window.resizeTo

时间: 2023-10-11 10:05:05 浏览: 52
window.resizeTo是一个JavaScript方法，用于调整浏览器窗口的大小。它接受两个参数，分别是新窗口的宽度和高度。例如，如果你想将浏览器窗口的大小调整为宽度为500像素，高度为400像素，你可以使用以下代码： ```javascript window.resizeTo(500, 400); ``` 请注意，这个方法只能在非弹出窗口中使用，而且可能会被浏览器的安全设置所限制。因此，它在现代浏览器中的使用已经不太常见了，并且在一些浏览器中可能会被禁用或忽略。
相关问题

52、 （1分）如何使用JavaScript设置窗口的大小？A、window.resizeTo() B、window.changeSize() C、window.setDim() D、window.adjustSize()

选项 A、window.resizeTo() 可以使用 JavaScript 设置窗口的大小。 解析： 在 JavaScript 中，可以使用 window 对象来控制浏览器窗口。其中，resizeTo() 方法可以用于设置浏览器窗口的大小。 resizeTo() 方法接受两个参数，分别表示窗口的宽度和高度。例如，可以使用以下代码将浏览器窗口的大小设置为 800x600： ```javascript window.resizeTo(800, 600); ``` 在这个例子中，调用 window 对象的 resizeTo() 方法，并传入参数 800 和 600，表示将浏览器窗口的大小设置为 800x600。 因此，本题答案是选项 A、window.resizeTo()。选项 B、window.changeSize()、选项 C、window.setDim() 和选项 D、window.adjustSize() 都是不存在的方法，不能用于设置浏览器窗口的大小。

20、(1分)如何使用JavaScript设置窗口的大小？ A、window.changeSize0 OB、window.resize To0 O·C、window.setDim0 OD、window.adjustSize0

可以使用`window.resizeTo()`方法来设置窗口的大小。该方法接受两个参数，分别是窗口的宽度和高度。例如，要将窗口的大小设置为宽度为500像素，高度为300像素，可以使用以下代码： ``` window.resizeTo(500, 300); ``` 因此，选项B的`window.resizeTo()`方法是正确的。而选项A、C、D都不是JavaScript中用于设置窗口大小的方法。

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import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import ImageTk, Image # 创建窗口 window = tk.Tk() window.title("宝石预测") window.geometry("400x400") # 加载模型参数 para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) model.eval() # 加载标签字典 label_dict = train_parameters['label_dict'] # 创建预测函数 def predict(): # 获取待预测图片路径 img_path = filedialog.askopenfilename() img = Image.open(img_path) # 预处理图片 img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) img = img / 255 img = np.array([img]) # 进行预测 img = paddle.to_tensor(img) out = model(img) label = np.argmax(out.numpy()) result = label_dict[str(label)] # 显示预测结果 result_label.config(text="预测结果：{}".format(result)) # 显示待预测图片 img = ImageTk.PhotoImage(Image.open(img_path).resize((200, 200))) img_label.config(image=img) img_label.image = img # 创建选择图片按钮 select_button = tk.Button(window, text="选择图片", command=predict) select_button.pack(pady=20) # 创建待预测图片区域 img_label = tk.Label(window) img_label.pack() # 创建预测结果区域 result_label = tk.Label(window, font=("Helvetica", 16)) result_label.pack(pady=20) # 进入消息循环 window.mainloop()在这段代码的功能中加入使用cv2对选择的图片进行降噪，之后再对上传图片进行识别

img = paddle.to_tensor(img) out = model(img) label = np.argmax(out.numpy()) result = label_dict[str(label)] # 显示预测结果 result_label.config(text="预测结果：{}".format(result)) # 显示待预测...

import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import ImageTk, Image # 创建窗口 window = tk.Tk() window.title("宝石预测") window.geometry("400x400") # 加载模型参数 para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) model.eval() # 加载标签字典 label_dict = train_parameters['label_dict'] # 创建预测函数 def predict(): # 获取待预测图片路径 img_path = filedialog.askopenfilename() img = Image.open(img_path) # 将处理后的图像数据转换为Image对象，并按照要求大小进行resize操作 img = Image.fromarray(np.uint8(img)).convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img /= 255 # 像素值归一化 img = np.array([img]) # 进行预测 img = paddle.to_tensor(img) out = model(img) label = np.argmax(out.numpy()) result = label_dict[str(label)] # 显示预测结果 result_label.config(text="预测结果：{}".format(result)) # 显示待预测图片 img = ImageTk.PhotoImage(Image.open(img_path).resize((200, 200))) img_label.config(image=img) img_label.image = img # 创建选择图片按钮 select_button = tk.Button(window, text="选择图片", command=predict) select_button.pack(pady=20) # 创建待预测图片区域 img_label = tk.Label(window) img_label.pack() # 创建预测结果区域 result_label = tk.Label(window, font=("Helvetica", 16)) result_label.pack(pady=20) # 进入消息循环 window.mainloop() 给这段代码添加使用cv2的均值滤波对彩色图片进行降噪的功能

可以在预测函数predict()中添加使用cv2的均值...在预测函数中，先使用cv2的blur函数对彩色图片进行均值滤波降噪，然后再将处理后的图像数据转换为Image对象，并按照要求大小进行resize操作，最后进行预测并显示结果。

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[ECharts] Can't get DOM width or height. Please check dom.clientWidth and dom.clientHeight. They should not be 0.For example, you may need to call this in the callback of window.onload. at app-renderjs.js:7214

这个错误提示是 ECharts 抛出的，意思是无法获取 DOM...你可以在 window.onload 回调函数中进行 ECharts 的渲染以确保 DOM 元素已经完全加载，或者使用 ECharts 的 setOption 方法中的 resize 参数来自动调整图表尺寸。

1. 编写代码，可以通过参数设置，控制当前浏览器窗口，使之能够上下左右移动，放大、缩小。

在函数内部，我们通过调用window.moveTo()和window.resizeTo()方法来设置窗口的位置和大小。最后，我们调用函数，并传入具体的参数值，就可以实现窗口的移动和缩放了。 当然，这只是一个简单的例子，实际应用中...

a = Kinect() cv.namedWindow("color_now", cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow("color_now", int(a.w_color/3), int(a.h_color/3)) cv.moveWindow("color_now", 0, 0) cv.namedWindow("frame", cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow("frame", int(a.w_color/3), int(a.h_color/3)) cv.moveWindow("frame", int(a.w_color/3), 0) cv.namedWindow("track", cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow("track", int(a.w_color/3), int(a.h_color/3)) cv.moveWindow("track", int(a.w_color/3), int(a.h_color/3)) cv.namedWindow("obj", cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow("obj", int(a.w_color/3), int(a.h_color/3)) cv.moveWindow("obj", int(a.w_color/3), int(a.h_color/3)+300) cv.namedWindow("console", cv.WINDOW_NORMAL) cv.resizeWindow("console", 400, 400) cv.moveWindow("console", 400, 400) def move_grand(x): global grand grand=x cv.createTrackbar('grand','console',950,1079,move_grand) def move_startline(x): global startline startline=x cv.createTrackbar('startline','console',1250,1919,move_startline) def move_x0(x): global x0 x0=x cv.createTrackbar('x0','console',200,1079,move_x0) def move_x1(x): global x1 x1=x cv.createTrackbar('x1','console',800,1079,move_x1) def move_y0(x): global y0 y0=x cv.createTrackbar('y0','console',1300,1919,move_y0) def move_y1(x): global y1 y1=x cv.createTrackbar('y1','console',1600,1919,move_y1) while 1: flag = 1 track = np.zeros((1080, 1920), np.uint8) while 1: a.get_the_last_color() a.get_the_last_depth() if flag: print("按下b键开始处理视频流") img=a.color_frame.copy() gray0 = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) #实时彩色视频流 draw_grand_and_start_lines(img,grand,startline) draw_depth_caculate_area(img,x0,y0,x1,y1) draw_points_depth_value(img,a.depth_ori) cv.imshow('color_now', img) #按b开始处理视频流 if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('b'): depth0 = a.depth_ori flag = 0 else: print("帧间差分中，按n结束帧间差分") img=a.color_frame.copy() #处理彩色帧,变成二值帧 frame = colorframe_to_frame(img) cv.imshow('frame',frame) #叠加 track = cv.bitwise_or(track,frame) cv.imshow('track',track) #实时彩色视频流 draw_grand_and_start_lines(img,grand,startline) draw_depth_caculate_area(img,x0,y0,x1,y1) draw_points_depth_value(img,a.depth_ori) cv.imshow('color_now', img) #按n结束读入视频流，开始对track进行处理 if cv.waitKey(1) & 0xFF == ord('n'): break track_3color=cv.cvtColor(track,cv.COLOR_GRAY2BGR) height,progressed_track= track_progress(track,track_3color,grand,startline) depth = averge_depth(depth0,x0,y0,x1,y1) print("height=",height,"depth=",depth) cv.imshow('track',progressed_track) cv.imshow('obj',track_3color) real_height=get_real_hight(height,depth) print("估计发球高度为{}mm".format(real_height)) print("按C继续，按任意键退出") #按c进行下一轮判断，按其它键退出程序 if cv.waitKey(0) & 0xFF == ord('c'): continue else: break

这段代码是在进行图像处理。首先，它实例化了一个 Kinect 对象，然后创建了多个窗口，并对每个窗口进行了大小和位置的调整。然后，它创建了一些轨迹条，用于调整各种参数，并定义了一个 while 循环，在循环内部进行...

写出以下代码的函数说明：class MainWindow(QTabWidget): # 初始化 def __init__(self): super().__init__() self.setWindowIcon(QIcon('images/logo.jpg')) self.setWindowTitle('jyj的花卉识别系统') # 模型初始化 self.model = tf.keras.models.load_model("models/mobilenet_fv.h5") #self.model = tf.keras.models.load_model("models/cnn_fv.h5") self.to_predict_name = "images/jyj.jpg" self.class_names = ['向日葵', '梨花', '水仙', '牡丹', '玉兰花', '玫瑰', '睡莲', '美人蕉', '荷花', '菊花', '郁金香', '鸡蛋花'] self.resize(900, 700) self.initUI()

- 设置一个待预测的图片文件路径to_predict_name； - 定义一个花卉类别名称列表class_names，包含了12个不同的花卉类别； - 设置窗口大小为900x700； - 调用initUI()函数，初始化主窗口的用户界面。 该类的主要作用...

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