background: url(timg1mhdvfrb.jpg) no-repeat; background-size: cover;
时间: 2023-05-02 10:06:11 浏览: 68
这是一条CSS样式代码,其中包括了两个属性,分别是background和background-size。
background表示页面背景的样式,url(timg1mhdvfrb.jpg)是指背景图片的路径,这里的图片名称是timg1mhdvfrb.jpg。no-repeat则是指这张背景图片不会重复出现,即只会出现一次。
background-size则是图片的尺寸,cover表示让背景图片完全覆盖父级元素(即设置图片尺寸让其完全填充元素,不保持其原有的宽高比例)。这样可以使背景图片更加美观、协调。
相关问题
改进下面代码使其输出特征连线图和拼接图import cv2 import numpy as np #加载两张需要拼接的图片: img1 = cv2.imread('men3.jpg') img2 = cv2.imread('men4.jpg') #将两张图片转换为灰度图像: gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #使用Shi-Tomasi角点检测器找到两张图片中的特征点: # 设定Shi-Tomasi角点检测器的参数 feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7) # 检测特征点 p1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, **feature_params) p2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, **feature_params) #使用Lucas-Kanade光流法计算特征点的移动向量: # 设定Lucas-Kanade光流法的参数 lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03)) # 计算特征点的移动向量 p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, p1, None, **lk_params) p2, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray2, gray1, p2, None, **lk_params) #计算两张图片的变换矩阵: # 使用RANSAC算法计算变换矩阵 M, mask = cv2.findHomography(p1, p2, cv2.RANSAC, 5.0) #将两张图片拼接成一张: # 计算拼接后的图像大小 h, w = img1.shape[:2] pts = np.array([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]], dtype=np.float32).reshape(-1, 1, 2) dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M) xmin, ymin = np.int32(dst.min(axis=0).ravel() - 0.5) xmax, ymax = np.int32(dst.max(axis=0).ravel() + 0.5) tx, ty = -xmin, -ymin H, W = xmax - xmin, ymax - ymin # 计算拼接后的图像 timg = np.zeros((H, W, 3), dtype=np.uint8) timg[ty:ty + h, tx:tx + w] = img1 new_p2 = cv2.perspectiveTransform(p2, M) timg = cv2.polylines(timg, [np.int32(new_p2 + (tx, ty))], True, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)
以下是改进后的代码,可以输出特征连线图和拼接图:
```python
import cv2
import numpy as np
#加载两张需要拼接的图片:
img1 = cv2.imread('men3.jpg')
img2 = cv2.imread('men4.jpg')
#将两张图片转换为灰度图像:
gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#使用Shi-Tomasi角点检测器找到两张图片中的特征点:
# 设定Shi-Tomasi角点检测器的参数
feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7, blockSize=7)
# 检测特征点
p1 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray1, **feature_params)
p2 = cv2.goodFeaturesToTrack(gray2, **feature_params)
#使用Lucas-Kanade光流法计算特征点的移动向量:
# 设定Lucas-Kanade光流法的参数
lk_params = dict(winSize=(15, 15), maxLevel=2, criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))
# 计算特征点的移动向量
p1, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray1, gray2, p1, None, **lk_params)
p2, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray2, gray1, p2, None, **lk_params)
#计算两张图片的变换矩阵:
# 使用RANSAC算法计算变换矩阵
M, mask = cv2.findHomography(p1, p2, cv2.RANSAC, 5.0)
#将两张图片拼接成一张:
# 计算拼接后的图像大小
h, w = img1.shape[:2]
pts = np.array([[0, 0], [0, h - 1], [w - 1, h - 1], [w - 1, 0]], dtype=np.float32).reshape(-1, 1, 2)
dst = cv2.perspectiveTransform(pts, M)
xmin, ymin = np.int32(dst.min(axis=0).ravel() - 0.5)
xmax, ymax = np.int32(dst.max(axis=0).ravel() + 0.5)
tx, ty = -xmin, -ymin
H, W = xmax - xmin, ymax - ymin
# 计算拼接后的图像
timg = np.zeros((H, W, 3), dtype=np.uint8)
timg[ty:ty + h, tx:tx + w] = img1
# 计算特征连线图
new_p2 = cv2.perspectiveTransform(p2, M)
timg_line = cv2.polylines(timg.copy(), [np.int32(new_p2 + (tx, ty))], True, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)
# 输出特征连线图
cv2.imshow('Feature Lines', timg_line)
cv2.waitKey(0)
# 拼接图加上特征连线
timg = cv2.polylines(timg, [np.int32(new_p2 + (tx, ty))], True, (0, 255, 255), 1, cv2.LINE_AA)
# 输出拼接图
cv2.imshow('Stitched Image', timg)
cv2.waitKey(0)
```
delphixe delphi-opencv-master pIplImage显示到timage
以下是将 `IplImage` 显示到 `TImage` 的 Delphi 代码示例:
```delphi
uses
..., cvTypes, cvUtils;
procedure IplImageToTImage(IplImg: IplImage; TImg: TImage);
var
Bitmap: TBitmap;
ImgSrc, ImgDest: pByte;
x, y: Integer;
begin
// 创建 TBitmap 并设置宽高
Bitmap := TBitmap.Create;
Bitmap.Width := IplImg.width;
Bitmap.Height := IplImg.height;
// 将 IplImage 转换为 TBitmap
ImgSrc := IplImg.imageData;
ImgDest := Bitmap.ScanLine[Bitmap.Height - 1];
for y := 0 to IplImg.height - 1 do
begin
for x := 0 to IplImg.width - 1 do
begin
ImgDest[0] := ImgSrc[2];
ImgDest[1] := ImgSrc[1];
ImgDest[2] := ImgSrc[0];
Inc(ImgSrc, 3);
Inc(ImgDest, 3);
end;
ImgDest := Bitmap.ScanLine[Bitmap.Height - 1 - y];
end;
// 显示 TBitmap 到 TImage
TImg.Picture.Assign(Bitmap);
// 释放资源
Bitmap.Free;
end;
```
其中,`IplImg` 是源 `IplImage`,`TImg` 是目标 `TImage`。通过扫描 `IplImage` 中的像素,将其转换为 `TBitmap` 并最终显示到 `TImage`。
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