#xin2 img:hover{ transform: scale(1.1); }添加一个过度

你可以通过添加`transition`属性来为`transform`属性添加过渡效果。下面是一个示例代码：

#xin2 img {
    transition: transform 0.3s ease;
}

#xin2 img:hover {
    transform: scale(1.1);
}

在这个示例中，我们将`transition`属性应用于`#xin2 img`选择器上，设置过渡效果的持续时间为0.3秒，过渡类型为"ease"。当鼠标悬停在`#xin2 img`元素上时，通过改变`transform`属性的值来实现缩放效果，并且过渡效果会以0.3秒的持续时间平滑地进行。

相关问题

X=shuju_xin(:,2:8); y=shuju_xin(:,1); beta0=[0.0085 0.0026 0.0554 0.0926 0.0280 0 0.1897]; betafit=nlinfit(X,y,'model',beta0);

根据你提供的代码，变量 `X` 是从 `shuju_xin` 数据中提取的第二到第八列数据，而变量 `y` 是从 `shuju_xin` 数据中提取的第一列数据。函数 `model` 用于计算模型函数，`beta0` 是模型的初始参数。

根据错误信息，问题可能出在函数 `model` 中或者在调用 `nlinfit` 函数时传入的数据格式不正确。你需要检查一下代码中的 `model` 函数，确认其中是否使用了变量 `X`，如果使用了，应该如何传入该变量。另外，你还需要确认一下 `shuju_xin` 数据的格式是否正确，是否符合 `nlinfit` 函数的要求。

如果问题仍然存在，你可以提供更多的代码和数据信息，以便更好地理解和解决问题。

-----检测、校验并输出结果----- from imp import reload import cv2 # 准备好识别方法 recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create() # 使用之前训练好的模型 recognizer.read('trainner/trainner.yml') # 再次调用人脸分类器 cascade_path = "C:\Anacon3\envs\myenv\Lib\site-packages\cv2\data/haarcascade_frontalface_default.xml" face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path) # 加载一个字体，用于识别后，在图片上标注出对象的名字 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX idnum = 0 # 设置好与ID号码对应的用户名，如下，如0对应的就是初始 names = ['zuo xin', 'un', 'user1', 'user2', 'user3'] # 调用摄像头 cam = cv2.VideoCapture(0) minW = 0.1 * cam.get(3) minH = 0.1 * cam.get(4) while True: ret, img = cam.read() gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 识别人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale( gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5, minSize=(int(minW), int(minH)) ) # 进行校验 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) idnum, confidence = recognizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w]) # 计算出一个检验结果 if confidence < 55: idum = names[idnum] confidence = "{0}%", format(round(100 - confidence)) else : confidence = "{0}%", format(round(100 - confidence)) idum = "unknown" # 输出检验结果以及用户名/ cv2.putText(img, str(idum), (x + 5, y - 5), font, 1, (0, 0, 255), 1) cv2.putText(img, str(confidence), (x + 5, y + h - 5), font, 1, (0, 0, 0), 1) # 展示结果 cv2.imshow('camera', img) k = cv2.waitKey(20) if k == cv2.waitKey(20): print('人脸检测成功，门禁已经开锁，请人员进入') # 释放资源 cam.release() cv2.destroyAllWindows()修改为可以识别中文字符串

可以尝试使用Python的unicode编码，将中文字符转换为unicode编码，然后再进行输出。修改后的代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
# 检测、校验并输出结果
from imp import reload
import cv2

# 准备好识别方法
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()

# 使用之前训练好的模型
recognizer.read('trainner/trainner.yml')

# 再次调用人脸分类器
cascade_path = "C:\Anacon3\envs\myenv\Lib\site-packages\cv2\data/haarcascade_frontalface_default.xml"
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)

# 加载一个字体，用于识别后，在图片上标注出对象的名字
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

# 设置好与ID号码对应的用户名，如下，如0对应的就是初始
names = [u'左欣', u'未知', u'用户1', u'用户2', u'用户3']

# 调用摄像头
cam = cv2.VideoCapture(0)

minW = 0.1 * cam.get(3)
minH = 0.1 * cam.get(4)

while True:
    ret, img = cam.read()
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 识别人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(
        gray,
        scaleFactor=1.2,
        minNeighbors=5,
        minSize=(int(minW), int(minH))
    )

    # 进行校验
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

        idnum, confidence = recognizer.predict(gray[y:y + h, x:x + w])

        # 计算出一个检验结果
        if confidence < 55:
            idum = names[idnum]
            confidence = "{0}%".format(round(100 - confidence))
        else:
            confidence = "{0}%".format(round(100 - confidence))
            idum = u'未知'

        # 输出检验结果以及用户名
        cv2.putText(img, idum, (x + 5, y - 5), font, 1, (0, 0, 255), 1)
        cv2.putText(img, confidence, (x + 5, y + h - 5), font, 1, (0, 0, 0), 1)

    # 展示结果
    cv2.imshow('camera', img)

    k = cv2.waitKey(20)
    if k == cv2.waitKey(20):
        print(u'人脸检测成功，门禁已经开锁，请人员进入')

# 释放资源
cam.release()
cv2.destroyAllWindows()

使用 `u'字符串'` 可以创建一个unicode字符串，同时修改了代码中的部分注释中的英文字符为中文字符。