解释下这段代码<script> var _self; export default { data() { return { showImg:true, upload :'upload/', orders:[], u_id : 0, http:'' } }, onLoad:function(e){ _self=this; _self.uid = getApp().globalData.u_id; _self.http = getApp().globalData.http; this.getOrders(); }, methods: { getOrders:function(){ uni.request({ url: _self.http+'item/ItemList', method:'GET', data: { uid:_self.uid }, success: (res) => { var date=res.data; for (let i in date) { let d = new Date(date[i].o_time); let year = d.getFullYear(); let month = d.getMonth() + 1; let day = d.getDate(); let hh = d.getHours(); let mm = d.getMinutes(); let ss = d.getSeconds(); date[i].o_time = year+"-"+month+"-"+day+" "+hh+":"+mm+":"+ss; } _self.orders=res.data; } }); }, toDetails(id){ uni.navigateTo({ url: 'scroll/scroll?u_id='+id, }); } } } </script>

时间: 2024-01-10 20:03:25 浏览: 190
这是一个使用 Vue.js 框架编写的前端页面代码,其中包含了一个 Vue 组件。该组件包含了一个数据对象,其中包括了一个布尔类型的变量 showImg、一个字符串类型的变量 upload、一个数组类型的变量 orders、一个整型变量 u_id 和一个字符串类型的变量 http。除此之外,该组件还包含了一个 onLoad() 方法,在页面加载时会被触发,其中 _self=this 将当前组件对象的 this 赋值给变量 _self,接着获取了全局变量 getApp().globalData 中的 u_id 和 http,并调用了 getOrders() 方法。该组件还包含了一个 methods 对象,其中包含了两个方法:getOrders() 和 toDetails(id)。其中 getOrders() 方法使用 uni.request() 方法向服务器请求数据,并在请求成功时对返回的数据进行处理,将订单时间格式化后再赋值给 orders 变量。toDetails(id) 方法则是用于跳转到详情页的方法,通过调用 uni.navigateTo() 方法实现。
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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。

<body onload="showImg()"> <div class="all" id='box'> <div class="screen"> <ul> <li><img src="images/1.png" alt="图片1" width="500" height="300"/></li> <li><img src="images/2.png" alt="图片2" width="500" height="300"/></li> <li><img src="images/3.png" alt="图片3" width="500" height="300"/></li> <li><img src="images/4.png" alt="图片4" width="500" height="300"/></li> <li><img src="images/5.png" alt="图片5" width="500" height="300"/></li> </ul> </div> <div id="arr"><span id="left">&lt;</span><span id="right">&gt;</span></div> </div> </body>在此基础上使用jquery的siblings函数完成图片轮播

好的,以下是代码实现: ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>使用jQuery实现图片轮播</title> <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.6.0/jquery.min.js"></script> <style> /* 样式省略,与原代码一致 */ </style> <script> $(function() { // 获取图片列表 var $list = $(".screen ul li"); // 获取图片数量 var len = $list.length; // 获取每张图片的宽度 var width = $list.width(); // 设置ul的宽度 $(".screen ul").width(len * width); // 定时器,控制图片轮播 var timer = null; var index = 0; // 当前显示的图片下标 // 向左切换图片 $("#left").click(function() { index--; if (index < 0) { index = len - 1; } slide(); }); // 向右切换图片 $("#right").click(function() { index++; if (index >= len) { index = 0; } slide(); }); // 图片轮播函数 function slide() { var left = -index * width; $(".screen ul").stop().animate({left: left}, 500); $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(); }, 2000); } // 停止自动轮播 function stop() { clearInterval(timer); } // 鼠标移入停止自动轮播,移出开始自动轮播 $(".all").hover(function() { stop(); }, function() { start(); }); // 开始自动轮播 start(); }); </script> </head> <body onload="showImg()"> <div class="all" id='box'> <div class="screen"> <ul> <li><img src="images/1.png" alt="图片1" width="500" height="300"/></li> <li><img src="images/2.png" alt="图片2" width="500" height="300"/></li> <li><img src="images/3.png" alt="图片3" width="500" height="300"/></li> <li><img src="images/4.png" alt="图片4" width="500" height="300"/></li> <li><img src="images/5.png" alt="图片5" width="500" height="300"/></li> </ul> </div> <div id="arr"><span id="left">&lt;</span><span id="right">&gt;</span></div> </div> </body> </html> ``` 在上面的代码中,我们使用了 jQuery 的 `siblings` 函数来切换图片的样式。每次切换图片时,我们都会给当前图片的 `li` 元素添加 `active` 类,并将其兄弟元素的 `active` 类移除,从而实现图片样式的切换。另外,我们还使用了 jQuery 的 `animate` 函数来实现图片的滑动效果。最后,我们通过鼠标移入停止自动轮播,移出开始自动轮播的方式来控制图片轮播的开始和停止。
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以下代码发生TypeError: Expected Ptrcv::UMat for argument 'mat',代码如下: def on_pushButton_5_clicked(self): # 读取左相机图像 left_image_path = '1_left.JPG' # 替换为实际图像的路径 left_image = cv2.imread(left_image_path) # 转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 对图像进行红色阈值处理 red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) # 执行形态学操作,去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) # 绘制圆心 cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text, (int(x) + 10, int(y) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Result', cv2.circle) cv2.waitKey() showImg = cv2.cvtColor('image', cv2.COLOR_BGR2RGB) qImgae = QImage(showImg, showImg.shape[1], showImg.shape[0], showImg.shape[1]*3, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap(qImage).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

以下代码出现错误:NameError: name 'left_image' is not defined。代码如下:@pyqtSlot() def on_pushButton_5_clicked(self): # 读取左相机图像 left_image_path = '1_left.JPG' # 替换为实际图像的路径 left_image = cv2.imread(left_image_path) # 转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 对图像进行红色阈值处理 red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) # 执行形态学操作,去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) # 绘制圆心 cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text, (int(x) + 10, int(y) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Result', left_image) cv2.waitKey(0) showImg = cv2.cvtColor('image', cv2.COLOR_BGR2RGB) qImgae = QImage(showImg, showImg.shape[1], showImg.shape[0], showImg.shape[1]*3, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap(qImgae).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh 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], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

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