类与类之间的关系（2） 2. 依赖关系 依赖(Dependency)关系是一种使用关系，特定事物的改变有可能会影响到使用该事物的其他事物，在需要表示一个事物使用另一个事物时使用依赖关系。大多数情况下，依赖关系体现在某个类的方法使用另一个类的对象作为参数。在UML中，依赖关系用带箭头的虚线表示，由依赖的一方指向被依赖的一方。例如：驾驶员开车，在Driver类的drive()方法中将C
1.UML简介Unified Modeling Language (UML)又称统一建模语言或标准建模语言。简单说就是以图形方式表现模型，根据不同模型进行分类，在UML 2.0中有13种图，以下是他们的主要用途简介：1.用例图：对系统的使用方式分类.2.类图:显示类和它们的相互关系。3.对象图：只显示对象及它们的相互关系。4.活动图：显示人或对象的活动，其方式类似于流程图。5.状态机图：显示生命周期比较有趣或复杂的对象的各种状态。6.通信图：显示在某种情形下对象之间发送的消息。7.顺序图：显示与
类与类之间的关系（1） 在软件系统中，类并不是孤立存在的，类与类之间存在各种关系，对于不同类型的关系，UML提供了不同的表示方式。 1. 关联关系 关联(Association)关系是类与类之间最常用的一种关系，它是一种结构化关系，用于表示一类对象与另一类对象之间有联系，如汽车和轮胎、师傅和徒弟、班级和学生等等。在UML类图中，用实线连接有关联关系的对象所对应的类，在使用Jav
在UML 2.0的13种图形中，类图是使用频率最高的UML图之一。Martin Fowler在其著作《UML Distilled: A Brief Guide to the Standard Object Modeling Language, Third Edition》（《UML精粹：标准对象建模语言简明指南（第3版）》）中有这么一段：“If someone were to come up to you in a dark alley and say, 'Psst, wa
勇哥想附加一个sql server的数据库，结果报错，说这个数据库是用高版本创建的，又遇到该死的版本问题了。于是想到怎么不用sql server management studio打开个数据库，这样我起码可以抄一下表结构，重建数据表。勇哥先打开vs2019，这已经是勇哥电脑里最高版本的vs了，这样确保比数据库文件的版本要高了。然后随便新建一个C#工程，在项目中点击工具→连接到数据库，选择数据库文件。然后就看到表了！！还可以切换到另一种数据库表浏览模式，这样表的结构都可以看到了！话说，要为vs这个
前段时间一直在做图像模板匹配。需要对旋转模板进行匹配，并且对速度精度都有较高的要求。OpenCV里面并没有较好的解决方法。cvMatchTemplate( const CvArr* image, constCvArr* templ,CvArr* result,int method )
Image 待搜索图像
Templ 模板图像
Result 匹
使用opencv的一些内置的算法来实现对图像特征的检测 从图像中提取的到的特征可以用来进行图像的匹配和检索常用的图像特征检测算法Harris:检测角点SIFT:检测斑点SURF:检测斑点FAST:检测角点BRIEF:检测斑点什么是图像特征？ 图像特征就是图像中最具有独特性和具有区别性的图像区域．在图像中特征区域主要分布在角点，高密度区域，边缘（边缘可以将图像分成多个区域),斑点（与周围像素差别很大的区域）cornerHarrir()角点的检测import cv2
import&nb
图像特征的匹配 通过对图像提取特征后，得到特征点和描述特征点信息的特征向量，在对图像的检索和匹配当中主要通过对描述符［特征向量］的计算来实现，下面主要通过ORB来进行图像特征的提取，使用不同的算法来实现图像的匹配．１．暴力匹配(Brute-Force)２．K-临近匹配３．FLANN匹配(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)www.cs.ubc.ca/research/flann ORB在对特征的提取过程中，返回的特征描述符是一个带方向
为何需要进行亚像素定位？数字图像通常是离散化成像素；每个像素对应一个整数坐标位置；整数坐标位置对于很多应用并不精确，比如跟踪、相机标定、图像配准、图像拼接以及三维重构；为达到有些应用的精确性，需要精确到浮点坐标位置；所以亚像素定位问题。亚像素定位就是计算特征所在图像中的真实位置，而真实位置有时候并不在像素所在整数坐标位置上，而是在像素的内部。点的灰度分布特征跟二维高斯模型很相似，中心处最亮，离中心距离越远会随之变暗。所以这里的图像特征，我们用高斯模型进行描述。利用高斯模型，我们可以构建点的最终模
霍夫变换检测霍夫变换之直线检测霍夫变换直线检测前提条件-边缘检测已经完成平面空间到极坐标空间的转换(空间域向霍夫域的转换)检测原理两点确定一条直线，通过一点可以确定无数条直线，极坐标直线公式每个点通过角度取不同的值，都能在横坐标为角度值，纵坐标为ρ值的坐标系内确定一条曲线，只要角度值的精细度足够。ρ代表直线到原点的距离。对每个像素采取这样的操作，将会得出很多这样的曲线，这些曲线的交点证明，这些点所在的那个角度所通过的直线到原点距离相等，则证明这些点就在同一条直线上。从运算的复杂程度来看openc