简单

简单是一个非常复杂的话题,KISS原则是一个基本的常识,但是我们却常常忘记。简单性竟然是最困难的一个决策点,这种困难应该主要在于常规的突破上,对于一些事情,我们一般都有基本成型的思维方式,简单意味着突破这种思维定势,这个方案方案足够简单么?我们很容易给出肯定的回答,然后大多数情况却不是这样的,我们头脑中有太多的因素要考虑,太多的需求要去满足,太多扩展要去提供平滑演进,太多的模型可以参考,但是我们真的需要这些扩展,这些需求,这些模型么。简单便意味着一种局限,这种局限可能演变为将来的一个重大决策失误,一次彻底架构调整。舍弃未来,选择简单,非常困难的一个选择。有时候,简单是一种令人惊艳的美,我们不用内存,我们只要一个任务,我们不做持久化,我们不处理数据的一致性,我们不缓存对象,我们不提供模板功能,我们使用全局的条件,一个充满骨感的程序风格,也是一种很好的体验,饱满的模型和骨感的模型是两种截然不同的风格,后者更有挑战性,设计能力即体现在模型简单性上,也体现在模型的规范性,使用简单风格的模型需要一定的设计魄力。(----天馈互调干扰检测功能的设计是一个简单性的很好范例)

MATLAB是一种广泛应用于科学计算、工程设计、图像处理等领域的高级计算机语言和交互式环境。在MATLAB中,可以通过一些简单的命令实现图像的读取、处理和保存等操作。本篇介绍的是MATLAB中如何实现简易的黑白处理。 黑白处理是指将彩色图像转换为黑白图像,使图像中的所有像素只有黑色和白色两种颜色。在MATLAB中,可以通过以下几个步骤实现黑白处理: 1. 读取图像 使用MATLAB中的imread函数读取一张彩色图像,例如: ```matlab img = imread('test.jpg'); ``` 2. 灰度化处理 将彩色图像转换为灰度图像,使用MATLAB中的rgb2gray函数实现,例如: ```matlab gray_img = rgb2gray(img); ``` 3. 图像二值化 将灰度图像进行二值化处理,即将图像中的所有像素值转换为0或1,使用MATLAB中的im2bw函数实现,例如: ```matlab bw_img = im2bw(gray_img, 0.5); ``` 其中0.5是二值化的阈值,可以根据实际情况进行调整。 4. 图像反色处理 有时候我们需要将黑白图像的黑白颜色进行反转,即黑色变为白色,白色变为黑色。使用MATLAB中的imcomplement函数实现,例如: ```matlab bw_img = imcomplement(bw_img); ``` 5. 保存黑白图像 使用MATLAB中的imwrite函数保存处理后的黑白图像,例如: ```matlab imwrite(bw_img, 'test_bw.jpg'); ``` 通过以上几个步骤,就可以实现简易的黑白处理。在实际应用中,还可以对黑白图像进行其他处理,如图像增强、边缘检测等。
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