7.5.1注解的定义与反射的调用

本文深入讲解Java注解的定义、生命周期及其作用域,并通过实例演示如何创建和使用自定义注解。

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注解的应用结构图 :

 

元注解:对注解进行注解 注解对注解类服务

注解的定义 :

注解的定义和定义接口相似 只是在interface 前面加一个@

public @interface ItcastAnnotaion

MyEclipse 里面生成注解 new -- annotation

 

RetentionPolicy 注解的生命周期:

 

  1. 源代码阶段 仅仅在编译前存在 @Retention (RetentionPolicy. SOURCE)

  2. class 文件阶段 仅仅在编译成。Class 文件后 ,运行在内存前存在 ( 默认 )@Retention (RetentionPolicy. CLASS)

  3. 内存中的字节码阶段 在内存中存在 即在类运行的时候存在 @Retention (RetentionPolicy. RUNTIME)

 

 

例子 下面是创建一个新的注解 并将生命周期设置为在内存中存在

@Retention (RetentionPolicy. RUNTIME )

public @interface ItcastAnnotaion {

 

}

 

注解的作用域

@Target () 是用来定义注解的作用域的注解

参数 :

ANNOTATION_TYPE
          
注释类型声明

CONSTRUCTOR
          
构造方法声明

FIELD
          
字段声明(包括枚举常量)

LOCAL_VARIABLE
          
局部变量声明

METHOD
          
方法声明

PACKAGE
          
包声明

PARAMETER
          
参数声明

TYPE
          
类、接口(包括注释类型)或枚举声明

如果要定义为在类和方法中都能使用此注解

@Target ({ElementType. TYPE ,ElementType. METHOD })

{} 代表是一个数组 TYPE 是代表 Type 接口

 

为什么定义为在类中能使用是用 Type 接口,而不是使用的 Class?

答:因为在 1.5 以后 开发者发现像 Interface enum 等都和 Class 平级 需要一个东西来描述他们 所以 就开发出来了 Type 接口 类的父类继承了 Class 类 而 Class 类实现了 Type 接口 Interface enum 也实现了 Type 接口 所以 这里的 TYPE 包括了 class Interface enum

 

例子 定义一个注解 生命周期为运行期 作用域为在类中和方法中

@Retention (RetentionPolicy. RUNTIME )

@Target ({ElementType. TYPE ,ElementType. METHOD })

public @interface ItcastAnnotaion {

 

}

注解的使用及处理 模拟编译器对注解进行处理

只要在类或方法里面使用了注解,在此类中就会存在一个注解所对应的注解 jdk 会判断你使用了那个注解

下面是模拟 java 编译器判断此类中是否存在某一个注解 :

注解的使用 : 直接在类或方法上面写上 @ 注解名就行了

if (AnnotaionTest. class .isAnnotationPresent( ItcastAnnotaion . class )){

// 得到 ItcastAnnotaion 这个注解类

ItcastAnnotaion annotaion = ( ItcastAnnotaion )AnnotaionTest. class .getAnnotation( ItcastAnnotaion . class );

System. out .println(annotaion);

}

 

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数据处理能力的工具,在图像分析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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