对象comments键值的子数组中 for i in range(len(comment)): commentStr += comment[i]['content'] offset += limit sleep(1) #一般需要多次获取内容时可让程序适当暂停，避免访问过于频繁 #采用正则表达式，给文本去除不必要的字符 pat = re.compile( u"([^\u4e00-\u9fa5\u0030-\u0039\u0041-\u005a\u0061-\u007a\u3040-\u31FF])") commentStr = re.sub(pat, "", commentStr) #jieba分词后，得到generator迭代器，可以用jion()方法直接获取用于制作词云的文本 commentStr = ' '.join(jieba.cut(commentStr, cut_all=False)) #获取停用表 stopList = getStopList() #进行自定义遮盖 Mask = np.array(image.open( r"E:\python软件\pachong4zhang\tree.jpg")) ##传入参数与文本生成词云 Wcloud = wordcloud.WordCloud( mask=Mask, font_path=r"C:\Windows\Fonts\Deng.ttf", stopwords=set(stopList), background_color="white", scale=4).generate(commentStr) #将生成的词云展示或保存 image_produce = Wcloud.to_image() image_produce.show() save_path = "%s.png" % song_id image_produce.save(save_path)

这段代码是一个爬虫程序，用于爬取某个音乐网站的评论数据，并生成对应的词云图。

首先，通过循环获取评论数据，每次获取的数量由参数`limit`控制，直到获取所有评论数据为止。获取评论数据的请求通过`requests`库发送，请求参数包括`url`、`headers`和`query`，其中`query`参数包括`offset`和`limit`，用于控制获取评论数据的偏移量和数量。获取到的评论数据存储在`json`对象的`comments`键值的子数组中，通过`for`循环遍历每个评论数据中的`content`属性，并将其拼接成一个字符串`commentStr`。

接下来，通过正则表达式去除不必要的字符，然后使用`jieba`库对文本进行分词，得到一个generator迭代器，并通过`join()`方法将其转换为字符串，用于制作词云图。

然后，获取停用词表，并通过`image`库打开一个自定义遮盖图，用于生成词云图。通过`wordcloud`库生成词云图，设置参数包括遮盖图、字体、停用词表、背景颜色和缩放比例等。最后，将生成的词云图展示出来或保存到本地。

%4多目标轴2端点定位 startf=353;endf=1500; for i=startf:1:endf I1 =read(xyloObj,i);%读取每一帧 % figure,imshow(I1); I1=im2double(rgb2gray(I1))-Ibj;%减去背景帧 bw1=im2bw(I1,25/255);%二值化处理，灰度值大于25设置为白色，小于等于25设置为黑色 bwAreaOpenBW =bwareaopen(bw1,10);%将二值图像bw1中的小区域（面积小于等于10个像素）去除，得到一个新的二值图像bwAreaOpenBW。这个操作可以消除二值图像中一些不必要的小区域，保留需要的大区域 [L,n]=bwlabel(bwAreaOpenBW,8); for j=1:1:n [r, c] = find(L==j); rc = [r c]; u=size(r); zhou2=fitlm(rc(:,2),rc(:,1)); %拟合直线 b1(i,j)=zhou2.Coefficients.Estimate(1,1); b2(i,j)=zhou2.Coefficients.Estimate(2,1); minzhi(i,j)=min(rc(:,2)); maxzhi(i,j)=max(rc(:,2)); % y = minzhi(i,j):1:maxzhi(i,j); % x = b1(i,j)+b2(i,j).*y; % plot(y,x);hold on; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%2个端点 duan1x(i,j)=b1(i,j)+b2(i,j).*minzhi(i,j); duan1y(i,j)=minzhi(i,j); duan2x(i,j)=b1(i,j)+b2(i,j).*maxzhi(i,j); duan2y(i,j)=maxzhi(i,j); % plot(minzhi,b1+b2.*minzhi,'r*');hold on; % plot(maxzhi,b1+b2.*maxzhi,'r*');hold on; end end帮我改为vs的程序，用opencv库

下面是使用OpenCV库的C++代码实现多目标轴2端点定位：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main() {
    int startf = 353, endf = 1500; // 起始和结束帧数
    Mat Ibj = imread("background.jpg"); // 读取背景帧
    Mat I1, bw1, bwAreaOpenBW, L;
    vector<vector<Point>> contours;

    for (int i = startf; i <= endf; i++) {
        stringstream ss;
        ss << "test" << i << ".jpg"; // 读取当前帧
        I1 = imread(ss.str());

        Mat gray;
        cvtColor(I1, gray, COLOR_BGR2GRAY);
        gray.convertTo(gray, CV_64F);
        gray -= Ibj; // 减去背景帧

        threshold(gray, bw1, 25, 255, THRESH_BINARY); // 二值化处理
        morphologyEx(bw1, bwAreaOpenBW, MORPH_OPEN, Mat(), Point(-1, -1), 1); // 开运算

        int n = connectedComponents(bwAreaOpenBW, L); // 连通区域标记

        for (int j = 1; j <= n; j++) {
            Mat temp = Mat::zeros(L.rows, L.cols, CV_8UC1);
            for (int r = 0; r < L.rows; r++) {
                for (int c = 0; c < L.cols; c++) {
                    if (L.at<int>(r, c) == j) {
                        temp.at<uchar>(r, c) = 255;
                    }
                }
            }
            findContours(temp, contours, RETR_EXTERNAL, CHAIN_APPROX_SIMPLE); // 查找轮廓
            if (contours[0].size() < 10) continue; // 去除小轮廓

            RotatedRect rect = fitEllipse(contours[0]); // 拟合椭圆
            Point2f points[4];
            rect.points(points); // 获取旋转矩形的四个顶点

            float k = (points[1].y - points[0].y) / (points[1].x - points[0].x); // 计算斜率
            float b = points[0].y - k * points[0].x; // 计算截距

            int minzhi = min(points[0].x, points[1].x);
            int maxzhi = max(points[0].x, points[1].x);

            Point2f duan1(minzhi, k * minzhi + b); // 第一个端点
            Point2f duan2(maxzhi, k * maxzhi + b); // 第二个端点

            line(I1, duan1, duan2, Scalar(0, 0, 255), 2); // 绘制直线

            imshow("image", I1);
            waitKey(1);
        }
    }
    return 0;
}

需要注意的是，由于没有提供测试数据，代码中的图片路径需要根据实际情况进行修改。