在画外轮廓时,他将外边框画出来了怎么办

2024-10-24

CSS控制边界、边框与外轮廓

一.CSS控制边界 1.内边距 padding(内边距也叫内填充) padding-bottom 长度/百分比元件下端边线的空隙 padding-left 长度/百分比元件左端边线的空隙 padding-right 长度/百分比元件右端边线的空隙 padding-top 长度/百分比元件上端边线的空隙简易写法: padding:10px 一个值表示同时控制四个方向 padding:2px 4px 两个值表示第一个值控制上下第二个值控制左右 padding:2px 6px 10px 三

CSS3——盒子模型 border(边框) 轮廓(outline)属性 margin外边距 padding填充

盒子模型包括——边距,边框,填充,和实际内容 Margin(外边距) - 清除边框外的区域,外边距是透明的. Border(边框) - 围绕在内边距和内容外的边框. Padding(内边距) - 清除内容周围的区域,内边距是透明的. Content(内容) - 盒子的内容,显示文本和图像. 当指定一个CSS元素的宽度和高度属性时,只是设置内容区域的宽度和高度.要知道,完全大小的元素,还必须添加填充,边框和边距下面的例子中的元素的总宽度为300px: div { background-col

Opencv笔记(十八)——轮廓的更多函数及其层次结构

凸缺陷前面我们已经学习了轮廓的凸包,对象上的任何凹陷都被成为凸缺陷.OpenCV 中有一个函数 cv.convexityDefect() 可以帮助我们找到凸缺陷.函数调用如下: hull = cv2.convexHull(cnt,returnPoints = False) defects = cv2.convexityDefects(cnt,hull) cv2.convexityDefects函数()会返回一个数组,其中每一行包含的值是 [起点,终点,最远的点,到最远点的近似距离].我们可以在

外边距（padding）重叠的及解决办法

两个或多个块级盒子的垂直相邻边界会重合.结果的边界宽度是相邻边界宽度中最大的值.如果出现负边界,则在最大的正边界中减去绝对值最大的负边界.如果没有正边界,则从零中减去绝对值最大的负边界.注意:相邻的盒子可能并非是由父子关系或同胞关系的元素生成.但是边界的重叠也有例外情况: 1.水平边距永远不会重合.2.在规范文档中,2个或以上的块级盒模型相邻的垂直margin会重叠.最终的margin值计算方法如下:a.全部都为正值,取最大者:b.不全是正值,则都取绝对值,然后用正值减去最大值:c.没有正值,则

CSS外边距margin上下元素重叠

CSS外边距margin上下元素重叠转载:http://www.gaoyouyou.com/view/77.htm 两个或多个块级盒子的垂直相邻边界会重合.结果的边界宽度是相邻边界宽度中最大的值.如果出现负边界,则在最大的正边界中减去绝对值最大的负边界.如果没有正边界,则从零中减去绝对值最大的负边界.注意:相邻的盒子可能并非是由父子关系或同胞关系的元素生成.但是边界的重叠也有例外情况: 1.水平边距永远不会重合.2.在规范文档中,2个或以上的块级盒模型相邻的垂直margin会重叠.最终的mar

CSS 外边距(margin)重叠及防止方法

边界重叠是指两个或多个盒子(可能相邻也可能嵌套)的相邻边界(其间没有任何非空内容.补白.边框)重合在一起而形成一个单一边界. 两个或多个块级盒子的垂直相邻边界会重合.结果的边界宽度是相邻边界宽度中最大的值.如果出现负边界,则在最大的正边界中减去绝对值最大的负边界.如果没有正边界,则从零中减去绝对值最大的负边界.注意:相邻的盒子可能并非是由父子关系或同胞关系的元素生成.但是边界的重叠也有例外情况: 1.水平边距永远不会重合.2.在规范文档中,2个或以上的块级盒模型相邻的垂直margin会重叠.最终

OpenCV示例学习笔记（1）-contours2.cpp-通过findContours 函数实现轮廓提取

这个系列的目的是通过对OpenCV示例,进一步了解OpenCV函数的使用,不涉及具体原理. 示例代码地址:http://docs.opencv.org/3.0.0/examples.html(安装openCV时可框选) 目录简介 Example运行截图 Example分析 Example代码简介本文记录了对OpenCV示例contours2.cpp的分析. 资料地址:http://docs.opencv.org/3.0.0/d0/d2a/contours2_8cpp-example

用于 C&sharp; 图像识别的轮廓分析技术

用于 C♯ 图像识别的轮廓分析技术供稿:Conmajia 标题:Contour Analysis for Image Recognition in C# 作者:Pavel Torgashov 此中文版翻译已获作者本人授权. Jan. 23rd,2018 图 1 本文提供的范例程序截图简介本文阐述了轮廓分析 (Contour Analysis,以下简称 CA) 的理论基础以及它在图像识别方面的实际应用. 文章末尾提供了一个处理 CA 的库文件和一个范例 (参见图 1). 文章第一部分给出了

opencv2.4.13+python2.7学习笔记--OpenCV中的图像处理--图像轮廓

阅读对象:无要求. 1.代码 ''' OpenCV中的轮廓轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色或者灰度.为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理或者 Canny 边界检测. cv2.findContours()在一个二值图像中查找轮廓有三个参数: 第一个:输入图像; 第二个:轮廓检索模式; 第三个:轮廓近似方法 cv2.CHAIN_APPROX_NONE:所有的边界点都会被存储.但是我们真的需要这么多点吗?例如,当我们找的边界是一条直

OpenCV学习(28) 轮廓

OpenCV中可以方便的在一副图像中检测到轮廓,并把这些轮廓画出来.主要用到两个函数:一个是findContours( img, contours0, hierarchy, RETR_TREE, CHAIN_APPROX_SIMPLE);另一个是drawContours( cnt_img, contours, idx, color, 1, 8, hierarchy ); int main( int argc, char**) { Mat img = Mat::zeros(w, w, CV_8UC

opencv查找轮廓---cvFindContours && cvDrawCountours 用法及例子

http://blog.csdn.net/timidsmile/article/details/8519751 环境: vs2008 + opencv2.1 先看,这两个函数的用法(参考 opencv手册): +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ FindContours 在

【OpenCV函数】轮廓提取;轮廓绘制;轮廓面积;外接矩形

FindContours 在二值图像中寻找轮廓 int cvFindContours( CvArr* image, CvMemStorage* storage, CvSeq** first_contour, int header_size=sizeof(CvContour), int mode=CV_RETR_LIST, int method=CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE, CvPoint offset=cvPoint(0,0) ); image 输入的 8-比特.单通道

OpenCV学习笔记(12)——OpenCV中的轮廓

什么是轮廓找轮廓.绘制轮廓等 1.什么是轮廓轮廓可看做将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同的颜色和灰度.轮廓在形态分析和物体的检测和识别中很有用. 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理或者Canny边界检测. 查找轮廓的函数会修改原始图像.如果に在找到轮廓后还想使用原始图像的话,应该把原始图像存储到其他变量中. 在OpenCV中,查找轮廓就像是在黑色背景中找白色物体,要记住要找的物体应该是白色而背景应该是黑色让我们看看如何在一个二值图像中查找轮廓: c

opencv —— findContours、drawContours 寻找并绘制轮廓

轮廓图像与 Canny 图像的区别一个轮廓一般对应一系列的点,也就是图像中的一条曲线.轮廓图像和 Canny 图像乍看起来表现几乎是一致的,但其实组成两者的数据结构差别很大: Canny 边缘图像是一个点的集合,点与点之间没有联系. 轮廓图像是一个点集的集合,每个点集(即轮廓)内的点都是相邻的,点集与点集之间也存在前后.父内等关系. 寻找轮廓:findContours 函数 findContours 函数用于在二值图像中寻找轮廓. void findContours(InputArray im

OpenCV-Python 轮廓分层 | 二十五

目标这次我们学习轮廓的层次,即轮廓中的父子关系. 理论在前几篇关于轮廓的文章中,我们已经讨论了与OpenCV提供的轮廓相关的几个函数.但是当我们使用cv.findcontour()函数在图像中找到轮廓时,我们已经传递了一个参数,轮廓检索模式.我们通常通过了cv.RETR_LIST或cv.RETR_TREE,效果很好.但这到底意味着什么呢? 另外,在输出中,我们得到了三个数组,第一个是图像,第二个是轮廓,还有一个我们命名为hierarchy的输出(请检查前面文章中的代码).但我们从未在任何地方

OpenCV-Python 轮廓：入门 | 二十一

目标了解轮廓是什么. 学习查找轮廓,绘制轮廓等. 你将看到以下功能:cv.findContours(),cv.drawContours() 什么是轮廓? 轮廓可以简单地解释为连接具有相同颜色或强度的所有连续点(沿边界)的曲线.轮廓是用于形状分析以及对象检测和识别的有用工具. 为了获得更高的准确性,请使用二进制图像.因此,在找到轮廓之前,请应用阈值或canny边缘检测. 从OpenCV 3.2开始,findContours()不再修改源图像. 在OpenCV中,找到轮廓就像从黑色背景中找到白色物

html+css笔记

文档结构 1.html文档结构 ①文档类型声明严格型(标准模式): <!DOCTYpE HTML> HTML5 XHTML 1.0:<!DOCTYpE html pUbLC"-//W3C//DTD XHTML 1.0 Strict//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> Strict DTD 准标准模式:transitional过渡型 frameset框架

再次阅读《精通CSS-高级Web标准解决方案（第二版）》

昨天(2015年11月21日) 在我们学校举行了大型招聘会.我面试了三家企业.有一家企业是先做笔试题的,做完后发现自己还是很多细节处理得不够.无论还有没有二面,我还是要重新把<精通CSS>和<JavaScript高级程序设计>这两本书重新看一遍. <精通CSS> 第一章: 语义化的好处:①自己更易处理(搜索和避免不必要的代码膨胀) ②利用SEO ③屏幕阅读的用户可以依靠标题进行页面导航 div(division,部分)对块级元素进行分组,span对行内元素进行分组或标识

[OpenCV-Python] OpenCV 中的图像处理部分 IV (四）

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 21 OpenCV 中的轮廓 21.1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓,绘制轮廓等 • 函数:cv2.findContours(),cv2.drawContours() 21.1.1 什么是轮廓轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同.的颜色或者灰度.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用. • 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理.或

Python Tkinter学习笔记

介绍入门实例显示一个窗口,窗口里面有一个标签,显示文字 import tkinter as tk # 一个顶层窗口的实例(Top Level),也称为根窗口 app = tk.Tk() # 设置窗口的标题 app.title("Hello World") # 创建一个标签,指定父级,以及文字 theLabel = tk.Label(app, text="这是一个标签") # 放置组件并自动调整组件自身的尺寸和位置 theLabel.pack() # 窗口的主事件

mfc ui3

引用:http://www.cnblogs.com/rainbowzc/archive/2010/06/02/1749872.html 本文专题讨论VC中的界面美化,适用于具有中等VC水平的读者.读者最好具有以下VC基础: 1. 大致了解MFC框架的基本运作原理: 2. 熟悉Windows消息机制,熟悉MFC的消息映射和反射机制: 3. 熟悉OOP理论和技术: 本文根据笔者多年的开发经验,并结合简单的例子一一展开,希望对读者有所帮助. 1. 美化界面之开题篇相信使用过<金山毒霸>.<瑞

在画外轮廓时,他将外边框画出来了怎么办

热门专题