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浅谈UML中常用的几种图1 UML简介2 UML常见图分类3 用况图（用例）4 类图简单类图使用举例5 其他辅助用图●时序图(顺序图)●协作图（Collaboration Diagram/communication Diagram）/通信图●状态图●活动图(Activity Diagram)6 组件图(ComponentDiagram)、配置图(Deployment Diagram)1 UML简介统一建模语言（Unified Modeling Language，UML）又称标准建模语言，是始于1997年的一个OMG标准，它是一个支持模型化和软件系统开发的图形化语言，为软件开发的所有阶段提供模型化和可视化支持，包括由需求分析到规格，到构造和配置。
‘UML感兴趣的可以阅读UML 1规范，包含了UML 的所有知识内容。
注：OMG, Object Management Group 对象管理组织2 UML常见图分类UML从考虑系统的不同角度出发，定义了用况图、类图、对象图、包图、状态图、活动图、序列图、通信图、构件图、部署图等10种图。
分类：面向对象动态建模，用于建立行为的实体间行为交互的四种图：状态图(Stage Diagram)，序列图(Sequence Diagram)，协作图(Communication Diagram)，活动图(Activity Diagram) 。
“序列图”与“协作图”表述的是相似的消息，“活动图”是“状态图”的一种。
•静态结构图Static Structure Diagram•类图Class Diagram•对象图Object Diagram•用况图Use Case Diagram•交互图Interaction Diagram•顺序图Sequence Diagram•协作图Collaboration Diagram•状态图State chart Diagrams•活动图Activity Diagrams•实现图Implementation Diagrams•构件图Component Diagram•部署图Deployment Diagram3 用况图（用例）用例图，展现了一组用例、参与者（actor）以及它们之间的关系。
常见多媒体素材的分类获取常见的多媒体素材可以根据其类型和用途进行分类获取。
下面将介绍几种常见的多媒体素材及其分类获取方法。
一、图片素材图片素材是最为常见的多媒体素材之一，用于美化页面、插图、广告等。
获取图片素材的方式有：1. 在线图片库：有很多免费和付费的在线图片库，如Unsplash、Pexels、Shutterstock等。
只需关键字，即可找到需要的图片。
2. 开放版权图片：有些机构或个人将自己拍摄的照片发布为开放版权，允许他人免费使用。
如Pixabay、Flickr的一些开放版权照片等。
3. 自己拍摄或设计：可以通过摄像头或手机拍摄照片，或者使用设计软件（如Photoshop或Illustrator）自行设计。
4. 社交媒体：通过社交媒体平台，如Instagram、Pinterest等，关注一些摄影师或插画家，获取他们发布的图片。
二、音频素材音频素材是用于添加背景音乐、音效、录音等的多媒体素材。
获取音频素材的方式有：1. 音频库：有一些在线音频库提供了海量的免费或付费音频素材，如FreeSound、AudioJungle等，可以根据需求进行。
其中还有一些网站专门提供各种音效素材，如Freesound Effects、Soundbible等。
3. 自己录制：可以使用录音软件，如Audacity等，录制自己需要的音频素材。
可通过话筒、电子琴等方式录制声音。
4. 社交媒体：在一些音频社交平台，如SoundCloud等，关注一些音乐人，可以找到他们发布的音频素材。
三、视频素材视频素材被广泛应用于电影、广告、教育等领域。
获取视频素材的方式有：2. 开放版权视频：一些机构或个人将自己拍摄的视频作品发布为开放版权，允许他人免费使用。
如Pixabay、Vimeo的一些开放版权视频等。
3. 自己拍摄：通过相机或手机自行拍摄视频素材。
可以使用一些视频拍摄软件或应用程序，如Filmora、iMovie等。
四、动画素材动画素材用于制作动画片、游戏、网页等。
深入浅出解析四种流程图，附膜拜/ofo案例解析梗概对于任何产品设计来说，构建流程都是一个绕不开的环节.其奠定了后续的产品框架，是用户体验的基石。
本文将从定义和分类出发，结合实际案例,深入浅出地阐述流程图的作用以及画法。
定义流程——顾名思义:水流的路程；事物进行中的次序或顺序的布置和安排。
流程是自然而然就存在的,它可以不规范,可以不固定，可以充满问题.由两个及以上的步骤，完成一个完整的行为的过程，可称之为流程；注意是两个及以上的步骤。
流程图的核心就在于如何排布事物进行的次序，不同的顺序可能造成截然不同的结果。
目的产品经理画流程图的目的不外乎几点：1. 流程图为产品设计基石，可以保证产品的使用逻辑合理顺畅2. 传达需求，用流程图来更好地表达产品逻辑3. 查漏补缺，检验是否有遗漏的分支流程分类流程图以描述对象分类，包括:业务流程图、页面流程图、功能流程图、数据流程图等。
业务流程图(Transaction Flow Diagram，TFD）先以宋丹丹小品中的一个脑筋急转弯为例:把大象装冰箱，总共分几步？三步:•第一步,把冰箱门打开；•第二步，把大象装进去;•第三步，把冰箱门关上。
这看似是一个笑话，但其实蕴含着很强的逻辑思维.首先这里忽略了很多现实中的限制条件。
比如,以大多数冰箱的容积都不可能将大象塞进去;比如是否能把大象切成块放进去？如果把大象塞进去，它会不会又跑出来？但抛开这些限制条件，那把大象塞冰箱的极简流程就是三步。
打开冰箱门，把大象装进去，最后把门关上.我们做业务流程图，其实很多时候都需要具有把“大象塞进冰箱"的思维方式，抛开很多现有的认知局限，将具象的行为一个个抽象出来。
结合上面的例子，再来细细品味“业务流程图”的定义：抽象地描述事物进行的次序和顺序，不涉及具体操作与执行细节。
在互联网软件行业通常指脱离产品设计的用户行为流程。
业务流程图是一种系统分析人员都懂的共同语言, 用来描述系统组织结构、业务流程。
各种架构图模板⼤全！实例讲解架构图绘制步骤程序架构图是为了表⽰该软件系统的整体功能和各个组件之间的相互关系。
通过⽅框箭头⼀层层地连接。
便于我们理解此程序地结构。
程序架构图常见⽤途程序架构图适⽤⼈群主要是搞软件开发，计算机专业类的IT⼈⼠。
主要⽤来制作类似服务器程序架构、企业技术架构等架构图。
程序架构图绘制⽅法⾸先：在官⽹下载“亿图图⽰”软件，如果时间来不及的话也可以直接访问⽹页版亿图在线，进⼊后点击开始作图。
第⼆步：在分类⾥找到软件/计算机类别下的程序架构图模板，从中选择⼀个适合⾃⼰的模板打开。
第三步：先点击画布中的程序架构图，进⼊后，可以在左侧符号库⾯板中选取图形元素，在右侧⾯板中进⾏页⾯颜⾊等属性设置，还可以⼀键修改主题样式。
第四步：双击⽂本框，修改程序架构图模板⾥的⽂字。
第五步：也是最后⼀步，完成程序架构图绘制以后，可以点击右上⾓的保存⽂件、下载⽂件、打印⽂件、分享⽂件等按钮，对绘制好的程序架构图作品进⾏存储。
还可以将作品导出为图⽚、PDF、PPT等其它格式。
程序架构图绘制软件—亿图图⽰亿图图⽰是⼀款跨平台综合办公绘图类的良⼼国产软件，全中⽂界⾯简单明了整洁。
亿图图⽰适⽤于Windows、Mac以及Linux系统平台，如果下载不便，亿图在线版⽀持在浏览器⽹页直接使⽤。
软件内置260多种绘图类型，3000+模板素材，可以帮助办公⼈⼠快速绘制：程序架构图、思维导图、商务图表、组织结构图、⽢特图、地图、线框图、数据模型图、UML以及⽹络拓扑图等等，提⾼⼯作效率。
为什么选择亿图图⽰绘制程序架构图？1、国⼈使⽤上⼿速度很快——亿图图⽰是深圳亿图软件有限公司旗下的国产软件，可以进⾏跨平台办公绘图软件，在语⾔、界⾯和功能上都⼗分贴合国⼈的使⽤习惯。
2、导⼊格式多种多样——可以批量转化Visio，批量转化⼀整个⽬录的Visio⽂件到Edraw⽂件中，轻松实现⽂件转移。
3、⽀持转化成多种格式——绘制完成后可以⼀键将图表转化为Word、Excel、PowerPoint、PDF、SVG、PNG等格式，省去我们操作上的很多烦恼。
第一章Photoshop 基础知识第一讲图像基础知识一、图形图像分类计算机处理的图形图像有两种，矢量图和位图。
矢量图与位图的比较二、图像属性1、分辨率分辨率通常分为显示分辨率、图像分辨率和输出分辨率等。
（1）显示分辨率：是指显示器屏幕上能够显示的像素点的个数，显示器的显示分辨率越高，显示的图像越清晰。
（2）图像分辨率：指组成一幅图像的像素点的个数，既反映了图像的精细程度，又表示了图像的大小。
在显示分辨率一定的情况下，图像分辨率越高，图像越清晰，同时图像也越大。
（3）输出分辨率：指输出设备在每个单位长度内所能输出的像素点的个数，通常用dpi 来表示。
2、颜色位深度颜色位深度指存储每个像素所用的二进制位数。
若图像的颜色位深度为n，那么该图像的颜色数位n2。
位深度为1的图像表示的颜色只能是黑、白两种颜色；颜色位数为24，称其为真彩色。
3、颜色模式（1）RGB模式RGB模式是Photoshop中最常见的颜色模式（默认模式），R（红色）G（绿色）B（蓝色）。
模式中每个像素R、G、B的颜色值在0~255之间，歌咏8位二进制数来描述，因此每个像素的信息由24位颜色位深度来描述，即所谓的真彩色。
（2）CMYK模式CMYK分别代表青色、洋红、黄色和黑色。
CMYK模式是针对印刷而设计的模式。
（3）Lab模式Lab模式是Photoshop内部的颜色模式，是目前色彩范围最广的一种颜色模式。
Lab模式由三个通道组成，其中L通道是亮度通道，a和b通道是颜色通道。
Lab模式常作为一种中间颜色模式用于在不同颜色模式之间进行转换。
另外，Photoshop还支持的模式有位图模式、灰度模式、双色调模式、索引颜色模式和多通道模式。
4、常见的图像文件格式（1）BMP格式：位图格式，扩展名为“.bmp”，是标准的Windows图像格式，数据不压缩，支持RGB、索引颜色、灰度和位图颜色模式，不支持Alpha通道。
（2）JPEG格式：扩展名常为“.jpg”，是一种有损压缩图片文件格式，并且可以选用不同的压缩比，文件占用磁盘空间较小，是网上常用的图像文件格式。
分类法的核算程序
分类法的核算程序需要以下步骤：
1. 收集数据：收集需要分类的数据。
可以是文字、数字、图片等形式的数据。
2. 制定分类规则：根据需要分类的数据特点，制定适当的分类规则。
分类规则可以基于属性、特征、关键词等进行判断。
3. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去除冗余信息、统一格式等操作，以便后续的分类处理。
4. 特征提取：将原始数据转化为可以用于分类的特征向量。
特征提取可以通过计算数据的统计特征、文本的关键词提取、图像的边缘特征提取等方式进行。
5. 训练分类器：使用预处理和特征提取后的数据，训练一个能够对数据进行分类的模型。
常用的分类器包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
6. 应用分类器：使用训练好的分类器对新的数据进行分类。
将预处理和特征提取后的数据输入已经训练好的分类器，得出分类结果。
7. 评估分类效果：根据已知分类结果和分类器预测结果，对分类效果进行评估。
可以使用准确率、召回率、F1值等指标来评估分类器的性能。
8. 调整分类器：根据评估结果，对分类器进行调整和优化。
可以调整分类器的参数，重新选择特征，增加训练样本等方式进行。
9. 应用和维护分类器：将训练好的分类器应用于实际分类任务中，持续对分类器进行维护和更新，以保持其分类性能的稳定和优化。
以上是一个基本的分类法的核算程序。
具体情况下，还需要根据具体的分类任务和数据特点进行调整和优化。
有关电商的图片实施步骤一、确定图片需求和目标在开展电商业务中，使用图片能够增加商品的吸引力，提高用户的购买欲望。
因此，首先需要确定图片需求和目标，明确用图的目的，例如突出产品特点、展示商品细节等。
二、收集和整理图片素材收集和整理图片素材是进行电商图片实施的重要前提。
可以通过拍摄产品照片、购买商业图片库的授权图片或者与供应商协商获取产品图片。
收集的图片需要根据需求进行分类和整理，以便于后续使用。
三、处理和优化图片在使用图片之前，需要进行处理和优化，以确保图片在网站上呈现效果良好且加载速度快。
处理和优化图片包括以下几个方面：1.尺寸调整：根据电商平台的布局要求，调整图片的尺寸和比例，以适应页面展示。
2.压缩优化：使用图片压缩工具，压缩图片的文件大小，减小加载时间，提高用户体验。
3.调整色彩和亮度：对图片进行调整，使其色彩明亮、对比度适宜，突出商品的特点。
4.去除背景：对需要去除背景的产品图片进行抠图处理，去除干扰元素，使产品更加突出。
5.添加水印：根据需要，对图片添加水印，保护图片的版权和知名度。
四、选择合适的图片格式选择合适的图片格式可以进一步优化图片的展示效果和加载速度。
常见的图片格式包括JPEG、PNG和GIF。
1.JPEG：适合展示真实图片的细节和色彩，文件大小相对较小，加载速度较快。
但JPEG对颜色的表现不如PNG准确，不支持透明背景。
2.PNG：适合展示带有透明或半透明背景的图片，色彩表现准确。
但文件大小较大，加载速度稍慢。
3.GIF：适合展示动态图片，比如产品旋转、特效展示等。
但色彩表现较差，文件大小较大。
五、上传图片到电商平台在电商平台上展示商品，需要将处理好的图片上传到相应的位置。
每个电商平台的上传方式和要求可能略有不同，但一般需要注意以下几点：1.命名规范：给上传的图片命名时，最好采用有意义、简洁、易于识别的名称，避免使用特殊字符和过长的文件名。
2.文件大小：根据电商平台的要求，确认文件大小是否符合规定的范围，避免上传过大或过小的图片。
机器视觉识别的步骤第一步：图像采集图像采集是机器视觉识别的基础，通过相机、摄像头等设备采集到的图像或视频作为输入。
采集到的图像可以是静态的图片，也可以是连续的视频流。
采集设备的质量和参数设置对后续的图像处理和识别效果有很大的影响。
第二步：图像预处理图像预处理是对采集到的图像进行一系列的预处理操作，目的是降低图像中的噪声、增强图像的对比度，使得后续的特征提取和识别更加准确和稳定。
常见的图像预处理操作包括：去噪、平滑滤波、调整亮度和对比度、图像增强等。
第三步：特征提取特征提取是机器视觉识别的核心步骤，它通过将图像中的信息转化为能够表示和区分不同对象的特征向量。
特征可以是局部的如纹理和边缘，也可以是全局的如颜色和形状。
常见的特征提取方法有SIFT、SURF、HOG 等。
特征提取的目标是降低数据的维度，并保留图像中的关键信息，从而提高后续的分类性能。
第四步：对象分类对象分类是机器视觉识别的最后一步，其目标是将特征向量与事先训练好的模型进行比对，从而将图像中的对象分为不同的类别。
常见的分类算法有支持向量机、人工神经网络、决策树等。
分类算法的选择和训练对识别系统的性能有重要影响。
在分类过程中，还可以设置阈值来控制识别的准确性和召回率。
总结：机器视觉识别的步骤包括图像采集、图像预处理、特征提取和对象分类等。
在实际应用中，各个步骤的具体实现和算法选择会根据具体的问题和应用场景有所差异。
随着深度学习和神经网络的发展，很多传统方法已经得到了改进和优化，使得机器视觉识别在图像分类、目标检测、人脸识别等领域取得了重要的进展。
然而，机器视觉识别仍然面临诸多挑战，如大规模数据训练、识别速度和准确性的平衡等，这些问题依然是当前研究的热点和难点。
如何使用AI技术进行图像识别与处理一、介绍近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的发展，图像识别与处理在各个领域中扮演着重要角色。
无论是在自动驾驶、医疗影像分析还是社交媒体内容审核等方面，AI技术都发挥着至关重要的作用。
本文将详细探讨如何使用AI 技术进行图像识别与处理。
二、图像识别的工作原理图像识别是指通过计算机程序对输入的图像进行分析和理解，从而获取有关特定对象或场景的信息。
AI技术在图像识别方面显得特别强大。
通常，图像识别主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：首先需要收集大量具有代表性的图片数据集。
这些数据必须涵盖所有待识别对象或场景，以便训练算法。
2. 数据预处理：对于收集到的图片数据，需要进行预处理操作。
常见的预处理方法包括图像去噪、尺寸标准化和颜色空间转换等。
3. 特征提取：接下来需要从图片中提取出具有代表性的特征。
传统方法主要依靠人工手动定义特征提取方法，而AI技术则能够通过深度学习等方法自动提取特征。
4. 模型训练与优化：在得到足够的标注数据集后，可以使用这些数据来训练图像识别模型。
常用的机器学习算法如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）等可以被用于模型的训练与优化。
5. 图像分类和预测：在模型训练完成后，就可以将其应用于新的图像进行分类和预测。
输入一张待识别的图片，系统经过计算后可以输出该图片所属的对象或场景类别。
三、AI技术在图像处理中的应用除了图像识别外，AI技术还广泛应用于图像处理领域。
下面我们将详细介绍几种常见的图像处理技术及其使用情况。
1. 图像增强：AI技术可以帮助改善图像质量。
例如，通过对比度增强、色彩校正以及去噪等操作，可以有效地改善拍摄照片时出现的问题，使得图像更加清晰、鲜艳。
2. 目标检测与物体分割：AI技术不仅能够识别图像中的对象，还可以通过目标检测和物体分割方法将这些对象从背景中准确地分离出来。
了解AI技术的基本原理与工作流程一、AI技术的基本原理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一项涉及计算机科学的前沿领域，研究如何使机器能够模拟人类智能行为。
AI技术的基本原理包括机器学习、深度学习和自然语言处理等方面。
1. 机器学习机器学习是AI技术的核心之一，它让计算机通过从数据中学习来提高性能。
在传统编程中，程序员需要明确规定计算机执行的每个步骤；而在机器学习中，计算机可以通过从大量数据中发现模式和规律来自主进行决策。
有监督学习和无监督学习是常见的两种机器学习方法。
有监督学习利用已标记过的数据集进行训练，以预测新样本的结果。
例如，利用一个带有标签（即已知答案）的图片集合来建立一个图像分类模型，该模型可以对未来未知图片进行分类。
无监督学习则是对未经标记过的数据进行分析，并根据相似性或其他规律对其进行聚类。
2. 深度学习深度学习是一种特殊形式的机器学习，它模仿人脑神经网络的结构和功能。
深度学习使用人工神经网络（Artificial Neural Networks）来处理大规模的数据，并通过层次化的方式学习抽取更高级别的特征。
人工神经网络由多个称为神经元的节点组成，每个节点接收一些输入信号并计算出输出。
这些节点按照不同层次连接在一起，形成一个深度学习模型。
通过大量数据的训练，深度学习模型能够自动提取和理解数据中的重要特征，并进行分类、回归等任务。
3. 自然语言处理自然语言处理是指让计算机理解和处理人类自然语言的技术。
自然语言处理涉及到文本分析、语义理解、情感分析等方面。
AI技术在自然语言处理中扮演关键角色，因为它可以通过机器学习和深度学习方法来识别文本中的实体、情感或意图。
二、AI技术的工作流程AI技术通常沿着一个标准化的工作流程进行开发和应用。
下面将介绍一般性质上最常用的五个步骤：问题定义、数据收集与整理、模型构建与训练、模型评估与优化、应用部署与维护。
1. 问题定义首先， AI 项目需要明确定义要解决的问题或任务。
基于百度AI中药材品鉴助手系统的设计张喜红;王玉香【摘要】普通大众消费群体因中药材鉴定知识的缺乏,在购药时对药材的等级划分、真伪及优劣鉴定常陷于无具可用、无据可依的困境.为了解决这一困境,以西洋参为例,基于百度人工智能开放平台提供的EasyDL定制化图像识别服务,以安卓手机为前端、云服器为后台设计了一种基于图像识别技术的中药材品鉴助手系统,安卓手机前端软件采用微信小程序架构实现图像的采集与上传,后台云服器调用百度AI图像识别服务实现了中药材的等级分析.实验测试结果显示,在白纸背景下拍照分析的识别正确率高达95％,能满足实际使用的要求.【期刊名称】《新余学院学报》【年(卷),期】2019(024)002【总页数】4页(P25-28)【关键词】安卓手机;中药材;西洋参;云服务器【作者】张喜红;王玉香【作者单位】亳州职业技术学院, 安徽亳州 236800;亳州职业技术学院, 安徽亳州236800【正文语种】中文【中图分类】TP317.4伴随着人们生活条件的不断改善，养生保健之潮大兴。
中草药因其在治疗疾病和保健方面的独特作用而受到人们的青睐。
名贵中药材如西洋参、人参、三七等药材的市场交易活跃程度与日俱增。
然而，一些不法商家为了获得高额的非法利润，以次充好、以假乱真的现象频有发生，扰乱了市场秩序，给消费者造成经济损失的同时也抹黑了中医药文化。
由此可见，市场交易过程中迫切需要一种品鉴机制，指导市场看货议价，优质优价，规范运营。
当前用于中药材鉴别的方法主要有经验鉴别、显微鉴别、理化分析鉴别、光谱成像分析鉴别等，这些方法都对鉴定人员的从业经验、职业习性有较强的依赖，要求鉴定人员具有相当深的理论基础与丰富的实战经验，且显微鉴别、理化分析鉴别、光谱成像分析鉴别设备不便携带，导致非专业购药群体在购药时无具可用、无从下手。
伴随着计算机、移动互联网、云计算等多种技术的发展，人工智能时代逐步到来，并且人工智能在多方面已取得惊人的成果，特别在语音识别、图像识别等方面的应用已趋成熟。
office picture manager 中文简体版-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：Office Picture Manager是一款由Microsoft开发的图像管理软件，它为用户提供了方便快捷的图像处理和管理功能。
作为Microsoft Office 套件的一部分，它为用户在处理和编辑图像时提供了许多有用的工具和选项。
Office Picture Manager采用直观简单的用户界面，使得用户能够轻松地对图片进行浏览、编辑、调整和处理。
无论是对角度、对比度、亮度或是色调进行微调，还是对图片进行裁剪、旋转或缩放操作，这款软件都能够满足用户的各种需求。
除了基本的编辑功能外，Office Picture Manager还提供了一些高级特性。
例如，用户可以使用该软件进行批量处理，快速地对大量图片进行相同的编辑操作，以提高工作效率。
此外，Office Picture Manager还支持一键式的红眼修复功能，帮助用户轻松地消除图片中的红眼问题。
此外，Office Picture Manager还能够方便地进行图片的导入和导出。
用户可以通过该软件将图片从计算机中导入到画廊中，并将其分类为不同的文件夹和相册。
同时，用户也可以将处理完成的图片导出到其他设备或应用程序中，以满足不同的需求。
总之，Office Picture Manager是一款功能强大、操作简便的图像管理软件。
它不仅提供了各种基本的编辑功能，还支持批量处理、红眼修复和图片导入导出等高级特性，为用户提供了便捷的图像处理和管理体验。
无论是在个人生活中还是在工作环境中，Office Picture Manager都是一款非常实用的工具。
1.2 文章结构文章结构部分的内容：文章结构部分旨在说明整篇文章的布局和分段逻辑。
通过清晰的结构，读者可以更好地理解文章内容的组织和发展。
本文将由引言、正文和结论三个部分组成。
引言部分（Introduction）将提供文章的背景和目的，并概括性介绍office picture manager 中文简体版的内容，以引起读者的兴趣和阅读欲望。
关于教材编写过程中图片的处理作者：赵翠萍来源：《职业教育研究》2011年第06期摘要：许多教材在编写过程中需要附加大量图片，在选用图片时常常会遇到图形处理的各种问题。
文章详细介绍了图片的扫描及处理、网上下载图片的处理技术，以及图片插入Word 文档后大小的调整、对齐、组合和微调方法。
这些方法对教师设计试卷、制作课件时进行图片处理也有很好的指导意义。
关键词：教材编写；扫描；图片处理；对齐；组合中图分类号：G714文献标识码：A文章编号：1672-5727（2011）06-0171-03在编写教材过程中常需附加较多的图片，这些图片可能来源于绘图软件绘制、网上下载、扫描仪扫描或PPT中复制等渠道。
图片常存在这样或那样的问题而不能直接应用，下面就一些常见图片问题的处理做一探讨。
图片的扫描及处理在教材编写时经常要用扫描仪扫描图片，扫描的图片大都需要处理之后才能使用，这就需要教师有一定的平面处理能力，能够较熟练地使用Photoshop（以下简称PS）软件。
（一）扫描图片扫描图片的质量不但取决于扫描仪的质量，还取决于扫描方式、扫描分辨率、扫描参数的设置等。
选择合适的扫描方式程序提供的扫描方式通常有黑白、灰度、彩色等。
在扫描之前，要先根据被扫描的对象，选择一种合适的扫描方式，以获得较好的扫描效果。
如果用于黑白印刷或打印，可以选择灰度模式。
确定合适的扫描分辨率扫描分辨率越高得到的图像越清晰，但是如果超过输出设备的分辨率，在印刷或打印时图像将会受损，不但没有实际价值，而且会多占用磁盘空间。
印刷设备的分辨率为300dpi，所以一般将扫描分辨率设置为300ppi即可。
对于尺寸过小的图片，可适当增大扫描分辨率，然后在PS中调整图像大小，将分辨率设置为300ppi，以增大图片的尺寸，避免在将图片放大时出现锯齿或马赛克等现象。
在设置“图像大小”时，切记要把“图像像素分辨率”前的勾去掉。
扫描参数的设置扫描仪在预扫描图像时，都是按照系统默认的扫描参数值进行扫描的，对于不同的扫描对象以及不同的扫描方式，效果是不一样的。
文章作者：qq675495787 新浪微博：@该用户已经被封原文链接：/article/ad310e808bd3ac1848f49e11.html文中需要的参考资料：/article/ad310e808bd3ac1848f49e11.html标题：批量给文件分类（筛选文件）的方法教程简介： 在出差的时候我要按照一个名单筛选pdf文件，因为这些文件有上千个，一个一个找非常麻烦，我就编写了一个批处理程序，可以根据名单来把需要的文件放到特定的文件夹中，下面是具体的方法： 方法/步骤第1步骤： 先新建一个文文件夹，这个文件夹可以随便命名图片1第2步骤： 将你要分类的文件按照如图所示放到新建的这个文件夹中，我们呀从中选出来我们需要的文件，注意你要筛选的文件不一定是txt格式的，也可以是其他格式的文件图片1第3步骤： 新建一个txt文件，然后命名为mingdan.txt第4步骤： 将你要的文件的名字或者包含的文字放到这个mingdan.txt中，如图所示，每一行都是一个名字，我们可以按照这个名单筛查出来需要的文件图片1第5步骤： 从下面的参考资料里下载文件分类批处理程序图片1第6步骤： 解压到刚才新建的文件夹中第7步骤： 右键单击这个批处理程序，然后选择编辑图片1第8步骤： 你会看到有一段这个批处理代码，这里有一个txt，如图所示，这定义的就是你的文件是什么格式的，假如你要筛选的文件是pdf的，就要把这里的txt改为pdf 第9步骤： 在这里你可以看到有一个x，如图所示，这个符号代表文件夹的名字，我们可以在这里使用任意的一个名字的文件夹，比如我们就用一个名字为名单的文件夹，如图所示图片1图片2第10步骤： 这时候你要新建一个文件夹，名字就是上面的“名单” 第11步骤： 双击批处理程序，你会看到你的名单逐渐显示在这里，一分钟内，文件就复制好了图片1第12步骤： 这是按照名单筛查出来的文件了。
《数字图像处理》大作业2009
本次作业的任务是进行图片分类实验，实验数据集由20个类别共2000张图片组成，其中1000张图片用于训练，另1000张图片用于测试（详情见附录A）。
图片分类程序的常见步骤
【建议】图片分类程序可以分为以下5个步骤：
(1)为训练图片提取底层特征，用特征向量表示训练图片；
(2)利用训练图片的特征向量和类别标注数据训练分类器；
(3)为测试图片提取底层特征，用特征向量表示测试图片；
(4)使用训练好的分类器对测试图片的特征向量进行预测分类；
(5)对预测分类的结果进行评测。
底层特征
【要求】在本次大作业中，请大家查阅相关资料, 至少要用到以下特征：
(1)边缘直方图(Edge Histogram)
(2)灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix)
(3)SIFT (Scale-invariant feature transform)
(4)除上述3种特征外, 请至少实现一种形状类特征(Hu不变矩, Hough变换等)和一种颜
色类特征，如CCV (Color Coherence Vector)等。
【建议】不限制必做特征的具体做法, 可以尝试多种途径来提升该特征的效果(如对图片分块等)
【建议】可以在对不同的底层特征进行融合的过程中，观察不同的底层特征之间的互补关系，并加以分析。
分类方法
【要求】在本次大作业中，至少要用到以下分类器：
(1)Libsvm：SVM是一种被广泛采用的分类方法，Libsvm是一个应用非常普遍的开源的
SVM实现，当前的最新版本是2.88版本(下载地址);
(2)除Libsvm外，自选另外至少一种分类方法。
【建议】可以根据数据本身的特点, 合理改进分类器(如改进SVM的核函数等)
【建议】可以在实验过程中，观察不同的分类方法的效果优劣，并加以分析。
【建议】可以对多个分类器的分类结果进行融合, 提高最终的分类效果。
统一的预测分类结果文件格式
为了便于进行图片分类结果的评测和比较，在实验的过程中请将图片分类结果输出为以下统一的格式：
(1)每一行由3个数字组成，分别是图片(在整个图片集中)的序号、图片的真实(标
注)类别、图片分类程序的预测类别；
(2)由于共有1000张图片，该文件共有1000行。
50 1 1
51 1 3
…
1999 20 20
结果评测指标
图片分类实验的评测指标平均准确率A是所有类别的准确率的平均值，即：
A=(A1+A2+…+A20)/ 20
其中Ai是对类别i的测试图片进行预测分类的准确率，定义如下：
Ai=Ri / Ni
其中Ri是类别i的测试图片中预测分类正确的图片的数目，Ni是类别i的测试图片的数目(对于本次作业的图片集Ni=50)。
结果显示
【要求】图形界面：实现一个图形化的界面用来展示图片分类结果。
【建议】可以按照下图进行图形化演示界面的设计。
其中A为图片类别列表，B为当前选定类别的训练图片列表，C为当前选定类别的测试图片列表。
【建议】图形化演示界面的原则是越能清楚地反应图片分类结果越好，越美观越好。
并不一定要按照上面的结构进行设计。
【要求】Confusion matrix: 将图片分类结果的Confusion matrix以一张图的形式显示出来。
Confusion matrix是一个20x20的矩阵，其中的第(i,j)个元素，是测试图片中第i类图片被判断为第j类的概率。
Confusion matrix中每一行中所有元素的和应为1。
Confusion matrix 中对角线上的第(i,i)个元素是第i类图片的分类准确率Ai，对角线上所有元素的平均值就是图片分类实验的平均准确率A。
【建议】尽量将Confusion matrix的图做的清楚，美观。
例子：下面是一个6个类别的图片分类实验的Confusion matrix(出处)。
0.9692 0.0031 0.0021 0.0051 0.0021 0.0185
0.0700 0.3762 0.0312 0.0425 0.3150 0.1650
0.0009 0.0009 0.9962 0.0009 0 0.0009
0.0504 0 0.0150 0.9283 0.0016 0.0047
0 0 0 0 0.9886 0.0114
0.0028 0.0083 0.0014 0 0.0028 0.9848
作业提交方式
本次作业至少需要提交以下内容：
提交内容详细要求
作业文档详细介绍采用的图片分类方法，包括使用的底层特征和分类方法的细节、最终的图片分类结果等。
程序源代码相关程序的全部源代码，要求能够正常编译和运行；如果程序中使用了网上的开源代码，请同时提供下载地址。
程序说明详细说明如何编译源代码、如何运行图片分类程序、如何评测分类结果。
助教将根据“程序说明”编译你提交的源代码，并重新运行图片分类程序，如果出现代码无法编译、运行出错、运行结果与作业文档中的结果不一致等情况，在正常评分的基础上将酌情减分。
附录A：实验图片集
本次大作业采用的实验图片集含有20个类别共2000张图片(0.jpg-1999.jpg)，每个类别。
