类与类之间的关系及代码表现

类与类之间的关系及代码表现
类与类之间的关系及代码表现

类与类之间的关系对于理解面向对象具有很重要的作用,以前在面试的时候也经常被问到这个问题,在这里我就介绍一下。

类与类之间存在以下关系:

(1)泛化(Generalization)

(2)关联(Association)

(3)依赖(Dependency)

(4)聚合(Aggregation)

UML图与应用代码例子:

1.泛化(Generalization)

[泛化]

表示类与类之间的继承关系,接口与接口之间的继承关系,或类对接口的实现关系。一般化的关系是从子类指向父类的,与继承或实现的方法相反。

[具体表现]

父类父类实例=new 子类()

[UML图](图1.1)

图1.1Animal类与Tiger类,Dog类的泛化关系

[代码表现]

1.class Animal{}

2.class Tiger extends Animal{}

3.public class Test

4.{

5. public void test()

6. {

7. Animal a=new Tiger();

8. }

9.}

2.依赖(Dependency)

[依赖]

对于两个相对独立的对象,当一个对象负责构造另一个对象的实例,或者依赖另一个对象的服务时,这两个对象之间主要体现为依赖关系。

[具体表现]

依赖关系表现在局部变量,方法的参数,以及对静态方法的调用

[现实例子]

比如说你要去拧螺丝,你是不是要借助(也就是依赖)螺丝刀(Screwdriver)来帮助你完成拧螺丝(screw)的工作

[UML表现](图1.2)

图1.2 Person类与Screwdriver类的依赖关系

[代码表现]

1.public class Person{

2. /** 拧螺丝 */

3. public void screw(Screwdriver screwdriver){

4. screwdriver.screw();

5. }

6.}

3.关联(Association)

[关联]

对于两个相对独立的对象,当一个对象的实例与另一个对象的一些特定实例存在固定的对应关系时,这两个对象之间为关联关系。

[具体表现]

关联关系是使用实例变量来实现

[现实例子]

比如客户和订单,每个订单对应特定的客户,每个客户对应一些特定的订单;再例如公司和员工,每个公司对应一些特定的员工,每个员工对应一特定的公司

[UML图] (图1.3)

图1.3 公司和员工的关联关系

[代码表现]

1.public class Company{

2. private Employee employee;

3. public Employee getEmployee(){

4. return employee;

5. }

6. public void setEmployee(Employee employee){

7. this.employee=employee;

8. }

9. //公司运作

10. public void run(){

11. employee.startWorking();

12. }

13.}

(4)聚合(Aggregation)

[聚合]

当对象A被加入到对象B中,成为对象B的组成部分时,对象B和对象A之间为聚集关系。聚合是关联关系的一种,是较强的关联关系,强调的是整体与部分之间的关系。

[具体表现]

与关联关系一样,聚合关系也是通过实例变量来实现这样关系的。关联关系和聚合关系来语法上是没办法区分的,从语义上才能更好的区分两者的区别。[关联与聚合的区别]

(1)关联关系所涉及的两个对象是处在同一个层次上的。比如人和自行车就是一种关联关系,而不是聚合关系,因为人不是由自行车组成的。

聚合关系涉及的两个对象处于不平等的层次上,一个代表整体,一个代表部分。比如电脑和它的显示器、键盘、主板以及内存就是聚集关系,因为主板是电脑的组成部分。

(2)对于具有聚集关系(尤其是强聚集关系)的两个对象,整体对象会制约它的组成对象的生命周期。部分类的对象不能单独存在,它的生命周期依赖于整体类的对象的生命周期,当整体消失,部分也就随之消失。比如张三的电脑被偷了,那么电脑的所有组件也不存在了,除非张三事先把一些电脑的组件(比如硬盘和内存)拆了下来。

[UML图](图1.4)

图1.3 电脑和组件的聚合关系

[代码表现]

1.public class Computer{

2. private CPU cpu;

3. public CPU getCPU(){

4. return cpu;

5. }

6. public void setCPU(CPU cpu){

7. this.cpu=cpu;

8. }

9. //开启电脑

10. public void start(){

11. //cpu运作

12. cpu.run();

13. }

14.}

MATLAB特征提取代码讲课稿

f=strcat('D:\bishe\',num2str(i)); image=strcat(f,'.jpg'); PS=imread(image); PS=imresize(PS,[300,300],'bilinear');%归一化大小 PS=rgb2gray(PS); [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率,将其存入GP 中相应位置 end %直方图均衡化 S1=zeros(1,256); for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i); %计算Sk end end S2=round((S1*256)+0.5); %将Sk归到相近级的灰度 %图像均衡化 f=PS; for i=0:255 f(find(PS==i))=S2(i+1); %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素 end figure,imshow(f); %边缘检测 f=edge(f,'canny',0.25); imshow(f); %二值法锐化图像 f=double(f); [x,y]=gradient(f); g=sqrt(x.*x+y.*y); i=find(g>=0.5); g(i)=256; j=find(g<0.5); g(j)=0; imshow(g); title('二值法锐化图像'); %中值滤波 g=medfilt2(g); g=dither(g);

淘宝详情页关联营销模版代码

宝贝描述-关联营销模版 效果: 代码:

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图像颜色特征提取原理

一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间 是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0~1 或者在 0~255。 1.2 HIS 颜色空间 是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0~360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0~1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0~1。 1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。 已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法 颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法,它反映的是图像中颜色的组成分布,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。其函数表达式如下: H(k)= n k/N (k=0,1,…,L-1) (1) 其中,k 代表图像的特征取值,L 是特征可取值的个数,n k是图像中具有特征值为 k 的象素的个数,N 是图像象素的总数。由上式可见,颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,无法描述图像中的对象或物体,但是由于直方图相对于图像以观察轴为轴心的旋转以及幅度不大的平移和缩放等几何变换是不敏感的,而且对于图像质量的变化也不甚敏感,所以它特别适合描述那些难以进行自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。 由于计算机本身固有的量化缺陷,这种直方图法忽略了颜色的相似性,人们对这种算法进行改进,产生了全局累加直方图法和局部累加直方图法。 2.2 全局累加直方图法 全局累加直方图是以颜色值作为横坐标,纵坐标为颜色累加出现的频数,因此图像的累加直方空间 H 定义为:

区域地理特征描述方法

区域地理特征的描述方法 一、区域地理特征分析的基本方法可以概括为 进行区域定位——根据区域位置,判断分析地形、气候的类型和特征——以地形、气候条件为基础,确定其相应的水文、植被、土壤等自然地理要素的特征——以自然地理特征为条件,分析自然地理特征对主要人文地理现象的影响。 分析评价区域发展的主要优势条件和限制性因素——确定区域发展方向、主要问题及其解决措施。 二、区域的自然地理特征

1、地理位置特征:绝对位置(半球位置、经纬度位置),相对位置(海陆位置、政治、经济地理位置等) 2、地形特点描述:①主要地形类型②地势特点(起伏大小、倾斜方向)③典型地形区分布,延伸方向④特殊地形地貌⑤常见地质灾害⑥海岸线特征(长短、曲直) 3、区域气候特点描述:①气候类型和气候分布②气温特点(冬夏气温高低、气温季节变化,温差大小、温度带)③降水特点(降水总量、降水空间分布和季节变化、水热配合情

况、干湿状况)④光照状况⑤气象灾害 如中国南方地区气候特点:①气候类型以亚热带季风为主,热带季风气候面积小②冬季温和少雨,夏季高温多雨,雨热同期③雨季长雨量大,夏秋季节多台风,地处湿润区,年降水量800毫米以上。 4、河流水系水文特点 水系特点:①河流长度、流向②流域面积大或小③支流多或少④河网密度、⑤落差大小或峡谷数量分布⑥河道弯曲还是平直(例如长江上游水系特点:落差大,多峡谷,支流多,

金沙江段自北向南流,流域面积小;川江段自西向东流,流域面积较大)分析金沙江段流域面积小的原因:因为流经地区河谷狭小,汇水面积小所以流域面积狭小。 水文特点:①流量大小、②流速③水位季节变化大小、汛期长短、汛期出现在哪个季节④含沙量大小、⑤有无结冰期及其长短、有无凌汛⑥水能⑦航运价值的大小。 5.植被、土壤特征 植被:①类型②水平分布规律③垂直地域分异是否显著 土壤:①类型②分布③特点 6.自然资源:

MATLAB特征提取代码

MATLAB特征提取代码 for i=1:26 f=strcat('D:\bishe\',num2str(i)); image=strcat(f,'.jpg'); PS=imread(image); PS=imresize(PS,[300,300],'bilinear');%归一化大小 PS=rgb2gray(PS); [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率,将其存入GP中相应位置 end %直方图均衡化 S1=zeros(1,256); for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i); %计算Sk end end S2=round((S1*256)+0.5); %将Sk归到相近级的灰度 %图像均衡化 f=PS; for i=0:255 f(find(PS==i))=S2(i+1); %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素 end figure,imshow(f); %边缘检测 f=edge(f,'canny',0.25); imshow(f); %二值法锐化图像 f=double(f); [x,y]=gradient(f); g=sqrt(x.*x+y.*y); i=find(g>=0.5); g(i)=256; j=find(g<0.5); g(j)=0; imshow(g); title('二值法锐化图像'); %中值滤波 g=medfilt2(g); g=dither(g); imshow(g);

淘宝店铺介绍范文6篇

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图像特征提取总结

图像常见特征提取方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 (二)常用的特征提取与匹配方法 (1)颜色直方图 其优点在于:它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布,即不同色彩在整幅图像中所占的比例,特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于:它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置,即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间:RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法:直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 (2)颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法,无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间(如HSV 空间),并将颜色空间量化成若干个柄。然后,用色彩自动分割技术将图像分为若干区域,每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引,从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中,比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 (3)颜色矩 这种方法的数学基础在于:图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外,由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中,因此,仅采用颜色的一阶矩(mean)、二阶矩(variance)和三阶矩(skewness)就足以表达图像的颜色分布。 (4)颜色聚合向量 其核心思想是:将属于直方图每一个柄的像素分成两部分,如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值,则该区域内的像素作为聚合像素,否则作为非聚合像素。(5)颜色相关图 二纹理特征 (一)特点:纹理特征也是一种全局特征,它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性,并不能完全反映出物体的本质属性,所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同,纹理特征不是基于像素点的特征,它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中,这种区域性的特征具有较大的优越性,不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征,纹理特征常具有旋转不变性,并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是,纹理特征也有其缺点,一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候,所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外,由于有可能受到光照、反射情况的影响,从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实

MATLAB特征提取代码

for i=1:26 f=strcat('D:\bishe\',num2str(i)); image=strcat(f,'.jpg'); PS=imread(image); PS=imresize(PS,[300,300],'bilinear');%归一化大小 PS=rgb2gray(PS); [m,n]=size(PS); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率,将其存入GP中相应位置 end %直方图均衡化 S1=zeros(1,256); for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i); %计算Sk end end S2=round((S1*256)+0.5); %将Sk归到相近级的灰度 %图像均衡化 f=PS; for i=0:255 f(find(PS==i))=S2(i+1); %将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素 end figure,imshow(f); %边缘检测 f=edge(f,'canny',0.25); imshow(f); %二值法锐化图像 f=double(f); [x,y]=gradient(f); g=sqrt(x.*x+y.*y); i=find(g>=0.5); g(i)=256; j=find(g<0.5); g(j)=0; imshow(g); title('二值法锐化图像'); %中值滤波 g=medfilt2(g); g=dither(g); imshow(g); %提取面积,矩形度,圆形度,拉伸度特征

图像特征提取综述

图像特征提取的定位是计算机视觉和图像处理里的一个概念,表征图像的特性。输入是一张图像(二维的数据矩阵),输出是一个值、一个向量、一个分布、一个函数或者是信号。提取特征的方法千差万别,下面是图像特征的一些特性: 边缘 边缘是两个区域边界的像素集合,本质上是图像像素的子集,能将区域分开。边缘形状是任意的,实践中定义为大的梯度的像素点的集合,同时为了平滑,还需要一些算法进行处理。角 顾名思义,有个突然较大的弧度。早起算法是在边缘检测的基础上,分析边缘的走向,如果突然转向则被认为是角。后来的算法不再需要边缘检测,直接计算图像梯度的高度曲率(合情合理)。但会出现没有角的地方也检测到角的存在。 区域 区域性的结构,很多区域检测用来检测角。区域检测可以看作是图像缩小后的角检测。 脊 长形的物体,例如道路、血管。脊可以看成是代表对称轴的一维曲线,每个脊像素都有脊宽度,从灰梯度图像中提取要比边缘、角和区域都难。 特征提取 检测到特征后提取出来,表示成特征描述或者特征向量。 常用的图像特征:颜色特征、 纹理特征 形状特征 空间关系特征。 1.颜色特征 1.1特点:颜色特征是全局特征,对区域的方向、大小不敏感,但是不能很好捕捉局部特征。 优点:不受旋转和平移变化的影响,如果归一化不受尺度变化的影响。 缺点:不能表达颜色空间分布的信息。 1.2特征提取与匹配方法 (1)颜色直方图 适用于难以自动分割的图像,最常用的颜色空间:RGB和HSV。 匹配方法:直方图相交法(相交即交集)、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 对颜色特征的表达方式有许多种,我们采用直方图进行特征描述。常见的直方图有两种:统计直方图,累积直方图。我们将分别实验两种直方图在图像聚类和检索中的性能。 统计直方图 为利用图像的特征描述图像,可借助特征的统计直方图。图像特征的统计直方图实际是一个1-D的离散函数,即: 上式中k代表图像的特征取值,L是特征可取值个数,是图像中具有特征值为k的像素的个数,N是图像像素的总数,一个示例如下图:其中有8个直方条,对应图像中的8种灰度像素在总像素中的比例。

图像特征提取matlab程序

%直接帧间差分,计算阈值并进行二值化处理(效果不好) clc; clear; Im1 = double(imread('lena.TIF')); %读取背景图片 Im2 = double(imread('lena.TIF'); %读取当前图片 [X Y Z] = size(Im2); %当前图片的各维度值 DIma = zeros(X,Y); for i = 1:X for j = 1:Y DIma(i,j) =Im1(i,j) - Im2(i,j); %计算过帧间差分值 end end figure,imshow(uint8(DIma)) %显示差分图像 title('DIma') med = median(DIma); %计算二值化阈值:差值图像中值 mad = abs(mean(DIma) - med); %中值绝对差 T = mean(med + 3*1.4826*mad) %初始阈值 Th =5*T; %调整阈值 BW = DIma <= Th; %根据阈值对图像进行二值化处理 figure,imshow(BW) %se = strel('disk',2); %膨胀处理 %BW = imopen(BW,se); %figure,imshow(BW) %title('BW') [XX YY] = find(BW==0); %寻找有效像素点的最大边框 handle = rectangle('Position',[min(YY),min(XX) ,max(YY)-min(YY),max(XX)-min(XX)]); set(handle,'EdgeColor',[0 0 0]); hei = max(XX)-min(XX); %边框高度 mark = min(YY)+1; while mark < max(YY)-1 %从边框左边开始到右边物质循环,寻找各个人体边缘 left = 0;right = 0; for j = mark:max(YY)-1 ynum = 0; for i = min(XX)+1 : max(XX)-1 if BW(i,j) == 0; ynum = ynum + 1;

淘宝模板设计代码大全)

自己动手设计自己的免费个性网店模板--淘宝模板设计代码大全 很多朋友看到别人设计的漂亮模板就会心动吧!呵呵,人家就是拿那个自己做出来的模板然后出来卖,还可以赚到不少的钱,作为店主,我们就心甘情愿的拿钱去买被人的高价装修模板吗? 如果是我,我肯定不愿意啦。呵呵,相信大家也和我差不多吧。当然,设计模板可是要一定技术的,所以我们必须从简单的开始学起,自己学会慢慢做,花点时间去研究一下,也许不知道哪一天我们也可以拿自己设计的漂亮模板出去卖了。也许就真的有一天。。 下面就给大家先提供一些做模板的代码。这些都很重要的哦。做模板可少不了。能记下来是最好的了。o(∩_∩)o... 1)贴图:< img src="图片地址"> 2)加入连接:< a href="所要连接的相关地址">写上你想写的字< /a> 3)在新窗口打开连接:< a href="相关地址" target="_blank">写上要写的字< /a> 4)移动字体(走马灯):< marquee>写上你想写的字< /marquee> (可用于店铺分类,和评价) 5)字体加粗:< b>写上你想写的字< /b> 6)字体斜体:< i>写上你想写的字< /i> 7)字体下划线: < u>写上你想写的字< /u> 字体删除线: < s>写上你想写的字< /s> 9)字体加大: < big>写上你想写的字< /big> 10)字体控制大小:< h1>写上你想写的字< /h1> (其中字体大小可从h1-h5,h1最大,h5最小) (其中字体大小可从h1-h5,h1最大,h5最小) 11)更改字体颜色:< font color="#value">写上你想写的字< /font>(其中value值在000000与ffffff(16位进制)之间 12)消除连接的下划线:< a href="相关地址" style="text-decoration:none">写上你想写的字< /a> 13)贴音乐:< embed src="音乐地址" width="宽度" height="高度" autostart=false>

小波矩特征提取代码

小波矩特征提取matlab代码 分类:Image Recognition Matlab 2010-12-10 10:00 122人阅读评论(0) 收藏举报这是我上研究生时写的小波矩特征提取代码: %新归一化方法小波矩特征提取---------------------------------------------------------- F=imread('a1.bmp'); F=im2bw(F); F=imresize(F,[128 128]); %求取最上点 for i=1:128 for j=1:128 if (F(i,j)==1) ytop=i; xtop=j; break; end end if(F(i,j)==1) break; end end %求取最下点 for i=1:128 for j=1:128 if (F(129-i,j)==1) ybottom=129-i; xbottom=j; break; end end if(F(129-i,j)==1) break; end end %求取最左点 for i=1:128 for j=1:128 if (F(j,i)==1) yleft=j; xleft=i;

break; end end if(F(j,i)==1) break; end end %求取最右点 for i=1:128 for j=1:128 if (F(j,129-i)==1) yright=j; xright=129-i; break; end end if(F(j,129-i)==1) break; end end %求取中心点 x0=(xright-xleft)/2+xleft; y0=(ybottom-ytop)/2+ytop; x0=round(x0); y0=round(y0); %图像平移 F=double(F); [M,N]=size(F); F1=zeros(M,N); M0=M/2; N0=N/2; for i=1:M for j=1:N if F(i,j)==1 F1(i+M0-y0,j+N0-x0)=1; end end end %figure,imshow(F1); %图像缩放 max=0; for i=1:128 for j=1:128 if(F(i,j)==1)

淘宝网店铺介绍范文

淘宝店铺介绍大全 不同行业的淘宝店铺介绍各不相同,本文为大家介绍包括服装店铺、化妆品店铺、鞋类店铺、箱包店铺、饰品类店铺以及虚拟充值店铺等等的店铺介绍范文,希望对在淘宝开店你有所帮助。 淘宝网店铺介绍范例之饰品店铺: 我们的饰品均来自于韩国,都是货真价实的韩国产品,直接从韩国厂家提货,一直都以低廉的价格,过硬的售后,以及优质的商品质量占领着淘宝市场,商品种类齐全,品种众多,并且更新速度快,跟韩国官方网站保持同步更新。 主要围绕韩网最流行的饰品,韩剧饰品,韩国个性化饰品。追求时尚,潮流的亲亲们,伟晶之恋饰品均能为你们服务。 我们有专业的包装,本店所有饰品(除了比较大的发饰)包装礼盒;外包装邮盒,再用合作快递公司申通快递统一袋子包装。礼盒将由著名的中外合资企业专业包装公司定做,每件饰品独立包装礼盒,将让我们的韩国进口饰品服务更加完善,送礼佳品! 淘宝网店铺介绍范例之鞋类店铺: 迈众的时尚捕手长期游走在米兰、巴黎和东京,穿梭于各种时装发布会、时尚场所,奢侈品专卖店和各种各样的时尚品网站,敏锐的捕着欧洲新的时尚流行变化,通常一些顶级品牌的最新设计发布3天后,麦鞋的极致快速供应链就会快速启动,用30天的时间制造出这些时尚鞋款,这样的设计与开发产品的方式,保证了麦鞋的顾客紧跟时尚潮流,与欧洲最新的时尚同步。 麦鞋独有的极致快速供应链,大大提高了鞋子生产的前导时间,前导时间是指从设计到把成品鞋摆在货架出售的时间,世界大牌一般都在180天时间,而麦鞋把这一时间缩短到仅有30天,这是具有决定意义的30天,使麦鞋不需要提前设计时尚,而能够永远站在时尚流行最前沿。 大美投巨资在的中国广东建立研发中心,并通过独有的极致快速供应链进行管理,同时不惜重金,聘用了来自全国擅长性感、舒适设计的巴西制鞋大师和外籍管理团队,每一个最新的时尚款式设计出来之后,麦鞋独有的极致快速供应链就会快速反应。7x24小时的完成产品快速的开发,然后通过先进的自动化生产线,在30天内生产出品质绝不亚于国际大牌品质的精美鞋款。 可以说麦鞋是时尚品牌里的另类,生产顶级品质的产品但仅仅销售不到同款大牌1/30的价格,但是在麦鞋,这一点称作“顾客购买利益”,麦鞋深刻理解每一位顾客对时尚的需求,坚持奉行顾客购买 利益之上的原则,坚持直接接触顾客的模式进行零售,因此节省了高昂的渠道费用、广告费用和明星代言费。麦鞋能够以不到欧洲大牌同1/30的价格销售产品,让每一位顾客的选择物超所值。 淘宝网店铺介绍范例之服装店铺: 感谢你能进入我的店铺!我自己有个宗旨就是买任何东西或者消费只找专业的,因为只有专业的商家才能做好他的特色,为你提供专业化的服务,所以我也想把这个建议带给每一个客人,选择专业,选择优质的贴心服务,jacky从业服装外贸销售多年,行业知识丰富,紧跟时尚前沿,所卖衣服都是到熟悉的服装公司直接拿货,精心挑选的款式,其他店肯定没有的,所以找jacky准没错!!!希望我们能成为知心的朋友!:) 本店商品厂家直接进货,款式别致,尺寸齐全,必有一款适合你 ,欢迎惠顾:) 有机会交易是缘分,开心合作是最重要的,如果你买了满意请告诉大家,如果你不满意请告诉我,我想任何事都是可以通过交流和协商解决的,因为我相信大家跟我一样都有颗善良和宽容的心,将心比心,共创和谐.

图像特征提取方法

图像特征提取方法 摘要 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算,也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分,那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算,输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时,常 常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域,他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小 或者对比度不高,通常要采用较高的分辨率观察:如果物体的尺寸很大或对比度很强,只需 要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小,或对比有强有弱的情况下同事存在,这时提取图像 的特征对进行图像研究有优势。 常用的特征提取方法有:Fourier变换法、窗口Fourier变换(Gabor)、小波变换法、最 小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。

设计内容 课程设计的内容与要求(包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等):一、课程设计的内容 本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。 (1)边界方向直方图法 由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式,所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约,或者说,离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。 通过边缘检测,把图像分为边缘区域和非边缘区域,然后在边缘区域内进行边缘定位.根据局部区域内边缘的直线特性,求得小邻域内直线段的高精度位置;再根据边缘区域内边缘的全局直线特性,用线段的中点来拟合整个直线边缘,得到亚像素精度的图像边缘.在拟合的过程中,根据直线段转角的变化剔除了噪声点,提高了定位精度.并且,根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点,给出了图像精确的矢量化结果 图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合,边界广泛的存在于物体和背 景之间、物体和物体之间,它是图像分割所依赖的重要特征.边界方向直方图具有尺度不变性,能够比较好的 描述图像的大体形状.边界直方图一般是通过边界算子提取边界,得到边界信息后,需要表征这些图像的边 界,对于每一个边界点,根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角,将空间量化为M级, 计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率,这样便得到了边界方向直方图. 图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ,),),( ,),)] ,其中Gx( ,),),G ( ,),)可以用下面的

特征提取与匹配案例代码

特征提取与匹配案例代码、 环境:Android studio + opencv for Android MainActivity.java package com.packtpub.masteringopencvandroid.chapter3; import android.app.Activity; import android.content.Intent; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.BitmapFactory; import https://www.360docs.net/doc/574792459.html,.Uri; import android.os.AsyncTask; import android.os.Bundle; import android.os.Environment; import android.util.Log; import android.view.Menu; import android.view.MenuItem; import android.widget.ImageView; import android.widget.TextView; import android.widget.Toast; import org.opencv.android.BaseLoaderCallback; import org.opencv.android.LoaderCallbackInterface; import org.opencv.android.OpenCVLoader; import org.opencv.android.Utils; import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.CvType; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfDMatch; import org.opencv.core.MatOfKeyPoint; import org.opencv.core.Point; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.features2d.DMatch; import org.opencv.features2d.DescriptorExtractor; import org.opencv.features2d.DescriptorMatcher; import org.opencv.features2d.FeatureDetector; import org.opencv.features2d.Features2d; import org.opencv.highgui.Highgui; import org.opencv.imgproc.Imgproc;

淘宝代码使用

那个促销模块你用ps把图片裁剪成这么大小 王生-----箱包 10:35:12 然后把图片地址贴上去 王生-----箱包 10:35:50 你先下吧下好了 Q我 心晴121 10:36:02 恩,好 心晴121 11:17:31 这个安装怎么没有快捷方式 王生-----箱包 11:31:22 在程序里找到后发送快捷方式到桌面 心晴121 11:32:34 是这个吧 王生-----箱包 11:32:49 不是 王生-----箱包 11:32:57 心晴121 11:34:52 这个是原来的新版本 王生-----箱包 11:35:29 不是 心晴121 15:28:09 这个安好了,是做什么用的 王生-----箱包 15:28:40 编辑网页比较方更 心晴121 15:30:13 哦,这个可以暂时不学吧,我想先把货上好了再学这些王生-----箱包 15:30:51 不学怎么上货 心晴121 15:31:35 恩,那就麻烦你了 王生-----箱包 15:32:02 你搞那代码用这个方便点 王生-----箱包 15:32:10

你上的包我看了都可以显示的王生-----箱包 15:32:26 我教你用这个东西 王生-----箱包 15:32:27 你打开 王生-----箱包 15:32:35 再打开助理 心晴121 15:33:20 打开了 王生-----箱包 15:33:42 王生-----箱包 15:33:49 点这个代码 王生-----箱包 15:33:53

王生-----箱包 15:34:06 把这些代码删掉 心晴121 15:34:28 继续 王生-----箱包 15:35:06 打开这个 王生-----箱包 15:35:02 王生-----箱包 15:35:12 复制进去 王生-----箱包 15:35:29

特征提取总结及代码

特征提取代码总结 颜色提取 颜色直方图提取: C ode: #include #include #include usingnamespace std; int main( int argc, char** argv ) { IplImage * src= cvLoadImage("E:\\Download\\test1.jpg",1); IplImage* hsv = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 3 ); IplImage* h_plane = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1 ); IplImage* s_plane = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1 ); IplImage* v_plane = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1 ); IplImage* planes[] = { h_plane, s_plane }; /** H 分量划分为16个等级,S分量划分为8个等级*/ int h_bins = 16, s_bins = 8; int hist_size[] = {h_bins, s_bins}; /** H 分量的变化范围*/ float h_ranges[] = { 0, 180 }; /** S 分量的变化范围*/ float s_ranges[] = { 0, 255 }; float* ranges[] = { h_ranges, s_ranges }; /** 输入图像转换到HSV颜色空间*/ cvCvtColor(src, hsv, CV_BGR2HSV ); cvCvtPixToPlane(hsv, h_plane, s_plane, v_plane, 0 ); /** 创建直方图,二维, 每个维度上均分*/ CvHistogram * hist = cvCreateHist( 2, hist_size, CV_HIST_ARRAY, ranges, 1 ); /** 根据H,S两个平面数据统计直方图*/ cvCalcHist( planes, hist, 0, 0 ); /** 获取直方图统计的最大值,用于动态显示直方图*/ float max_value;

matlab指纹特征提取

图形图像处理课程 大作业 姓名: 班级: 学号:

目录 问题描述 (2) 摘要 (3) 正文 (3) 1、指纹细节特征提取 (4) 2、指纹图像的预处理..................................错误!未定义书签。 3、指纹图像的特征提取..............................错误!未定义书签。 4、指纹特征的去伪 (6) 5、指纹特征提取和识别MATLAB实现 (7) 总结 (9) 附录: (9)

Matlab图形界面操作 ------指纹图像细节特征提取 问题描述 期末运用学习的matlab知识对指纹图像进行细节特征提取,实现如下功能。 ●实现指纹图像的细化。 ●实现指纹图像的特征点提取。 ●实现特征图像的细化去伪。 ●编写代码实现上述功能。

摘要: 本次任务旨在完成对指纹图像的细化、去伪和特征点的提取。采用了8邻域编码纹线跟踪算法,标注出端点和分叉点来进行特征提取。用matlab 软件实现功能。

正文 1、指纹细节特征提取 对于一幅指纹的原始图像,为了使后续特征提取的操作能够正常有效的进行,必须对原始指纹图像进行一定的处理,即对原始图像进行预处理,预处理后对图像进行特征提取,包括端点和分叉点。最后对图像进行指纹特征去伪。2、指纹图像的预处理 指纹图像的预处理一般包括二值化和细化处理过程 (1)二值化 所谓二值化就是将灰度图像转化为灰度值为0、1组成的黑白图像,0为背景灰度,1为纹线点灰度,它是指纹图像处理中重要的一步。由于指纹图像的方向特征、细节点位置等特征的提取以及匹配都跟像素点灰度值的多少没关系,只跟指纹图像的脊线的形状、走向有关系,因此二值化处理不会丢失指纹图像的特征信息,另外二值化还可以方便图像信息的存储,节约存储空间,并且方便了后续的计算处理。常用的二值化方法有:固定阀值法、局部自适应阀值法等。 (2)细化 细化是图象分析、信息压缩、特征提取、模式识别常用的基本技术。它是在不改变图像像素的拓扑关系的条件下,连续擦除图像边缘像素,使纹线最终成为一个像素宽。细化算法的迭代必须收敛且不能破坏纹线的连接性,不能引起纹线的逐步吞食,还要尽可能的保护指纹的细节特征,细化的骨架也要尽可能接近纹线中心线,要求算法简单、高效。常用的细化算法包括逐层剥离法、距离变换法。 代码实现: I=im2bw(origin);%二值化 %细化指纹图像 [M,N]=size(I); for i=2:M-1 for j=2:N-1 if I(i,j)==0

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