网页中记录区域边界的代码都有哪些

记录网页中区域边界的代码主要有以下几种：

1. CSS：使用CSS中的border属性可以设置元素的边框样式、宽度和颜色。

2. HTML：使用HTML中的table标签、div标签等容器标签可以在页面中划分出不同的区域，并且可以设置区域的边框样式。

3. JavaScript：使用JavaScript可以获取元素的位置和大小，从而计算出元素的边界，并且可以动态地改变元素的边框样式。

4. Canvas：使用Canvas可以绘制任意形状的图形，包括矩形、圆形等，从而在页面中划分出不同的区域，并且可以设置区域的边框样式。

5. SVG：使用SVG可以绘制矢量图形，从而在页面中划分出不同的区域，并且可以设置区域的边框样式。

相关问题

OpenCV 区域生长算法分割手指静脉图像 Python代码

好的，以下是使用 OpenCV 库实现手指静脉图像区域生长算法的 Python 代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread("finger_vein.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 预处理，使用高斯滤波器去除噪声
img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 定义生长准则函数
def criterion(pixel, seed, threshold):
    # 计算像素与种子点之间的差异
    diff = abs(int(pixel) - int(seed))
    # 如果差异小于阈值，则将该像素加入当前区域
    if diff < threshold:
        return True
    else:
        return False

# 定义区域生长函数
def region_growing(img, seed, threshold):
    # 新建与原图像同样大小的标记图像，用于标记生长区域
    h, w = img.shape[:2]
    mask = np.zeros((h, w), np.uint8)
    mask[seed[0], seed[1]] = 255
    # 定义邻域，用于生长
    neiborhood = np.array([[0, -1], [0, 1], [-1, 0], [1, 0]])
    # 生长区域
    while True:
        # 记录当前生长区域的边界
        border = []
        # 遍历当前生长区域的像素
        for i in range(len(border)):
            # 遍历像素周围的邻域像素
            for j in range(4):
                # 计算邻域像素的坐标
                cur_point = np.array([border[i][0], border[i][1]])
                neibor = cur_point + neiborhood[j]
                # 如果邻域像素在图像范围内且未被标记，则判断是否符合生长准则
                if (neibor[0] >= 0 and neibor[0] < h and neibor[1] >= 0 and neibor[1] < w and mask[neibor[0], neibor[1]] == 0):
                    if criterion(img[neibor[0], neibor[1]], img[seed[0], seed[1]], threshold):
                        mask[neibor[0], neibor[1]] = 255
                        # 将符合条件的像素加入当前生长区域
                        border.append(neibor)
        # 如果没有新的像素符合条件，则停止生长
        if not border:
            break
    # 返回标记图像
    return mask

# 选定种子点，调用区域生长函数
seed = [100, 100]
threshold = 10
mask = region_growing(img, seed, threshold)

# 显示结果
cv2.imshow("Origin Image", img)
cv2.imshow("Region Growing Result", mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上就是使用 OpenCV 库实现手指静脉图像区域生长算法的 Python 代码。希望能够对你有所帮助。

使用matlab代码：输入.bmp格式图像，记录图像所以像素点的x、y坐标，使用截图代码截取图像中任意图像，编写代码识别截取图像黑白块的最长边界线，并得到边界线上像素点的x、y坐标，绘制x、y图像

下面是一个可能的解决方案：

% 读入图像并记录所有像素点坐标
img = imread('input.bmp');
[y, x] = find(img(:,:,1) > 0);
coords = [x y];

% 截取图像并二值化
figure;
imshow(img);
roi = drawrectangle;
mask = createMask(roi);
bw = imbinarize(rgb2gray(img), 'adaptive');
bw(~mask) = 0;
figure;
imshow(bw);

% 提取连通区域并找到最长边界线
cc = bwconncomp(bw);
props = regionprops(cc, 'BoundingBox');
max_len = 0;
max_boundary = [];
for i = 1:cc.NumObjects
    boundary = bwboundaries(cc.PixelIdxList{i});
    len = size(boundary{1}, 1);
    if len > max_len
        max_len = len;
        max_boundary = boundary{1};
    end
end

% 绘制边界线并输出像素点坐标
figure;
imshow(img);
hold on;
plot(max_boundary(:,2), max_boundary(:,1), 'r', 'LineWidth', 2);
coords_on_boundary = coords(ismember(coords, max_boundary, 'rows'), :);
x_coords = coords_on_boundary(:,1);
y_coords = coords_on_boundary(:,2);
figure;
plot(x_coords, y_coords, '.');
xlabel('x');
ylabel('y');

这个代码首先读入指定的 BMP 格式图像，并记录图像中所有非黑色像素点的坐标。然后，它使用 MATLAB 的交互式 `drawrectangle` 工具来选择一个感兴趣的区域，并将该区域内的图像二值化。接下来，代码使用 `bwconncomp` 函数提取二值图像中的连通区域，并找到最长的边界线。最后，代码绘制该边界线并输出位于该线上的像素点的坐标，并绘制出这些点的 x、y 图像。