设计模式--适配器模式

适配器的定义

适配器的定义是:将一个接口转换成客户希望的另一个接口,适配器模式使接口不兼容的那些类可以一起工作。适配器模式可以作为类结构型模式,也可以作为对象结构型模式

适配器的结构图

(1)类适配器的结构图

 

(2)对象适配器

我们根据结构图来了解下适配器中的几个角色:

1、Target(目标抽象类)

目标抽象类定义客户要用的特定领域的接口,可以是一个抽象类或接口,也可以是一个具体的类。但在类适配器中,由于Java不支持多继承,所以它只能是接口。

2、Adapter(适配器)

适配器类可以调用另一个接口,作为一个转换器,对于Adaptee和Target进行适配。适配器Adapter是适配器的核心,在类适配器中它通过实现Target接口并继承Adaptee类来使二者产生联系,在对象适配器中,它通过继承Target并关联一个Adaptee对象使二者产生联系。

3、Adaptee(适配者类)

适配者,即被适配的角色,它定义了一个已经存在的接口,这个接口需要适配,适配者类一般是一个具体类,包含了客户希望使用的业务方法,在某些情况下甚至没有适配者类的源代码。

适配器模式的实例

关于适配器模式的实例,我用一个仿生机器人的例子来加深理解。

类适配器

目标抽象类Robot

public interface Robot {
	public void cry();
	public void move();
}

适配者类Dog

public class Dog {
	
	public void fake(){
		System.out.println("汪汪汪");
	}
	
	public void run(){
		System.out.println("狗子快跑");
	}
}

适配器DogAdapter

public class DogAdapter extends Dog implements Robot{

	@Override
	public void cry() {
		fake();
	}

	@Override
	public void move() {
		run();
	}

}

测试类TestMain

public class TestMain {
	public static void main(String[] args) {
		DogAdapter dogAdapter = new DogAdapter();
		dogAdapter.cry();
		dogAdapter.move();
	}
}

测试结果

对象适配器

对象适配器简单来说就是将继承转换成对象的引用,适配者类Dog和目标抽象类Robot几乎没有改变,主要在适配者类DogAdapter进行修改。

public class DogAdapter implements Robot{
	
	private Dog dog;
	
	public DogAdapter(Dog dog){
		this.dog = dog;
	}

	@Override
	public void cry() {
		dog.fake();
	}

	@Override
	public void move() {
		dog.run();
	}

}

测试类TestMain

public class TestMain {
	public static void main(String[] args) {
		Dog dog = new Dog();
		DogAdapter dogAdapter = new DogAdapter(dog);
		dogAdapter.cry();
		dogAdapter.move();
	}
}

测试结果

适配器的优缺点

适配器优点:

  1. 将目标类和适配者类解耦
  2. 增加了类的透明性和复用性,将具体的实现封装在适配器类中,对于客户端类来说是透明的,而且提高了适配者的复用性。
  3. 灵活性和扩展性都非常好,符合开闭原则

我们再从对象适配器和类适配器来分别讲讲两者的优缺点

类适配器的优点:由于适配器类是适配者类的子类,因此可以在适配器类中置换一些适配器的方法,使得适配器的灵活性更强。

类适配器的缺点:对于Java、C#等不支持多重继承的语言,一次最多只能适配一个适配者类,而且目标抽象类只能为接口,不能为类,其使用具有一定的局限性,不能将一个适配者类和他的子类同时适配到目标子类。

对象适配器的优点:把多个不同的适配者适配到同一个目标,也就是说同一个适配器可以把适配者类和他的子类都适配到目标接口。

对象适配器的缺点:与类适配器对比起来,想要置换适配者类的方法就不容易。

 

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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