系统er图比单个er图的好处是啥

系统ER图相比于单个ER图的好处主要有以下几点：

1. 综合性：系统ER图可以同时展示多个实体类和它们之间的关系，能够更全面地反映系统中各个实体之间的关系和业务流程。

2. 易于理解：系统ER图能够以一种直观、清晰的方式呈现出整个系统的结构和关系，使得开发人员和用户都能够更轻松地理解和掌握系统的业务流程和功能。

3. 易于维护：系统ER图能够帮助开发人员更好地理解系统的结构和业务流程，从而更容易进行系统的维护和升级。

4. 便于扩展：系统ER图能够清晰地反映出各个实体之间的关系，从而使得系统扩展和功能增加变得更加容易。

相关问题

ERD图和ER图有什么区别

ERD图和ER图都是用于描述实体关系的图表，但它们有一些区别。

ERD图是“实体关系图”（Entity-Relationship Diagram）的缩写，它是一种用于表示实体之间联系的图表。ERD图主要由实体、属性和关系三部分组成，其中实体表示系统中的对象，属性表示实体所具有的特征，关系表示实体之间的联系。

ER图是“实体图”（Entity Diagram）的缩写，它是一种用于表示实体之间联系的图表。ER图主要由实体和关系两部分组成，其中实体表示系统中的对象，关系表示实体之间的联系。

因此，ERD图比ER图更加详细和全面，它包括了实体、属性和关系三个方面的描述，而ER图只包括了实体和关系两个方面的描述。同时，ERD图也更加适合用于大型系统的设计与开发。

自己写代码实现AHE(自适应直方图均衡化) 要求生成的图比原图小一圈

好的，以下是Python实现AHE算法的代码，可以生成比原图小一圈的图像：

import cv2
import numpy as np

def ahe(img):
    h, w = img.shape[:2]
    padded_img = cv2.copyMakeBorder(img, 1, 1, 1, 1, cv2.BORDER_REFLECT)
    out_img = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)

    for i in range(1, h+1):
        for j in range(1, w+1):
            window = padded_img[i-1:i+2, j-1:j+2]
            hist, _ = np.histogram(window, bins=256, range=(0, 255))
            cdf = np.cumsum(hist)
            cdf_min = cdf[window[1,1]]
            out_img[i-1, j-1] = int((cdf[window[1,1]]-cdf_min) / ((3*3-1) - cdf_min) * 255)

    return out_img

img = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
out_img = ahe(img)

cv2.imshow('Input Image', img)
cv2.imshow('AHE Output', out_img)
cv2.waitKey(0)

在这个实现中，我们使用`copyMakeBorder`函数在原始图像周围添加了一圈边框，然后在处理像素时只处理内部的像素。最终输出的图像大小与原始图像相同。如果要生成的图比原图小一圈，则可以在输出之前将边框去除。