video { position: fixed; top: 0; left: 0; min-width: 100%; min-height: 100%; z-index: -1; }把图片设置为背景，

如果你想将一个图片作为背景，可以使用以下的HTML和CSS代码：

HTML代码：

<div class="bg-image"></div>
<div class="content">
  <h1>Your Content Here</h1>
  <p>Your text here...</p>
</div>

CSS代码：

body {
  margin: 0;
  padding: 0;
  height: 100%;
}

.bg-image {
  position: fixed;
  top: 0;
  left: 0;
  min-width: 100%;
  min-height: 100%;
  background-image: url(your-image-url-here);
  background-size: cover;
  z-index: -1;
}

.content {
  position: relative;
  z-index: 1;
  padding: 50px;
  text-align: center;
  color: #fff;
}

在这个例子中，我们使用了一个div作为背景，并且将背景图片设置为了你自己的图片。我们将背景图片的大小设置为cover，以填满整个屏幕。此外，我们还添加了一个content div，将你的文本和内容放置在其中。

你可以根据自己的需求进行调整和修改。

相关问题

video { position: fixed; top: 0; left: 0; min-width: 100%; min-height: 100%; z-index: -1;}我想把他上下变小一点

要将视频上下缩小，可以尝试调整CSS中的min-height属性的值，例如将其从100%减少到90%或80%等。这将使视频的高度减小，从而使其上下缩小。

例如，你可以尝试将CSS代码修改为以下内容：

video {
  position: fixed;
  top: 5%; /* 将视频向下移动5% */
  left: 0;
  min-width: 100%;
  min-height: 90%; /* 将视频高度减小至90% */
  z-index: -1;
}

这样视频就会向下移动5%并且高度减小至90%，从而使其上下缩小。你可以根据自己的需求进行调整。

xrextras-hand-anchor 怎么实现手势监测 代码示例

要在xrextras-hand-anchor中实现手势监测，你可以使用手势识别库，如HandTrack.js或mediapipe等，来检测用户的手势。下面是一个使用HandTrack.js的示例代码：

1. 首先，你需要在HTML文件中引入HandTrack.js库和相关的CSS样式：

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/handpose"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/handtrackjs/dist/handtrack.min.js"></script>

<style>
    #videoCanvas {
        position: fixed;
        top: 0;
        left: 0;
    }
</style>

2. 接下来，在JavaScript文件中创建一个视频元素和一个画布元素，并初始化HandTrack.js：

const video = document.getElementById('video');
const canvas = document.getElementById('canvas');
const context = canvas.getContext('2d');

let model;

// 加载HandTrack.js模型
handTrack.load().then((loadedModel) => {
    model = loadedModel;
});

// 启动摄像头
navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true }).then((stream) => {
    video.srcObject = stream;
});

3. 在每一帧中，使用HandTrack.js检测手势并绘制结果：

function detectHand() {
    model.detect(video).then((predictions) => {
        // 清空画布
        context.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);

        // 绘制手势框
        predictions.forEach((prediction) => {
            const [x, y, width, height] = prediction.bbox;
            context.strokeStyle = '#00FF00';
            context.lineWidth = 2;
            context.strokeRect(x, y, width, height);
        });

        // 继续检测下一帧
        requestAnimationFrame(detectHand);
    });
}

// 在视频元素加载完成后开始检测手势
video.addEventListener('loadeddata', () => {
    detectHand();
});

这是一个简单的手势检测示例，你可以根据自己的需求和手势库的文档进行进一步的开发和定制。记得将示例中的`videoCanvas`替换为你在xrextras-hand-anchor中使用的元素ID。