面向对象

本文深入探讨了面向对象编程(OOP)的核心概念,包括封装、继承、多态等特性,并详细解析了JavaScript中的对象分类、原型对象及其实现机制,如__proto__属性、prototype属性、构造函数和实例之间的关系。

面向对象

(1)概述

面向对象程序设计,英语全称Object Oriented Programming,简称OOP。

(2)特征

封装、继承、多态

类:类是对象的概括,而对象是对类的一种具体实现

对象分类
ES6之前分为:原生对象和宿主对象

js内置对象:

String、Number、Boolean、Array、Function、Json、Math、Date、Object、 RegExp、Error、全局对象

原型对象

1、JavaScript 中每个对象都有一个原型对象,可以通过__proto__属性来访问都对象的原型对象
2、通过 __proto__属性一直往上找原型对象的话,最终会找到 null
3、构造函数的prototype属性指向一个对象,这个对象是该构造函数实例化出来的对象的原型对象。
4、JavaScript中的根对象是Object . prototype对象。object. prototype对象是一个空对象
5、JavaScript中的每一个对象,都是从object. prototype对象克隆而来的。Object. prototype对象就是它们的原型。而Object. prototype对象的原型为null。

原型相关方法

  1. prototype__proto__
    prototype 是构造函数上面的一个属性,指向一个对象,这个对象是该构造函数实例化出来的对象的原型对象。实例化出来的对象可以通过_proto_ 来找到自 己的原型对象。如下:
const arr = [1,2,3,4,5];
console.log(Array.prototype); // []
console.log(arr.__proto__); // []
console.log(Array.prototype === arr.__proto__); // true
  1. Object.getPrototypeOf()方法
    除了上面介绍的通过__ proto__ 来找到对象的原 型对象以外,也可以通过object.getPrototype0f()方法来查找一个对象的原型对象。如下:
let arr = [1,2,3,4,5]
console.log(Object.getPrototypeOf(arr)); // []
console.log(arr.__proto__); // []
console.log(Object.getPrototypeOf(arr) === arr.__proto__); // true
  1. constructor 属性
    通过constructor属性,我们可以查看到一一个对象的构造函数是什么。换句话说,就是这个对象是如何得来的,如下:
const arr = [1,2,3,4,5];
console.log(arr.constructor); // [Function: Array] 
  1. instanceof 操作符
    判断一个对象是否是-个构造函数的实例。如果是返回true,否则就返回false,如下:
const arr = [1,2,3,4,5];
console.log(arr instanceof Array); // true
console.log(arr instanceof Number); // false
  1. isPrototypeOf() 方法
    该方法将会返回一个布尔值,主要用于检测一个对象是否是一个实例对象的原型对象。如下:
const arr = [1,2,3,4,5];
console.log(Array.prototype.isPrototypeOf(arr)); // true
console.log(arr.__proto__.isPrototypeOf(arr)); // true
  1. hasOwnProperty() 方法
    判断一个属性是定义在对象本身.上面还是从原型对象上面继承而来的。如果是本身的,则返回true,如果是继承而来的,则返回false,如下:
const person = {
 arms: 2,
 legs: 2,
}
const zhangsan= Object.create(person, {
 name: {
 value: "zhangsan",
 writable: false,
 enumerable: true
 },
 age: {
 value: 18,
 enumerable: false
 }
});
console.log(zhangsan.hasOwnProperty("name")); // true
console.log(zhangsan.hasOwnProperty("age")); // true
console.log(zhangsan.hasOwnProperty("arms")); // false
console.log(zhangsan.hasOwnProperty("legs")); // false
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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值