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  • 1px线变粗的原因在做移动端...UI审查的时候也常常会觉得分割线或则边框线太粗了,要更细一点,但是一看代码,已经是1px了,为什么看着还是那么粗呢?要知道问题的原因首先要了解一下几个概念:(1)物理像素(physical...

    1px线变粗的原因

    在做移动端项目时,常常是根据设计图设置元素节点的大小和样式,但是有时候根据设计图写出来的样式还是不如人意,虽然表面上看起来和设计稿是一样的,可是就是没设计稿那种感觉,而且莫名还有一种山寨的气息,UI审查的时候也常常会觉得分割线或则边框线太粗了,要更细一点,但是一看代码,已经是1px了,为什么看着还是那么粗呢?

    要知道问题的原因首先要了解一下几个概念:

    (1)物理像素(physical pixel)

    一个物理像素是显示器(手机屏幕)上最小的物理显示单元(像素颗粒),在操作系统的调度下,每一个设备像素都有自己的颜色值和亮度值。 如:iPhone6上就有750*1334个物理像素颗粒。

    (2)设备独立像素(density-independent pixel)

    设备独立像素(也叫密度无关像素),可以认为是计算机坐标系统中得一个点,这个点代表一个可以由程序使用的虚拟像素(比如:css像素),有时我们也说成是逻辑像素。然后由相关系统转换为物理像素。所以说,物理像素和设备独立像素之间存在着一定的对应关系,这就是接下来要说的设备像素比。

    (3)设备像素比(device pixel ratio )简称dpr

    设备像素比(简称dpr)定义了物理像素和设备独立像素的对应关系。它的值可以按如下的公式的得到:

    设备像素比(dpr)=物理像素/逻辑像素(px) // 在某一方向上,x方向或者y方向,下图dpr=2

    3654677ff493ec82c8a45703af9f781b.png

    知道了设备像素比,我们就大概知道了1px线变粗的原因。简单来说就是手机屏幕分辨率越来越高了,同样大小的一个手机,它的实际物理像素数更多了。因为不同的移动设备有不同的像素密度,所以我们所写的1px在不同的移动设备上等于这个移动设备的1px。现在做移动端开发时一般都要加上一句话:

    <meta name="viewport" content="width=device-width, 
    initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=no">
    

    这句话定义了本页面的viewport的宽度为设备宽度,初始缩放值和最大缩放值都为1,并禁止了用户缩放。

    viewport的设置和屏幕物理分辨率是按比例而不是相同的,移动端window对象有个devicePixelRatio属性,它表示设备物理像素和css像素的比例,在retina屏的iphone手机上,这个值为2或3, css里写的1px长度映射到物理像素上就有2px或3px。通过设置viewport,可以改变css中的1px用多少物理像素来渲染,设置了不同的viewport,当然1px的线条看起来粗细不一致。

    1px线变粗的解决方法

    伪类 + scale

    这种方法的原理就是把原来元素的border去掉,然后用 :before 或者 :after 重做 border ,原先的元素相对定位,新做的 border 绝对,定位使用 transform 的 scale 把线条高度缩小一半,新边框就相当于0.5px了。代码如下:

    .scale{
      position: relative;
      border:none;
    }
    .scale:after{
      content: '';
      position: absolute;
      bottom: 0;
      background: #000;
      width: 100%;
      height: 1px;
     -webkit-transform: scaleY(0.5);
      transform: scaleY(0.5);
     -webkit-transform-origin: 0 0;
      transform-origin: 0 0;
    }

    使用flexible.js

    前面已经说过1px变粗的原因就在于一刀切的设置viewport宽度,如果能把viewport宽度设置为实际的设备物理宽度,css里的1px不就等于实际1px长了么。 flexible.js的原理就是这样,先获取设备缩放比devicePixelRatio,然后根据缩放比来动态设定viewport的值,这样导致的结果就是无论是哪个设备,1px所表示的永远是1个设备像素,即该设备的最小像素。

    //devicePixelRatio=2时,输出meta如下
    <meta name="viewport" content="initial-scale=0.5, 
    maximum-scale=0.5, minimum-scale=0.5, user-scalable=no">
    //devicePixelRatio=3时,输出meta如下
    <meta name="viewport" content="initial-scale=0.3333333333333333, 
    maximum-scale=0.3333333333333333, minimum-scale=0.3333333333333333, user-scalable=no">
    

    使用meta viewport控制

    原理如上。代码如下:

    //1px像素线条
    <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1.0,user-scalable=0">
    //0.5像素线条
    <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=0.5,user-scalable=0">
    

    使用box-shadow模拟边框

    利用css 对阴影处理的方式实现0.5px的效果。代码如下:

    .box-shadow-1px {
      box-shadow: inset 0px -1px 1px -1px #c8c7cc;
    }
    

    使用border-image

    首先需要自己制作一个0.5像素的线条作为线条背景图片。。代码如下:

    p{
        border-width: 0 0 1px 0;
        border-image: imageUrl 2 0 round;
    }
    

    利用背景渐变linear-gradient

    利用linear-gradient利用背景图片渐变,从有色到透明,默认方向从上到下,从0deg到50%的地方颜色是边框颜色,然后下边一半颜色就是透明了。然后设置背景宽度100%,高度是1px,再去掉repeat,所以有颜色的就是0.5px的边框。代码如下:

    .bg_border {
        background-image: linear-gradient(0deg,black 50%,transparent 50%);
        background-size: 100% 1px;
        background-repeat: no-repeat;
    }
    
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  • 目标:通过Django向HTML传送图片展示 我的天哪,真是膈应人,网上的案例都不适合我,感觉所有的解决办法在我这里都不行。 好吧~ 是我菜,看不懂人家...进入正题——————假装这是一条分割线———————— ...

    目标:通过Django向HTML传送图片展示

    我的天哪,真是膈应人,网上的案例都不适合我,感觉所有的解决办法在我这里都不行。

    好吧~ 是我菜,看不懂人家的代码,那句话叫啥来着?一本好经被傻和尚念歪了。自己摸索一下午,快疯了。路径是对的,但是就是不能把图片显示出来,最后看到别人博客的一句话,终于出来了~~~ 满满辛酸泪!

    进入正题——————假装这是一条分割线————————

     

    上一篇博客说我已经成功将图片上传到Django后台并且成功存储到数据库,接下来就接上一个继续做,将存起来的图片展示到HTML前端上去!

     

    接上一个python项目哈,继续敲······

    上一个好像拉掉一个东西了,但是好像也不影响,为什么说不影响,因为我菜!加上吧,免得以后出问题。

    在 setting.py 文件中找到 TEMPLATES 中加一句

     'django.template.context_processors.media',

    总起来说效果是这样子滴

    TEMPLATES = [
        {
            'BACKEND': 'django.template.backends.django.DjangoTemplates',
            'DIRS': [os.path.join(BASE_DIR, 'templates')]
            ,
            'APP_DIRS': True,
            'OPTIONS': {
                'context_processors': [
                    'django.template.context_processors.debug',
                    'django.template.context_processors.request',
                    'django.contrib.auth.context_processors.auth',
                    'django.contrib.messages.context_processors.messages',
                    'django.template.context_processors.media',
                ],
            },
        },
    ]

    OK,补充完毕!尽管现在我还不知道有啥用。好,开始今天的项目。

     

    在上一个项目代码中添加:

    1.在 url.py 文件中添加一条路由,来进入展示界面。就像下面这个样子····

     

     path('show/', views.showimg, name='photos'),

     

    2.在 views.py 文件中创建一个函数,对应我们上一步的路由。

    def showimg(request):
        imgs = models.mypicture.objects.all() # 查询到数据库所有图片
        # 创建一个字典来存储这些图片信息
        content = {
            'imgs': imgs
        }
        # 打印一下这些图片信息
        for i in imgs:
            # 输出一下信息内容
            print(i.photo)
        # 最后返回一下我们的展示网页,动态图片数据展示放进去
        return render(request, 'bbb.html', content)

     

    3.当然,我们也要去修改一下上传图片函数中的代码,让他在上传成功后可以跳转到展示界面

    def updateinfo(request):
        if request.method == 'POST':
            # img = request.FILES.get('photo')
            # user = request.FILES.get('photo').name
            new_img = models.mypicture(
                photo=request.FILES.get('photo'),  # 拿到图片
                user=request.FILES.get('photo').name  # 拿到图片的名字
            )
            new_img.save()  # 保存图片
            # 修改的是下面这句代码,重定向到展示记得URL
            return redirect('/show/')
    
        return render(request, 'aaa.html')

     

    4. 我们最后创建一个新的HTML文件,用来展示我们之前存进数据库的图片

    名字还是随便取了

    bbb.html

    <!DOCTYPE html>
    <html lang="en">
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <title>Title</title>
    </head>
    <body>
    {% for img in imgs %}
        <img src="{{MEDIA_URL}}{{ img.photo }}"/>
    {% endfor %}
    </body>
    </html>

    我的问题就是出现在下面这句话

    <img src="{{MEDIA_URL}}{{ img.photo }}"/>

    我试过很多办法,路径格式都正确,就是显示不出图片,要不是白板要不是小×图片,气的要死,各种配置setting.py  url.py等都不行,在快要绝望的时候,突然看到一个大神的博客有这样一句话:

    福利

    当我们在模板(html文件)中引用图片时可以通过下面的方式来轻松获取图片路径:

    <img src="{{MEDIA_URL}}/images/logo.png">

     

    结果去试了一下,真他妈行!!!!

    附带大神博客:https://blog.csdn.net/ly1414725328/article/details/47718295?locationNum=10

     

    OK!展示图片也完成了~!~!记录一下,真的很辛苦!

     

    上传的图片是这些:

     

    数据库里面是这个样子滴:

     

    效果图是这个样子滴:

     

    网页源码:

     

     

     

     

    下面是主要代码:

    url.py

    from django.contrib import admin
    from django.urls import path
    from app01 import views
    from django.conf.urls.static import static
    from django.conf import settings
    
    urlpatterns = [
                      path('admin/', admin.site.urls),
                      path('up/', views.updateinfo),
                      path('show/', views.showimg, name='photos'),
                      # path(r'^media/(?P.*)$', 'django.views.static.serve', {'document_root': settings.MEDIA_ROOT})
                  ] + static(settings.MEDIA_URL, document_root=settings.MEDIA_ROOT)

     

    model.py

    from django.db import models
    
    
    # Create your models here.
    
    class mypicture(models.Model):
        user = models.CharField(max_length=64)
        photo = models.ImageField(upload_to='photos', default='user1.jpg')

     

    views.py

    from django.shortcuts import render, HttpResponse, redirect
    from app01 import models
    import os
    # Create your views here.
    
    from django.core.files.base import ContentFile
    
    
    def updateinfo(request):
        if request.method == 'POST':
            # img = request.FILES.get('photo')
            # user = request.FILES.get('photo').name
            new_img = models.mypicture(
                photo=request.FILES.get('photo'),  # 拿到图片
                user=request.FILES.get('photo').name  # 拿到图片的名字
            )
            new_img.save()  # 保存图片
            # 修改的是下面这句代码,重定向到展示记得URL
            return redirect('/show/')
    
        return render(request, 'aaa.html')
    
    
    def showimg(request):
        imgs = models.mypicture.objects.all() # 查询导数据库所有图片
        # 创建一个字典来存储这些图片信息
        content = {
            'imgs': imgs
        }
        # 打印一下这些图片信息
        for i in imgs:
            # 输出一下信息内容
            print(i.photo)
        # 最后返回一下我们的展示网页,动态图片数据展示放进去
        return render(request, 'bbb.html', content)

     

    好,结束!

    转载于:https://www.cnblogs.com/wjw1014/p/8665699.html

    展开全文
  • 传感器:单目(图片)/双目(深度图、稠密点云)/激光雷达(稀疏点云)/毫米波雷达/超声波雷达 2.感知自身(定位): 目的:感受自身的运动状态 传感器:GPS(outside in) IMU(inside out) HDMAP SLAM 二. 四大...

    无人驾驶感知

    一. 感知
    1.感知外界:
    目的:感知外界环境
    静态环境:车道线、交通标识等
    动态物体:运动物体的运动状态

    传感器:单目(图片)/双目(深度图、稠密点云)/激光雷达(稀疏点云)/毫米波雷达/超声波雷达
    2.感知自身(定位):
    目的:感受自身的运动状态
    传感器:GPS(outside in) IMU(inside out) HDMAP SLAM

    二. 四大图像任务

    1. 分类
    2. 分割(像素分类)
    3. 检测(框分类)
    4. 跟踪(使用物体的一切信息进行时序关联)在这里插入图片描述
      二. 分割
      i)基于传统方法的车道线检测

    基本流程:
    依赖两个库:opencv和numpy
    (1)输入视频
    (2)循环遍历每一帧图片
    (3)canny边缘检测,检测所有的线
    (4)手工划定区域
    (5)hough变换,进一步确认车道线
    (6)显示车道线
    (7)车道和原始图像叠加一起显示

    1. canny边缘检测
      原理:检测亮度的急剧变化在给定阈值下定义为边
      预处理:转换灰度图
      Canny:
      降噪:噪声容易导致误检,用高斯滤波(5x5)对图像做卷积(平滑图像)
      求亮度梯度:在平滑的图像上sobel核沿x,y轴检测边缘是水平、垂直、对角线。
      非极大值抑制:细化边缘,
      hysteresis thresholding:非极大值抑制后可以确认强像素在最终边缘映射中

    canny库已经实现,直接调用

    1. 手动分割路面区域
      手动指定一个三角形分割路面区域,取出其他干扰边缘
      在这里插入图片描述

    2. 霍夫变换得到车道线
      将笛卡尔坐标系中一系列可能被连成线的点转为该点在霍夫空间中对应的线;找到霍夫空间中的交点(m,b)就是那条线的方程。
      在这里插入图片描述
      线垂直时梯度无穷大,用极坐标表示直线。
      霍夫空间中定义交点的最小阈值来检测线。

    3. 获取车道线并叠加到原始图像中
      取线截距和斜率的均值,融合成两条线,并在原图中显示。
      在这里插入图片描述

    ii)基于深度学习的图片分割算法综述

    github: lane-detector
    1.图片分割的类型:
      普通分割:不同物体的像素区域分开
      语义分割:分类出每一块区域的语义(类别)
      实例分割:区分同种物体的不同个体
    

    在这里插入图片描述
    2. 图片语义分割的算法思路
    从深度学习引入这个任务到现在,一个通用的框架已经大概确定。

    前端:使用全卷积网络(无全连接层)进行特征提取
    下采样+上采样:convlution+deconvlution/resize
    多尺度特征融合:特征逐点相加/特征拼接
    获得像素级别的segement map:对每一个像素点进行判断类别

    后端:CRF(条件随机场)/MRF(马尔可夫随机场)优化前端的输出得到优化后的分割图
    典型算法结构在这里插入图片描述

    1. FCN
      提出全卷积网络;使用反卷积层做上采样;skip layer,skip的目的就是特征融合。

    更好的上采样模式在这里插入图片描述
    5. deeplab
    空洞卷积
    在这里插入图片描述
    增大感受野
    6. PSPNet
    全局金字塔池化

    1. mask R-CNN
      在这里插入图片描述
      fast R-CNN做检测,在框里做mask

    iii)实战基于图片分割的车道线检测(LaneNet)
    主要特点:
    实例分割在这里插入图片描述
    来检测车道线
    更灵活的透视变换(将图像透视变换到鸟瞰图,固定的透视变换矩阵无法应对上下坡情况,提出用CNN学习透视变换;输入RGB图像+分割结果->H-NetWork->输出透视变换参数 )
    在这里插入图片描述
    lanenet-lane-detection

    在这里插入图片描述同一车道的点距离很近,聚类的方法。区分出四条出道

    在这里插入图片描述

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    2019-04-13 17:55:02
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空空如也

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