jquery实现图片剧中裁剪

本文介绍了一种脚本解决方案,用于处理用户上传的图片大小不一的情况,实现图片在列表中自适应显示或居中显示,通过设置宽度和高度参数灵活输出图片。
 

大家在做相册列表的时候可能会遇到这样的情况,用户上传的图片大小不一,长宽不一,然而需求的列表却是固定宽高的如图:

此脚本拟达到以下需求

  1. 当图片高或宽超过父容器时截取中间部分显示。
  2. 当图片宽高小于父容器时,居中显示。
  3. 插件中”width”和”height”两个参数可以设定图片实际输出的宽度。

下载地址:http://download.youkuaiyun.com/detail/aspwzmuma/3862523

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!
<think> 嗯,用户这次的问题是关于AUTOSAR架构下新增NVM配置的流程。用户之前已经提供了三篇站内引用材料,内容涉及FEE模块的作用、Simulink开发诊断逻辑以及简化版DEM模块的实现,但核心诉求很明确——需要了解NVM配置的具体操作流程。 用户可能是汽车电子领域的工程师,正在实际开发中遇到配置问题。从ta提问的精确性来看,应该已经具备AUTOSAR基础概念,但需要具体实施指导。尤其值得注意的是,用户特别强调“流程”二字,说明需要的是可操作的步骤而非理论说明。 结合引用材料[1],FEE作为NVM的核心组件位于ECU抽象层,这提示配置工作必须考虑层级衔接问题。引用[2]提到SWC到ECUC分区的映射,虽然主题是DEM诊断,但配置逻辑具有共性——新增模块必须完成各层级的绑定。引用[3]的硬件初始化顺序也值得注意,暗示NVM配置需要关注依赖关系。 配置流程需要分层展开: 首先是BSW层,关键点在NvM和FEE模块的配置参数,比如块大小、写周期等直接影响Flash寿命的设置。这里要特别注意数据冗余机制(双扇区)的启用,这对汽车电子可靠性至关重要。 然后是SWC层,用户需要定义数据对象的ASIL等级,这关系到后续的存储策略。RTE接口生成后必须验证数据流向,避免运行时错误。 最后是集成环节,最容易出问题的是ECUC分区映射和任务绑定,用户可能需要手动调整arxml文件。RAM缓存区设置也容易被忽视,需要根据数据更新频率计算合理大小。 突然想到两个潜在痛点:一是NvMBlockDescriptor的alignment问题,32位MCU通常要求4字节对齐;二是首次初始化时的默认值加载逻辑,这些在配置工具里都是隐藏选项。用户如果没配置这些细节,很可能导致运行时数据错位。 相关问题设计要覆盖工具链适配(DaVinci/ETAS)、DTC配置延伸(引用[2][3]的DEM关联)、以及最关键的——如何验证配置正确性。最后一个问题特意加入实车场景,因为实验室环境往往无法模拟Flash磨损故障。 </think> 在AUTOSAR架构下新增NVM配置的流程可分为以下步骤,需结合BSW模块配置、ECU配置工具及代码集成: ### 一、BSW层配置流程 1. **定义NvM Block** - 在配置工具(如Vector DaVinci/ETAS ISOLAR)中创建`NvMBlockDescriptor` - 设置关键参数: - `Block ID`(唯一标识符) - `Size`(数据块大小,需对齐Flash页) - `NV Block Native Data`(原始数据类型) - `Ram Block Data`(RAM缓存地址) - `Rom Block Data`(默认值存储区)[^1] 2. **配置FEE模块** - 映射NvM Block到物理存储区(DFLASH扇区) - 设置冗余策略(通常需启用**双扇区备份机制**) - 定义写周期限制(如`MaxWriteCycle`=100,000次)延长Flash寿命[^1] 3. **关联底层驱动** - 绑定`Fls`驱动实例到FEE模块 - 配置擦除/写入时序参数(需匹配Flash芯片手册) ### 二、SWC层集成步骤 ```mermaid graph LR A[SWC定义Persistent数据] --> B[RTE生成NvM接口] B --> C[配置NvM到RTE Mapping] C --> D[ECUC映射到Task] ``` 1. 在SWC描述文件(ARXML)中声明`PERSISTENT`数据 ```xml <VARIABLE-DATA-PROTOTYPE UUID="..."> <SHORT-NAME>DID_ConfigData</SHORT-NAME> <SW-DATA-DEF-PROPS> <SW-CALIBRATION-ACCESS>READ-WRITE</SW-CALIBRATION-ACCESS> </SW-DATA-DEF-PROPS> </VARIABLE-DATA-PROTOTYPE> ``` 2. 通过RTE生成`Rte_NvM_Read_<Block>()`和`Rte_NvM_Write_<Block>()`接口[^2] 3. 在Runnable中调用生命周期接口: ```c void Runnable_Main(void) { if(Rte_Call_NvM_Read_Block() == RTE_E_OK) { memcpy(&appData, Rte_Pim_DID_ConfigData(), dataSize); } } ``` ### 三、ECU配置与代码生成 1. **ECUC Partition绑定** - 将SWC映射到具体ECUC Partition - 分配NvM Runnable到Task(通常置于 **10ms级周期任务**)[^2] 2. **生成BSP初始化序列** ```c void EcuM_Init(void) { Fls_Init(&Fls_Config); // 先初始化Flash驱动 Fee_Init(&Fee_Config); // 再初始化FEE仿真层 NvM_Init(&NvM_Config); // 最后初始化NvM管理器[^3] } ``` 3. **验证数据持久化流程** - 上电时调用`NvM_ReadAll()`恢复数据 - 关键事件触发`NvM_WriteBlock()`保存数据 - 错误处理需挂钩DEM模块(如报告`NVM_E_INTEGRITY_FAILED`)[^3] > ⚠️ **关键注意事项** > 1. **块大小优化**:合并小数据块减少Flash操作(如8字节数据合并为128字节块) > 2. **写入策略**:启用`NvM_IMMEDIATE`模式避免任务堆积 > 3. **CRC校验**:为安全相关数据配置`NvMBlockUseCrc=TRUE` --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值