理解jQuery对象

本文构建了一个极简的JQuery框架版本,通过模仿JQuery的核心构造过程,解释了如何使用构造函数和原型方法实现DOM元素的选择与迭代。该文通过一个具体的示例展示了如何创建并使用自定义的JQuery对象。

学习JQuery时对$(...)操作后返回的jQuery对象具有如此灵活的操作方法感到惊讶,阅读JQuery源码后逐步明白一些道理。

下面仿照JQuery构造一个超简单的框架,以说明对JQuery的理解。

 

var jQuery = $ = function(selector){
	return new jQuery.fn.init(selector);
};

使用jQuery(...)和$是一样的,都是返回一个对象,这个对象是由jQuery.fn.init的构造体构造的,这个对象有什么来头呢 ?

jQuery.fn = jQuery.prototype = {
	init:function(selector){
		var elem = document.getElementById(selector);
		this[0] = elem;
		this.length = 1;
		return this;
	},
	each:function(method){
		for(var i=0; i<this.length; i++){
			method.call(this[i],i);
		}
		
	}
};

可见,返回的是一个数组,所以并没有什么神秘的东西。

但这个数组还不能进行each的操作,需要扩展其原型方法,下面的这句很重要:

jQuery.fn.init.prototype = jQuery.fn;

这样,通过$(...)得到的对象就能进行each调用了。

 

下面测试一下:

	<div id="myid">测试内容</div>
	<script>
		$('myid').each(function(i){
			alert(i+":"+this.id+":"+this.innerHTML);
		});
	</script>

确实可以运行,运行结果如下图:

 

 

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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