设计模式(八)外观模式

外观模式简介

题记

    码农A:我在做一件大事情,步骤是这样的:买菜,洗菜,切好,烹饪,放调料。
    码农B:stop,stop,你直接说你要炒菜不就完了吗。。。

概述

    为了提高代码利用率,我们一般会把功能封装成一个一个方法,可是当要完成一个功能时,我们需要调用很多个方法时,我们可以在代码中一个一个方法地挨着调用,我们也可以在写一个方法来专门封装这个功能,这个方法就是所谓的外观。

外观模式

    外观模式很简单,它就是对方法的封装,把原来分散的多个方法重新写在一个新方法里,这个新方法就是外观,可以说是一种编程的思想吧。接下来外出上面炒菜的例子:
    菜市场提供蔬菜:
public class Market {
    public void getVegetable(){
        System.out.println("获取蔬菜");
    }
}
    人负责洗和切蔬菜:
public class Person {
    public void washVegetable(){
        System.out.println("洗蔬菜");
    }

    public void cutVegetable(){
        System.out.println("切蔬菜");
    }
}
    调味品负责加盐和味精:
public class Condiment {
    public void getSalt(){
        System.out.println("放盐");
    }

    public void getAginomoto(){
        System.out.println("放味精");
    }
}
    烹饪类负责提供一个烹饪外观(cook函数):
public class Cook {
    private Condiment condiment;
    private Market market;
    private Person person;

    public Cook(Condiment condiment, Market market, Person person) {
        this.condiment = condiment;
        this.market = market;
        this.person = person;
    }

    public void cook(){
        market.getVegetable();
        person.washVegetable();
        person.cutVegetable();
        condiment.getSalt();
        condiment.getAginomoto();
        finishCook();
    }

    public void finishCook(){
        System.out.println("烹饪完成");
    }
}
    客户端代码:
public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        Market market = new Market();
        Person person = new Person();
        Condiment condiment = new Condiment();
        Cook cook = new Cook(condiment,market,person);
        cook.cook();
    }
}

    具体结果:

    可以看到,这里Cook类提供的cook函数再次把其它类的方法进行了封装,对外提供了一个更加简洁的外观,客户只需要调用cook函数就可以完成烹饪。

总结

    外观模式对原有的方法再次封装,提供一个更加简洁的接口给客户端,客户端就不用再一一调用每个类的方法来完成一个功能,而是直接调用外观提供的接口接口完成任务。

参考资料

    1.《Head First设计模式》
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中的灰度共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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