wp7中Storyboard的示例动画

假如要实现这样一种控件,它的透明度由0平滑过渡到1,再由1平滑过渡到0(也就是忽明忽暗的闪烁效果)。

一种方法是定义一个定时器,重复的改变它的透明度。

一种方法则是可以通过storyboard来实现这种闪烁效果,代码实现起来更为简洁,代码如下:

        private Storyboard PrepareShowStory()
        {
            Storyboard story = new Storyboard();
            DoubleAnimation animation;

            animation = new DoubleAnimation();
            animation.From = 0;
            animation.To = 1;
            animation.Duration = new Duration(TimeSpan.FromMilliseconds(Duration));
            Storyboard.SetTarget(animation, MyTestImage);
            Storyboard.SetTargetProperty(animation, new PropertyPath("(UIElement.Opacity)"));
            story.Children.Add(animation);

            story.AutoReverse = true;
            story.RepeatBehavior = RepeatBehavior.Forever;

            return story;
        }
要开始动画,可以这样设置:
m_StoryBoard = PrepareShowStory();
m_StoryBoard.Begin();

要暂停动画,可以这样:

m_StoryBoard.Pause();

要重新运行动画,则可以:

m_StoryBoard.Resume();

要结束动画,则可以:
m_StoryBoard.Stop();




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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