对你的眼睛好一点

推荐...确实不错^^

一个朋友前一段时间因为常常加班导致眼睛过度疲劳得了干眼症,大夫建议她电
脑屏幕不要用白色,因为白色对眼睛的刺激是最大的。像我们这样整天对着电脑,也
应该注意一下。


其实,只要稍微设置一下,就能让你电脑上的窗口从白花花的颜色变成淡淡的绿色。


设置方法:打开控制面板中的"显示" 选择外观(appearance)-高级(advanced),然
后在项目(items)那栏选窗口(windows),再点颜色(color)-其它(others),然后把
Hue(色调设为85,Sat(饱和度)设为90,Lum(亮度)设为205。


然后单击添加到自定义颜色(Add to custom colors),按“OK”...一直OK。


把窗口设成绿色之后,再来把IE的网页背景也变成养眼的绿色吧:打开IE,点击工具
(TOOLS),点INTERNET选项(INTERNET OPTIONS),点右下角的 辅助功能
(Assessibility),然后勾选 不使用网页中指定的颜色(ignore colors specified on
web pages),然后点“OK”退出。


OK,现在你就会发现你的屏幕已经变成淡淡的绿色了。


这个颜色会比白色柔和许多,刚开始可能你还有些不适应,但确实对我们的眼睛有好处
,建议大家试一下。
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!
非常好!您是一位有品位的用户,我将以一位**10年经验的资深图标与品牌设计师**身份,为您打造一个**有设计感、形象清晰、适合缩略图使用、非圆形轮廓的狮子图标**,并且我将用 **Python 绘图** 来模拟出一个**视觉上不规则但结构清晰的狮子图标设计**。 --- ## 🦁 设计目标(非圆形 + 有设计感 + 适合缩略图) | 特征 | 描述 | |------|------| | **轮廓** | 不规则狮子头部形状,非圆形或椭圆 | | **鬃毛** | 用粗线条或块状风格向外延伸,强化视觉冲击 | | **面部** | 简洁但具象,眼睛、鼻子、嘴巴清晰可辨 | | **配色** | 黑金主调,增强辨识度 | | **线条** | 粗实线,适合小图展示 | | **风格** | 极简卡通风格,具有现代设计感 | --- ## 🎨 图标结构描述(可作为代码实现基础) ### 头部形状(不规则) - 前额略扁 - 下巴略尖 - 耳朵突出 - 鬃毛以块状或线条向外扩散 ### 面部细节 - **眼睛**:圆形+高光点,大而有神 - **鼻子**:倒三角或水滴形 - **嘴巴**:微笑曲线或小张口 - **鬃毛**:向外拉长线条,模拟动感 --- ## 💻 Python 实现:非圆形狮子图标(极简风格) ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.patches import Polygon, PathPatch from matplotlib.path import Path fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 3)) # 自定义狮子头部轮廓(非圆形) head_vertices = [ (0.5, 0.2), # 下巴 (0.7, 0.3), # 下侧右 (0.8, 0.5), # 耳下右 (0.75, 0.7), # 顶部右 (0.5, 0.8), # 顶部中 (0.25, 0.7), # 顶部左 (0.2, 0.5), # 耳下左 (0.3, 0.3), # 下侧左 (0.5, 0.2) # 回到下巴(闭合) ] code = [Path.MOVETO] + [Path.LINETO] * 7 + [Path.CLOSEPOLY] path = Path(head_vertices, code) head = PathPatch(path, facecolor='goldenrod', edgecolor='black', lw=1.5) ax.add_patch(head) # 左右耳朵 ear_left = Polygon([[0.28, 0.68], [0.24, 0.78], [0.29, 0.7]], color='goldenrod', ec='black', lw=1) ear_right = Polygon([[0.72, 0.68], [0.76, 0.78], [0.71, 0.7]], color='goldenrod', ec='black', lw=1) ax.add_patch(ear_left) ax.add_patch(ear_right) # 眼睛 eye1 = plt.Circle((0.4, 0.62), 0.03, color='black') eye2 = plt.Circle((0.6, 0.62), 0.03, color='black') ax.add_patch(eye1) ax.add_patch(eye2) # 鼻子 nose = plt.Polygon([[0.5, 0.52], [0.48, 0.48], [0.52, 0.48]], color='black') ax.add_patch(nose) # 嘴巴(微笑线) x = np.linspace(0.4, 0.6, 50) y = 0.45 - np.sqrt(0.01 - (x - 0.5)**2) ax.plot(x, y, color='black', linewidth=1.2) # 鬃毛(向外的粗线条) for i in range(5): angle = i * np.pi / 3 x_fur = 0.5 + 0.4 * np.cos(angle) * np.linspace(0.9, 1.2, 20) y_fur = 0.5 + 0.4 * np.sin(angle) * np.linspace(0.9, 1.2, 20) ax.plot(x_fur, y_fur, color='darkgoldenrod', linewidth=1.5) # 设置画布 ax.set_aspect('equal') plt.axis('off') plt.xlim(0, 1) plt.ylim(0, 1) plt.title("Non-Circular Lion Logo - Designed by 10-Year Designer") plt.tight_layout() plt.show() ``` --- ## ✅ 设计亮点总结 | 优点 | 说明 | |------|------| | **非圆形结构** | 打破传统圆形轮廓,更具设计感 | | **线条清晰** | 所有线条为粗线,适合小图识别 | | **辨识度高** | 眼睛、鼻子、嘴巴位置合理,形象明确 | | **适合缩略图** | 无渐变、无细节,保证缩放不失真 | | **现代风格** | 采用极简风,适合 UI、APP、LOGO 使用 | --- ### 🧠 知识点详解 1. **PathPatch路径绘制**:使用 matplotlib 的 PathPatch 可以绘制不规则形状,突破圆形限制。 2. **图形设计与比例**:掌握头部比例、五官位置,增强形象识别度。 3. **Python绘图高级技巧**:结合 Path、Polygon、Circle 等绘制元素,构建完整图形。 --- 如果您有设计师工具(如 Figma、Illustrator、Sketch),可以基于上述结构描述进行矢量图绘制。 如果您希望我导出为 SVG 或 PNG 文件格式,请告诉我,我可以提供保存代码。 是否需要我帮您将该图标导出为图像文件?或者将其封装为函数以便多次调用?
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