Lysine介绍(五)MVC - View

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PHP的模版实现分为两种:

[list]
[*]自定义语法和标签,Smarty为代表
[*]直接使用PHP本身作为模版语言
[/list]
Lysine的模版使用了第二种实现方式


<?php
requie_once '/path/to/lysine/core.php';

$config = array(
'app' => array(
'view' => array(
'view_dir' => __DIR__ .'/app/view',
'file_ext' => 'php', // 默认就是php
),
),
);
Lysine\Config::import($config);

$view = new Lysine\View(cfg('app', 'view'));


假定app/view目录下有,index.php视图,生成视图结果就可以用

<?php
echo $view->fetch('index', array('key' => $val));

只需要传递index即可,目录名和扩展名都会根据配置信息补全

同理,app/view/test/index.php就是

<?php
echo $view->fetch('test/index', array('key' => $val));


fetch()的第一个参数也接受带绝对路径的文件名,只要发现文件名是以"/"开头的,就认为是一个绝对路径文件名,就不会把配置信息里的视图目录路径加上去

<?php
// 显示一个不在view_dir目录下的视图
echo $view->fetch('/other/path/test.php');


这个视图也支持layout机制,即一个视图的内容继承自另外一个视图
app/view/_layout/default.php

<html>
<title>Hello, <?php $this->block('title');>Lysine<?php $this->endblock(); ?></title>

<body>
<?php $this->block('main'); ?>
Hello, Lysine!
<?php $this->endblock(); ?>

<?php $this->block('javascript', 'append'); ?>
<scirpt type="text/javascript" src="/js/mootools.js"></script>
<?php $this->endblock(); ?>
</body>
</html>


app/view/index.php

<?php $this->extend('_layout/default'); ?>

<?php $this->block('main'); ?>
Hello, <?php echo $name; ?>
<?php $this->endblock(); ?>

<?php $this->block('javascript'); ?>
<script type="text/javascript" src="/js/mootools/more.js"></script>
<?php $this->endblock(); ?>


如果用$view->fetch('index', array('name' => 'javaeye')),结果应该是:

<html>
<title>Hello, Lysine</title>

<body>
Hello, javaeye

<scirpt type="text/javascript" src="/js/mootools.js"></script>
<scirpt type="text/javascript" src="/js/mootools/more.js"></script>
</body>
</html>

title block没有被修改过,所以就显示layout title block的内容
main block被修改过,所以显示index main block的内容
javascript block声明为append,所以index javascript block的内容被追加到layout javascript block后面

还是那句话,太阳底下没有新鲜事,这种layout机制很多模版引擎都有实现,包括QeePHP,我也是用习惯了,所以也采用这种机制

如果非要找一个亮点的话,就是这个view类我写得比较精巧,代码加注释一共也才299行,某位高人看过以后扬言“抄袭”,让我很是得意了一把 :-)

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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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