Reflection--映像

本文介绍了PHP5中提供的完整反射API,包括如何使用该API来反转工程类、接口、函数和方法,以及如何获取函数、类和方法的文档注释。文章详细列出了构成反射API的主要类,并通过示例展示了如何利用ReflectionFunction类来内省和调用函数。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Reflection--映像

Table of Contents

内容目录

Introduction

介绍

 

       PHP 5 comes with a complete reflection API that adds the ability to reverse-engineer classes, interfaces, functions and methods as well as extensions. Additionally, the reflection API also offers ways of retrieving doc comments for functions, classes and methods.

       PHP 5 提供了一个完整的反转类、接口、函数和方法还有扩展类的API.映射API还提供了为函数、类和方法弥补注释文档的方法。

       The reflection API is an object-oriented extension to the Zend Engine, consisting of the following classes:

       映射API是一个对Zend引擎的面向对象的扩展,看一下下面的类:

      

 

 

Note : For details on these classes, have a look at the next chapters.

注意:对与这些类的详细解释,需要看下一篇文章

 

If we were to execute the code in the example below:

如果我们执行了下面的代码:

 

将会输出:

 

Reflector

映射器(反射器)


Reflector is an interface implemented by all exportable Reflection classes.

映射器是所有映射类输出的一个接口实现

 

ReflectionException

映射例外


ReflectionException extends the standard Exception and is thrown by Reflection API. No specific methods or properties are introduced.

映射例外是由映射API抛出的对标准例外的扩展。没有引入具体的方法和属性。

ReflectionFunction

映射函数


The ReflectionFunction class lets you reverse-engineer functions.

映射函数类让你有了反转引擎函数。

 

 

To introspect a function, you will first have to create an instance of the ReflectionFunction class. You can then call any of the above methods on this instance.

为了内省一个函数,首先你需要去建立一个映射类的实例。然后你就可以调用这个实例里的任何方法了。

 

 

 

 

### 反射去除技术综述 在计算机视觉和图像处理领域,反射去除是一个重要课题。该过程旨在从含有表面反射成分的图像中分离并移除这些不希望存在的反射部分。 #### 基于偏振的方法 利用光的偏振特性可以有效地区分直射光线与反射光线。通过安装特定角度设置的线性或圆偏振滤镜来捕获多张不同状态下的图片,进而分析各像素位置处两者的强度差异实现去反光效果[^1]。 #### 多视角成像法 此方法依赖于同一场景下由多个视点获取的一系列立体匹配对。基于几何约束条件建立模型求解未知参数,从而恢复无光泽干扰的真实物体外观属性。这种方法通常适用于具有复杂结构的对象拍摄环境之中[^2]。 #### 频域变换算法 频谱空间内的操作同样能够帮助解决这一难题。例如采用傅里叶变换将信号映射到频率维度上,在那里更容易识别出代表高亮斑点特征对应的高频分量加以抑制后再逆向转换回原始坐标系完成最终修正工作。 ```python import numpy as np from scipy import fftpack def remove_reflection(image): # Perform Fourier Transform f_image = fftpack.fftshift(fftpack.fftn(image)) # Create a mask to filter out high frequency components related to reflections rows, cols = image.shape[:2] crow, ccol = int(rows / 2), int(cols / 2) mask = np.ones((rows, cols), dtype=np.uint8) r = min(crow, ccol) * 0.9 # Define radius for filtering y, x = np.ogrid[-crow:rows-crow, -ccol:cols-ccol] mask_area = x*x + y*y <= r*r mask[mask_area] = 0 # Apply the mask and inverse transform back to spatial domain filtered_f_image = f_image * mask[:,:,np.newaxis] result = abs(fftpack.ifftn(fftpack.ifftshift(filtered_f_image))) return result.astype(np.uint8) ```
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