day07 逻辑运算

逻辑运算

//与and  或or 非取反
boolean a =true;
boolean b =false;

System.out.println("a&&b: "+(a&&b));        //false 逻辑与运算:两个变量都为真 结果才为true
System.out.println("a||b: "+(a||b));        //true 逻辑或运算:两个变量有一个为真 结果才为true
System.out.println("!(a&&b): "+(!(a&&b)));  //true 如果是真 则变为假 如果是假则变为真

短路运算

int c=5;
boolean d=(c<4)&&(c++<4);
System.out.println(d);		//false
System.out.println(c);		//5

位运算

A = 0011 1100
B = 0000 1101
A&B 0000 1100 与运算 两个都是1 才为1 其余都是0
A|B 0011 1101 或运算 两个都是0 结果为0 其余为1
A^B 0011 0001 取反 两个相同为0 不同为1
~B 1111 0010 取反 与B相反

2*8=16 怎样最快
效率高
<<  左移相当于*2
>>  右移相当于/2
0000 0000   0
0000 0001   1
0000 0010   2
0000 0011   3
0000 0100   4
0000 1000   8
0001 0000   16
 */
System.out.println(2<<3);	//16

赋值运算

int a=10;
int b=20;
a+=b;   //相当于a=a+b
System.out.println(a);	//30
a-=b;   //相当于a=a-b
System.out.println(a);	//10
//字符串连接符 +      +号的左边出现了String就会使用字符串连接
System.out.println(a+b);		//30
System.out.println(""+a+b);		//1020
System.out.println(a+b+"");		//30

条件运算

// x?y:z
//如果x==true 则结果为y 否则结果为z

int score=50;
String type=score<60 ?"不及格":"及格";
System.out.println(type);		//不及格
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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