WEB APIS(共7天课程)Day7

本文详细介绍了节流阀的概念及其在代码执行控制中的应用,同时深入探讨了移动端特殊事件,如touchstart、touchmove和touchend,以及如何利用这些事件实现交互效果。此外,还讲解了H5操作类名的方法,如classList.add、remove和toggle。

节流阀的概念
防止用户点击过快,导致我们的轮播图切换的速度变快
让我们代码执行完了之后,再去执行其他的代码逻辑
使用节流阀
设置一个boolean的变量来控制
当我们的轮播图的动画开始执行的时候,把这个boolean类型的值设置为false,当动画执行完毕的时候,把boolean类型的值设置成true

移动端的事件
移动端没有鼠标移入移动移出事件,但是移动端有特殊的事件来替代,就是触摸事件
touchstart
触摸到了屏幕
touchmove
手指在屏幕中滑动
touchend
手指离开屏幕

移动端有特殊的事件对象
touchEvent 触摸事件
touches
获取的是正在触摸屏幕的所有的手指对象的集合
targetTouches
获取的是触摸当前元素对象的所有的手指对象的集合
changedTouches
获取手指个数发生改变的手指对象的集合,从无到有,从有到无,添加手指,移除了一个手指

H5操作类名的对象
classList
element.classList.add() 添加类名
element.classList.remove() 移除类名
element.classList.toggle() 切换类名 没有这个类名会进行添加,有这个类名会进行删除
参数里面直接写类名就好,不需要加 .

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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