成功软件开发者的9种编程习惯(七)

博客围绕C语言编程展开,强调要时时确认Buffer,避免因输入数据过长导致程序失败或数据覆盖,可检查文字长度来解决。同时指出绝对不能相信使用者,要确认输入与程序数据形式一致。还提醒编程前多做准备,利于后续扩展修改。
8. 确认Buffer

  要时时确认对设定的排列或变量的大小,以避免数据混乱或导致系统出问题。请看下面使用者输入数据的例子: char city[10];
/* 为都市名称的排列 */

printf("Enter a city name: ");
scanf("%s", city);
printf("City is %s/n", city);

  在这里,都市名称设定为10字(英文字)以内。如果使用者输入10字以上的都市名称会怎么样呢?可以说程序失败或覆盖Buffer里面的数据。不管怎样,不要做冒险的事,你要检查文字的长度:

char city[10];
/*为都市名称的排列*/

printf("Enter a city name: ");
fgets(city, sizeof(city), stdin);
printf("City is %s/n", city);

  上面已修改的程序是:如果使用者输入10字以上的都市名,只接受Buffer能接受的长度为止,其外的会不接受。

9. 绝对不相信使用者

  这是很重要的规律。千万不要相信将要使用你的软件的人,不要认为使用者会按你希望的方式来操作,反而把他们想成专门发现程序毛病的人。举例说,上面的程序就是为了那些输入都市名更长的的使用者而确认文字长度的。

  象C语言需要明确的数据形式的开发工具使用者,要记住确认输入数据形式和程序数据形式是否一致,不然会出现问题。

磨刀不误砍材工

  以上的编程习惯是为你自己的方便。实际编程之前,要多做准备(分析,设计)。虽然稍麻烦,但为了编出易懂整齐的程序,不要舍不得花时间准备,不然以后会需要更多的时间来修改,扩展你的程序的。
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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