function showImg(){ $("li:eq("+i+")").show("slow"); //别的消失 $("li:eq("+i+")").siblings("li").hide("slow"); if(i == 4){ i = 0; }else{ i++; } }改对

时间: 2023-08-07 20:20:22 浏览: 44
这段代码没有给出完整的上下文，无法判断需要改正的部分。但是，根据代码片段的语法，有以下几点需要注意： 1. 变量 `i` 没有定义，需要在函数外部或者内部先声明并赋值。 2. `$("li:eq("+i+")")` 表示选择第 `i` 个 `<li>` 元素，但没有指明选择的是哪个 `<ul>` 元素下的 `<li>`。如果有多个列表，需要加上选择器的限制。 3. `show()` 和 `hide()` 方法需要传入参数 `slow` 或 `fast` 表示动画的速度，或者传入数字表示动画的时长。如果不传入参数，则默认没有动画效果。 根据上述问题，修改后的代码如下： ```javascript let i = 0; // 先声明并赋值变量 i function showImg() { $("ul.slide:eq(0) li:eq(" + i + ")").show("slow"); // 限制选择器，选择第一个 <ul> 下的第 i 个 <li> $("ul.slide:eq(0) li:eq(" + i + ")").siblings("li").hide("slow"); // 同上，同时隐藏兄弟元素 if (i == 4) { i = 0; } else { i++; } } ``` 需要根据具体的代码环境进行修改和适配。
相关问题

var i = 0; $(function(){ showImg(); window.setInterval("showImg()",1000); }); function showImg(){ $("li:eq("+i+")").fadeIn("slow"); //别的消失 $("li:eq("+i+")").siblings("li").fadeOut("slow"); if(i == 4){ i = 0; }else{ i++; } }改成show和hide

修改后的代码如下所示： ```javascript var i = 0; $(function() { showImg(); window.setInterval("showImg()", 1000); }); function showImg() { $("li:eq(" + i + ")").show("slow"); // 使用 show() 方法显示当前图片 // 隐藏其他兄弟元素，使用 hide() 方法 $("li:eq(" + i + ")").siblings("li").hide("slow"); if (i == 4) { i = 0; } else { i++; } } ``` 在原代码中，使用了 `fadeIn()` 和 `fadeOut()` 方法来实现图片的显示和隐藏。这两个方法会产生渐变的效果，但是需要在页面中预先设置图片的透明度为 0。如果直接使用 `show()` 和 `hide()` 方法，可以避免这个问题，同时也能够实现图片的显示和隐藏。

修改成轮播图效果!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"> <title></title> <style type="text/css"> div{ height: 500px; background-color: skyblue; display: none; } </style> </head> <body> <input type="button" value="显示"> <input type="button" value="隐藏"> <input type="button" value="切换"> <div> <ul> <li><img src="../images/1.jpg"></li> <li><img src="../images/2.jpg"></li> <li><img src="../images/3.jpg"></li> <li><img src="../images/4.jpg"></li> <li><img src="../images/5.jpg"></li> <li><img src="../images/6.jpg"></li> </ul> </div> <script src="../jquery-3.7.0.js"></script> <script type="text/javascript"> $(function(){ $("input").eq(0).click(function(){ // sildeDown(null/speed,easing,.callback) / sildeUP $("div").slideDown("slow",function(){ console.log("111111") }) }) $("input").eq(1).click(function(){ // sildeDown(null/speed,easing,.callback) / sildeUP $("div").slideUp("slow",function(){ console.log("111111") }) }) }) </script> </body> </html>

将这段代码修改成轮播图效果需要引入第三方库或者自己手写轮播图的 JS 代码。以下是手写轮播图的示例代码： ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" /> <title></title> <style type="text/css"> .slider { width: 600px; height: 300px; margin: 0 auto; overflow: hidden; position: relative; } .slider ul { width: 3000px; height: 300px; position: absolute; left: 0; top: 0; } .slider li { float: left; width: 600px; height: 300px; } .slider img { width: 100%; height: 100%; } .slider .prev, .slider .next { width: 50px; height: 50px; background-color: black; color: white; text-align: center; line-height: 50px; font-size: 20px; position: absolute; top: 50%; margin-top: -25px; cursor: pointer; } .slider .prev { left: 0; } .slider .next { right: 0; } </style> </head> <body> <div class="slider"> <ul> <li><img src="../images/1.jpg" alt=""></li> <li><img src="../images/2.jpg" alt=""></li> <li><img src="../images/3.jpg" alt=""></li> <li><img src="../images/4.jpg" alt=""></li> <li><img src="../images/5.jpg" alt=""></li> <li><img src="../images/6.jpg" alt=""></li> </ul> <span class="prev">&#10094;</span> <span class="next">&#10095;</span> </div> <script src="../jquery-3.7.0.js"></script> <script type="text/javascript"> $(function () { var index = 0; var timer = null; var len = $(".slider li").length; function showImg(index) { $(".slider li").eq(index).fadeIn().siblings().fadeOut(); } function autoPlay() { timer = setInterval(function () { index++; if (index == len) { index = 0; } showImg(index); }, 2000); } $(".slider").hover( function () { clearInterval(timer); }, function () { autoPlay(); } ); $(".prev").click(function () { index--; if (index == -1) { index = len - 1; } showImg(index); }); $(".next").click(function () { index++; if (index == len) { index = 0; } showImg(index); }); autoPlay(); }); </script> </body> </html> ``` 这段代码实现了一个简单的轮播图，通过点击左右箭头或者自动播放来切换图片。其中，`.slider` 是轮播图的容器，`.slider ul` 是所有图片的容器，`.slider li` 是每张图片的容器，`.slider img` 是每张图片本身。点击左右箭头时，通过改变 `index` 的值来切换图片，`showImg()` 函数用于切换图片的动画效果。自动播放时，通过 `setInterval` 来循环切换图片。同时，也实现了当鼠标移到轮播图上时停止自动播放，鼠标移开后继续自动播放的功能。

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抱歉，我是一个文本AI模型，无法显示图像。不过，我可以提供一些关于使用OpenCV库显示图像的代码示例，你可以参考如下代码： cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 读取图像文件 ...

解释一下下面一段代码 def detect(self, name_list, img): showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) info_show = "" for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) single_info = plot_one_box2(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=2) # print(single_info) info_show = info_show + single_info + "\n" return info_show

在函数内部，首先将原始图像 showimg 赋值给变量 showimg。然后使用 letterbox 函数调整图像大小到指定大小（self.opt.img_size），并进行一些预处理操作，将其转换为 PyTorch 的张量格式。接着使用模型 self.model ...

def detect(self, name_list, img): showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) info_show = "" for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) single_info = plot_one_box2(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=2) # print(single_info) info_show = info_show + single_info + "\n" return info_show解释代码

这个代码是对输入的图片进行目标检测的，其中包含以下步骤： ...同时，将每个预测框的坐标和类别信息绘制在原始图像上，并将绘制的信息添加到info_show中。 7. 将info_show返回作为函数的输出结果。

cv::showimg c++

在 C++ 中使用 OpenCV 库来显示图像，可以使用 cv::imshow 函数。下面是一个简单的示例代码： c++ #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 读取图像 cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");...

<body onload="showImg()"> 图片1 图片2 图片3 图片4 图片5 <> </body>在此基础上使用jquery的siblings函数完成图片轮播

$list.eq(index).addClass("active").siblings().removeClass("active"); } // 开始自动轮播 function start() { timer = setInterval(function() { index++; if (index >= len) { index = 0; } slide();...

def button_image_open(self): print('button_image_open') name_list = [] img_name, _ = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName( self, "打开图片", "", "*.jpg;;*.png;;All Files(*)") if not img_name: return img = cv2.imread(img_name) print(img_name) showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] # Convert # BGR to RGB, to 3x416x416 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) print(pred) # Process detections for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) plot_one_box(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=10)

这是一个用于打开图片并进行目标检测的函数，使用了OpenCV和PyTorch进行图像处理和模型推理。具体流程如下： 1. 使用QtWidgets.QFileDialog打开一个图片选择对话框，选中需要检测的图片。 2. 使用OpenCV的cv2....

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