Java IO学习笔记:概念与原理


 
一、概念
 
Java中对文件的操作是以流的方式进行的。流是Java内存中的一组有序数据序列。Java将数据从源(文件、内存、键盘、网络)读入到内存 中,形成了流,然后将这些流还可以写到另外的目的地(文件、内存、控制台、网络),之所以称为流,是因为这个数据序列在不同时刻所操作的是源的不同部分。
 
二、分类
 
流的分类,Java的流分类比较丰富,刚接触的人看了后会感觉很晕。流分类的方式很多:
 
1、按照输入的方向分,输入流和输出流,输入输出的参照对象是Java程序。
 
2、按照处理数据的单位不同分,字节流和字符流,字节流读取的最小单位是一个字节(1byte=8bit),而字符流一次可以读取一个字符(1char = 2byte = 16bit)。
 
3、按照功能的不同分,分节点流和处理流,节点流是直接从一个源读写数据的流(这个流没有经过包装和修饰),处理流是在对节点流封装的基础上的 一种流,FileInputStream是一个接点流,可以直接从文件读取数据,但是BufferedInputStream可以包装 FileInputStream,使得其有缓冲功能。
 
其实除了以上三种分类外,还有一些常常听到的一些分类比如:对象流、缓冲流、压缩流、文件流等等。其实都是节点流和处理流的子分类。当然你也可以创建新的流类型,只要你需要。
 
三、流分类的关系
 
不管流的分类是多么的丰富和复杂,其根源来自于四个基本的类。这个四个类的关系如下:
 
字节流
字符流
输入流
InputStream
Reader
输出流
OutputStream
Writer
<!-- EndFragment-->
 
 
四、字节流和字符流的相互转换
 
1、从字节流到字符流:InputStreamReader、OutputStreamWriter类可以实现。
 
2、从字符流到字节流:可以从字符流中获取char[]数组,转换为String,然后调用String的API函数getBytes() 获取到byte[],然后就可以通过ByteArrayInputStream、ByteArrayOutputStream来实现到字节流的转换。
 
 
以上知识是学习Java流的根基,对流的操作非常的容易,Java API中提供了丰富的流处理类,API也大差不差,看看文档即可上手。
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数据处理能力的工具,在图像分析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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