如何在onCreate中获取View的高度和宽度 在开发过程中经常需要获取到View的宽和高，可以通过View.getWidth()和View.getHeight()来得到宽高。...然而新手们经常在onCreate方法中直接调用上面两个方法得到的值是0！ 这是为什么呢？ 因为View绘制是通过两个遍历来完成的，一个measure过程，一个layout过程。...只有经过“测量”和“布局”之后，View才能正确地完成绘制。而这一切是发生在onCreate方法之后的。...所以在onCreate中直接使用View.getWidth()和View.getHeight()是无法得到正确的值的。 那应该怎么onCreate中获取View的宽高呢?...开发者可以通过View.post()方法来获取到View的宽高，该方法传递一个Runnable参数，然后将其添加到消息队列中，最后在UI线程中执行。
screen.width:显示浏览器的屏幕的宽度 screen.Height:显示浏览器的屏幕的高度 screen.availWidth：显示浏览器的屏幕的可用宽度 screen.availHeight...:显示浏览器的屏幕的可用高度（这个可用高度不包括分配给半永久特性（如屏幕底部的任务栏）的垂直空间。）...document.body.offsetWidth：网页可见区域宽(包括边线的宽) document.body.offsetHeight:网页可见区域高（包括边线的高） ?...document.body.scrollWidth：网页正文全文宽 document.body.scrollHeight：网页正文全文高 document.body.scrollTop：网页被卷去的高... document.body.scrollLeft：网页被卷去的左
在日常的项目中经常需要获取屏幕的宽度或者高度，简单记录一下： Javascript方法获取： document.body.clientWidth //网页可见区域宽 document.body.clientHeight... //屏幕分辨率的宽 window.screen.availHeight //屏幕可用工作区高度 window.screen.availWidth //屏幕可用工作区宽度 JQuery方法获取： ($(...window).height()); //浏览器当前窗口可视区域高度 ($(document).height()); //浏览器当前窗口文档的高度 ($(document.body).height())...;//浏览器当前窗口文档body的高度 ($(document.body).outerHeight(true));//浏览器当前窗口文档body的总高度 包括border padding margin...;//浏览器当前窗口文档body的宽度 ($(document.body).outerWidth(true));//浏览器当前窗口文档body的总宽度 包括border padding margin
因为加载图片是异步的，在图片的相关数据没有加载完之后，宽高都是默认为0，所以我们要给imgDom增加个onload方法。
本文告诉大家几个方法在 UWP 获取窗口的坐标和宽度高度 获取可视范围 获取窗口的可视大小 Windows.UI.ViewManagement.ApplicationView.GetForCurrentView...().VisibleBounds 获取当前窗口的坐标和宽度高度 Window.Current.Bounds 获取最前窗口的范围 通过 Win32 的 Api 获取最前的窗口的范围 IntPtr hWID...E5%8F%A3%E7%9A%84%E5%9D%90%E6%A0%87%E5%92%8C%E5%AE%BD%E5%BA%A6%E9%AB%98%E5%BA%A6.html ，以避免陈旧错误知识的误导...，同时有更好的阅读体验。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名林德熙（包含链接： https://lindexi.gitee.io ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
测试后可用 <html> <head> <title>测试</title> <meta charset="utf-8"/> ...
在IE9+、Safari和Firefox中，outerWidth 和 outerHeight 返回浏览器窗口本身的尺寸（无论是从最外层的window对象还是从某个框架访问）。...在Opera中，这两个属性的值表示页面视图容器的大小。而 innerWidth 和 innerHeight 则表示该容器中页面视图区的大小（减去边框宽度）。...在IE、Firefox、Safari、Opera和Chrome中， document.documentElement.clientWidth 和 document.documentElement.clientHeight...在IE6中，这些属性必须在标准模式下才有效，如果是混杂模式，就必须通过 document.body.clientWidth 和 document.body.clientHeight 取得相同信息。...而对于混杂模式下的Chrome，则无论通过 document.documentElement 还是 document.body 中的 clientWidth和clientHeight 属性，都可以取得视口的大小
本文主要采用 GlyphTypeface 类尝试获取每个字符的宽度和高度的值，尽管这个方法和最终 WPF 布局使用的文本的宽度和高度是不相同的，但是依然可以作为参考 获取系统字体文件夹的文件 系统字体文件夹放在...var uri = new Uri(font); GlyphTypeface g = new GlyphTypeface(uri); } 获取定义的字符的宽度和高度比例...w 和 h 就是宽度和高度比例 ?...注意，这个值和最终文本渲染字符大小没有很本质的关系 以下是我提供的一些测试的值，我隐藏了最终渲染字符的大小计算方法，此方法是团队内部 文本框3.0 计算方法，此库可以做出比 PPT 文本框差的多的效果...glyph 就可以使用和上文相同的方法获取文本字符宽度
程序员都很懒，你懂的！...最近在项目开发中,由cs开发的exe的程序，需要自动升级，该exe程序放在linux下，自动升级时检测不到该exe程序的版本号信息，但是我们客户端的exe程序需要获取服务器上新程序的版本号信息。...java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.io.RandomAccessFile; /** * @see 获取文件信息的工具类...15:01:26 * @version V1.0 * @since tomcat 6.0 , jdk 1.6 */ public class FileUtil { /** * @see 获取版本信息...b.length; i++) { num = 256 * num + (b[b.length - 1 - i] & 0xff); } return num; } } 运行效果图(window上和linux
最近，我用一个以 Go 语言为后端的软件，实现了一个人脸识别项目。它能够识别出上传照片中的人像 (如流行歌手)是谁。这听起来不错，我决定试一下也给你们介绍一下项目的整个过程。...我不会用 C或C++ 作为 Web 应用程序编写的主要语言，但 Go语言很好，它几乎和 Python 一样简单。...▌安装依赖项 一旦框架确定下来，那么我们要如何在机器上开发并部署这个项目呢？首先，C++ 依赖项的安装将会有很大的困难，因为你无法通过简便的“go get”或“pip install”命令来实现。...我把 C++ 和 Go 语言的连接层放在 face.go 中。它提供了 Face 结构，用于保存图像中人脸的坐标及其描述符，并通过 Recognizer 为所有操作提供接口，如初始化和实际识别。...go-face 相关的所有结构和方法概述，请参阅 GoDoc 文档，主要包括以下几个内容： 初始化识别器 识别所有的已知图像并收集描述符 将具有相应类别的已知描述符传递给识别器 获取未知图像的描述符 对其类别进行分类
本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型，用Labeled Faces in the Wild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。...但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。...: 第一步，安装dlib和相关Python依赖： 如何在macOS或者Ubuntu上安装dlib Then, install this module from pypi using pip3 (or...系统上安装 dlib库和 face_recognition项目 使用Ubuntu虚拟机镜像文件安装配置虚拟机，本项目已经包含在这个镜像中 如何使用Adam Geitgey大神提供的Ubuntu虚拟机镜像文件安装配置虚拟机...，本项目已经包含在镜像中（需要电脑中安装VMWare Player 或者 VirtualBox） 使用conda和pip都无法直接安装。
：找到并勾勒出每个人的眼睛、鼻子、嘴和下巴。...-1d97d4c3e9b） 用途：命令行界面 安装 face_recognition 时，你会得到一个名为 face_recognition 的简单命令行程序，该程序可用于识别照片或装满照片的文件夹中的人脸...然后，你仅需要在已知人物文件夹和未知人物文件夹（或单个图像）中运行 face_recognition 命令，该程序会告诉你每个图像中的人物是谁： $ face_recognition ....将该模型配置到云主机（Heroku、AWS 等） face_recognition 赖以存在的 dlib 是用 C++语言写的，因此将该内置该模型的 app 配置到 Heroku 或 AWS 等云主机提供商就很复杂...在该 repo 中有一个 Dockerfile 示例，展示如何在 Docker 容器中运行内置 face_recognition 模型的 app（详见该网址：https://www.docker.com
在新的项目中平衡使用现代 C++特性和传统编程方法是一个重要的问题。以下是一些建议来确保代码的可读性和可维护性： 了解现代 C++特性：首先，你需要了解现代 C++特性的概念、语法和用法。...阅读和学习关于模板元编程、概念等特性的相关资料，如C++标准文档、书籍或在线教程。 明确项目需求：在决定使用哪些特性之前，你需要了解项目的需求和目标。...选择简洁和清晰的代码风格，并注释解释复杂的部分。 遵循最佳实践：了解并遵循现代 C++的最佳实践，如使用类型推断、避免不必要的复制、使用 RAII 等。...这些实践可以提高代码的可读性和可维护性。 编写测试代码：编写测试代码来确保所使用的特性能够正确地工作，并且在后续的维护过程中可以更容易地发现问题。...团队合作：确保整个团队对使用现代 C++特性的理解和使用方法达成一致。促进团队成员之间的交流和知识共享，以便确保代码的一致性和可维护性。
-1d97d4c3e9b） 用途 命令行界面 安装 face_recognition 时，你会得到一个名为 face_recognition 的简单命令行程序，该程序可用于识别照片或装满照片的文件夹中的人脸...之后，你仅需要在已知人物文件夹和未知人物文件夹（或单个图像）中运行 face_recognition 命令，该程序会告诉你每个图像中的人物是谁： $ face_recognition ....unknown_person 是未与已知人物文件夹中任何照片相匹配的人脸。 如果你只想知道每张照片中的人物姓名，不在意文件名，那么你可以采用以下做法： $ face_recognition ....将该模型配置到云主机（Heroku、AWS 等） face_recognition 赖以存在的 dlib 是用 C++语言写的，因此将该内置该模型的 app 配置到 Heroku 或 AWS 等云主机提供商就很复杂...在该 repo 中有一个 Dockerfile 示例，展示如何在 Docker 容器中运行内置 face_recognition 模型的 app（详见该网址：https://www.docker.com
昨天情人节，写了个表白的小代码，将女友照片进行缩放，自动贴到我照片眼球处，表达“我的眼里只有你”。 思路 Python可以直接调用dlib库进行人脸识别，其中也包含了准度较高的眼部识别。...利用dlib面部识别库定位照片中眼球位置，将女友照片进行相应缩放，最终通过PIL将其贴图到眼球处。 dlib dlib是一个高质量的机器学习、图像处理、深度学习、人脸识别 C++/Python库。...Python中可以直接调用dlib库进行面部识别，其中也包含了准度较高的眼部识别，如下图： ? 通过37、38、40、41来确定左眼球位置，43、44、48、47来确定右眼球位置。...获取点在照片中的坐标，计算距离来获取眼球区域信息。...裁剪处理眼球中贴图 因为眼球的形状，贴图最好处理成略小于眼球的圆形图，所以代码中先将女友照片缩小成眼球区域大小的矩形图，再进行边缘透明处理和裁剪生成。
这个库是用C++编程语言创建的，它可以使用C/C++、Python和java等语言。 导入库 我们从导入所需的库开始：OpenCV、dlib、numpy、os和imutils。...在这篇文章中，我们使用的是dlib的人脸检测器。 dlib中的正面人脸检测器是基于方向梯度直方图（HOG）和线性SVM的。 ?...人脸关键点是用于定位和表示面部的显著区域，如眼睛、眉毛、鼻子、下颚线、嘴巴等，应用于人脸对齐、头部姿态估计、换脸、眨眼检测、困倦检测等领域。...我们正在使用的dlib库中包含的预训练人脸关键点探测器，这是Kazemi和Sullivan（2014）用回归树集合论文实现的1毫秒人脸对齐算法，其中估计了映射到人脸结构的68个（x，y）坐标的位置。...我们预先选择了两种颜色的口罩-蓝色和黑色 # 使用input()函数根据用户需求获取口罩类型和口罩颜色 choice1 = input("Please select the choice of mask
基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型，用 Labeled Faces in the Wild 人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。...1.1 先安装 cmake 和 boost pip install cmake pip install boost 1.2 安装 dlib pip install dlib 此处安装可能要几分钟。...如安装出错，建议使用 whl 文件来安装 下载地址：https://pypi.org/simple/dlib/ 1.3 安装 face_recognition face_recongnition 一般要配合...首先获取人脸中的信息 kobe_image = face_recognition.load_image_file("kobe.jpg") # 已知科比照片 jordan_image = face_recognition.load_image_file...本次图片前面两张没有变化，第三张换成了科比和乔丹的合影，最终运行之后结果如下: ?
基于业内领先的 C++ 开源库 dlib 中的深度学习模型，用 Labeled Faces in the Wild 人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。...1.1 先安装 cmake 和 boost pip install cmake pip install boost 1.2 安装 dlib pip install dlib 此处安装可能要几分钟...如安装出错，建议使用 whl 文件来安装 下载地址：https://pypi.org/simple/dlib/ 1.3 安装 face_recognition face_recongnition 一般要配合...首先获取人脸中的信息 kobe_image = face_recognition.load_image_file("kobe.jpg") # 已知科比照片 jordan_image = face_recognition.load_image_file...本次图片前面两张没有变化，第三张换成了科比和乔丹的合影，最终运行之后结果如下: ?
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