鸿蒙next摘要1

1.@Inject

@Provide(‘pageInfos’)通常是用于声明一个提供方法,这个方法将提供一个名为pageInfos的可注入对象。'pageInfos’是一个字符串标识符,用于指定提供的对象的名称。在注入时,可以通过这个名称来获取对应的对象。MyComponent类通过@Inject注解注入了名为pageInfos的对象。在onInit方法中,可以直接使用这个对象。

import {
   
    Provide } from '@ohos:di';

@Provide('pageInfos')
export class PageInfoProvider {
   
   
  getPageInfos() {
   
   
    return {
   
   
      title: 'My Page',
      description: 'This is a sample page.'
    };
  }
}
import {
   
    Inject } from '@ohos:di';

export class MyComponent {
   
   
  @Inject('pageInfos')
  pageInfos;

  onInit() {
   
   
    console.log(this.pageInfos.title);
    console.log(this.pageInfos.description);
  }
}

2.@Consume

@Consume(‘pageInfos’)是一个注解,用于表示某个组件或类会消费(使用)一个名为pageInfos的注入资源。它和@Provide是相对应的。@Provide用于提供一个资源,而@Consume用于获取并使用这个被提供的资源。当你看到@Consume(‘pageInfos’)时,就知道这个组件正在从 DI 容器中获取之前通过@Provide(‘pageInfos’)提供的pageInfos相关的对象或数据。

   import {
   
    Consume } from '@ohos:di';
   import {
   
    Component } from '@ohos:react';
   // 假设这是一个简单的页面组件
   @Component
   export default class MyPageComponent {
   
   
       @Consume('pageInfos')
       pageInfos;
       render() {
   
   
           return (
               <div>
                   <h1>{
   
   this.pageInfos.title}</h1>
                   <p>{
   
   this.pageInfos.description}</p>
               </div>
           );
       }
   }

3.路由Navigation

@Entry
@Component
struct NavigationExample {
   
   
  @State TooTmp: ToolbarItem = {
   
   'value': "func", 'icon': "./image/ic_public_highlights.svg", 'action': ()=> {
   
   }}
  //菜单配置
  @Provide('pageInfos') pageInfos: NavPathStack = new NavPathStack()//页面栈,主要涉及页面跳转、页面返回、页面替换、页面删除、参数获取、路由拦截等功能。
  private arr: number[] = [1, 2, 3];
  private arr: number[] = [1, 2, 3];

  @Builder
  PageMap(name: string) {
   
   //内部跳转匹配页面,必须配置
    if (name === "NavDestinationTitle1") {
   
   
      pageOneTmp()
    } else if (name === "NavDestinationTitle2") {
   
   
      pageTwoTmp()
    } else if (name === "NavDestinationTitle3") {
   
   
      pageThreeTmp()
    }
  }

  build() {
   
   
    Column() {
   
   
      Navigation(this.pageInfos) {
   
   //路由组件Navigation加pageInfos配置
        TextInput({
   
    placeholder: 'search...' })
          .width("90%")
          .height(40)
          .backgroundColor
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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