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

时间: 2024-01-23 20:04:09 浏览: 63
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JS HTML图片显示Canvas 压缩功能

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。
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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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