uniapp上拉底部露白

在uniapp中，当页面上拉到底部时，可能会出现底部露白的情况。解决这个问题的一个方法是使用padding-top来替换margin-top，将页面内容的高度撑起来，这样上方的留白就解决了。这个方法适用于H5app和uniapp。另外，你还可以通过获取系统信息的方法来解决这个问题。在vue中，可以使用uni.getSystemInfoSync()方法来获取系统信息，首次取值时正常，再次取值时可能会出错。为了解决这个问题，可以通过判断是否为冷启动或其他启动方式来获取屏幕信息。对于冷启动，可以直接获取屏幕信息并保存；对于其他启动方式，可以通过本地存储获取屏幕信息。这样就可以避免页面底部露白的问题。此外，你还可以通过设置CSS样式来解决页面底部露白的问题。可以给.page_body元素添加以下样式：z-index: 1000; position:absolute; top:0; left:0; right: 0; bottom: 0; height:100%; width:100%; background-size: cover; background-position: center center; 这样可以确保页面内容铺满整个页面，避免底部露白的情况发生。

相关问题

编写python代码对工件缺陷（凹坑、划痕、毛丝、露白）进行分类

好的，我会按照您的要求进行回答。针对工件缺陷的分类，可以使用卷积神经网络（CNN）进行处理。具体的步骤是：

1. 收集样本数据集，并进行标注，确定每个样本数据集中的缺陷类别。

2. 对样本数据进行预处理，包括图像的大小调整、数据集的划分等。

3. 构建CNN模型，设计合适的卷积、池化层，以及全连接层或Softmax分类器。

4. 使用优化算法进行模型训练，比如随机梯度下降算法（SGD）、Adam等。

5. 对训练好的模型进行测试，计算模型的准确率、召回率等指标，评估模型的性能。

6. 将模型部署到最终的应用场景中，实现工件缺陷的自动分类。

以上就是编写python代码对工件缺陷进行分类的一些步骤和算法。希望可以对您有所帮助。

编写python代码对工件缺陷（凹坑、划痕、毛丝、露白）进行分类（不要数据集）

对工件缺陷进行分类可以使用传统的图像处理技术，也可以使用深度学习方法。以下是一个基于传统图像处理技术的可能的Python代码：

1. 首先，加载一张表示工件缺陷的图片

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('工件缺陷图片.jpg')

2. 对图像进行预处理，例如转换为灰度图或二值化

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

3. 对二值化后的图像进行形态学操作，例如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等，以便提取缺陷的特征

kernel = np.ones((5,5),np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
closing = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

4. 对特征进行分析，例如计算缺陷的面积、周长、形状等，以便进行分类

contours, hierarchy = cv2.findContours(opening, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
    area = cv2.contourArea(cnt)
    perimeter = cv2.arcLength(cnt, True)
    x,y,w,h = cv2.boundingRect(cnt)
    aspect_ratio = float(w)/h
    aspect_ratio = round(aspect_ratio,2)
    circularity = 4*np.pi*(area/(perimeter*perimeter))
    circularity = round(circularity,2)
    print('面积：{:.2f},周长：{:.2f},长宽比：{:.2f},圆形度：{:.2f}'.format(area,perimeter,aspect_ratio,circularity))

根据缺陷的特征，可以设置一些分类规则，例如：

- 面积较小，长宽比大致相等，圆形度较高，可能是凹坑
- 面积较小，长宽比较小，圆形度较低，可能是划痕
- 面积较大，长宽比较大，圆形度较低，可能是毛丝
- 面积较大，长宽比大致相等，圆形度较高，可能是露白

以上只是一种可能的分类方法，实际上根据缺陷的特征，可以设计更复杂的分类器，例如使用支持向量机、决策树等机器学习算法。

当然在实际应用中，还需要考虑到数据集的数量、质量、多样性等因素，以及模型评估和调优等问题，这些都是需要仔细考虑和研究的。