lumi.acpartner.mcn02

lumi.acpartner.mcn02是指小米智能家居生态链厂商Lumi推出的一个智能家居网关设备。这个设备可以将各种智能家居设备连接在一起，如智能灯泡、智能插座、智能窗帘等，并可以通过与智能手机连接的APP进行集中控制。同时，lumi.acpartner.mcn02还支持语音控制，用户可以通过小爱同学等智能音箱来语音操控设备。此外，这个设备还支持智能场景联动，用户可以根据不同的场景需求设置对应的设备状态和操作。例如，用户可以在晚上设置一个“回家模式”，一键打开家里的灯光和空气净化器，并启动智能门锁，方便用户进入家中。总之，lumi.acpartner.mcn02可以让用户通过一个设备集中管理和控制智能家居设备，更加方便快捷地享受智能家居带来的便利生活。

相关问题

if (device1.getOnline() == 1){ sum1on++; }else { sum1unon++; } if ("lumi.remote.b186acn01".equals(device1.getDeviceType().getDeviceType())||"lumi.remote.b186acn02".equals(device1.getDeviceType().getDeviceType())||"lumi.remote.b286acn01".equals(device1.getDeviceType().getDeviceType())||"lumi.remote.b286acn02".equals(device1.getDeviceType().getDeviceType())||"lumi.sensor_switch.aq3".equals(device1.getDeviceType().getDeviceType())){ wuxian.add(device1); if (device1.getOnline() == 1){ wuxianon++; }else { wuxianunon++; } }else if ("lumi.ctrl_86plug.aq1".equals(device1.getDeviceType().getDeviceType())){ chazuo.add(device1); if (device1.getOnline() == 1){ chazuoon++; }else { chazuounon++; } }else if ("lumi.ctrl_dualchn".equals(device1.getDeviceType().getDeviceType())){ mokuai.add(device1); if (device1.getOnline() == 1){ mokuaion++; }else { mokuaiunon++; } }else if("lumi.ctrl_neutral1.v1".equals(device1.getDeviceType().getDeviceType())||"lumi.ctrl_neutral2.v1".equals(device1.getDeviceType().getDeviceType())){ danhuo.add(device1); if (device1.getOnline() == 1){ danhuoon++; }else { danhuounon++; } }else if("N0003".equals(device1.getDeviceType().getDeviceType())||"N0005".equals(device1.getDeviceType().getDeviceType())||"N0014".equals(device1.getDeviceType().getDeviceType())){ menshuo.add(device1); if (device1.getOnline() == 1){ menshuoon++; }else { menshuounon++; } }else if("N0004".equals(device1.getDeviceType().getDeviceType())||"N0009".equals(device1.getDeviceType().getDeviceType())){ anfang.add(device1); if (device1.getOnline() == 1){ anfangon++; }else { anfangunon++; } }else { } 优化为 switch 语句

你可以将上述代码优化为switch语句，如下所示：

switch(device1.getDeviceType().getDeviceType()) {
    case "lumi.remote.b186acn01":
    case "lumi.remote.b186acn02":
    case "lumi.remote.b286acn01":
    case "lumi.remote.b286acn02":
    case "lumi.sensor_switch.aq3":
        wuxian.add(device1);
        if (device1.getOnline() == 1) {
            wuxianon++;
        } else {
            wuxianunon++;
        }
        break;
        
    case "lumi.ctrl_86plug.aq1":
        chazuo.add(device1);
        if (device1.getOnline() == 1) {
            chazuoon++;
        } else {
            chazuounon++;
        }
        break;
        
    case "lumi.ctrl_dualchn":
        mokuai.add(device1);
        if (device1.getOnline() == 1) {
            mokuaion++;
        } else {
            mokuaiunon++;
        }
        break;
        
    case "lumi.ctrl_neutral1.v1":
    case "lumi.ctrl_neutral2.v1":
        danhuo.add(device1);
        if (device1.getOnline() == 1) {
            danhuoon++;
        } else {
            danhuounon++;
        }
        break;
        
    case "N0003":
    case "N0005":
    case "N0014":
        menshuo.add(device1);
        if (device1.getOnline() == 1) {
            menshuoon++;
        } else {
            menshuounon++;
        }
        break;
        
    case "N0004":
    case "N0009":
        anfang.add(device1);
        if (device1.getOnline() == 1) {
            anfangon++;
        } else {
            anfangunon++;
        }
        break;
        
    default:
        break;
}

使用switch语句可以提高代码的可读性和可维护性。

MSRCR代码

MSRCR（Multi-Scale Retinex with Color Restoration）是一种图像增强算法，常用于去除图像中的阴影和提高对比度。以下是基于 MATLAB 的 MSRCR 代码示例：

function [out] = msrcr(img, scales)
% img: 输入图像
% scales: 尺度因子

[height, width, channel] = size(img);
out = zeros(size(img));

for i = 1:length(scales)
    % 对输入图像进行高斯滤波
    sigma = sqrt(scales(i)^2 - 1);
    g = fspecial('gaussian', max(1, round(3*sigma)*2+1), sigma);
    blurred = imfilter(img, g, 'symmetric');
    
    % 求取幂次反演
    log_blurred = log(blurred + 1);
    lumi = exp(mean(mean(log_blurred)));
    alpha = 128 / lumi;
    deblurred = alpha * img ./ (blurred + 1) .^ alpha;
    
    % 进行彩色恢复
    for j = 1:channel
        deblurred(:,:,j) = histeq(deblurred(:,:,j), histeq(blurred(:,:,j)));
    end
    
    % 累加结果
    out = out + deblurred / length(scales);
end

out = uint8(out);
end

function [out] = histeq(img, ref)
% img: 输入图像
% ref: 参考图像

if nargin < 2
    ref = img;
end

% 计算输入图像的直方图和累积分布函数
[h, w] = size(img);
histogram = imhist(img);
cdf = cumsum(histogram) / (h*w);

% 计算参考图像的累积分布函数
ref_histogram = imhist(ref);
ref_cdf = cumsum(ref_histogram) / sum(ref_histogram);

% 进行直方图匹配
out = zeros(size(img));
for i = 1:256
    [~,ind] = min(abs(cdf(i) - ref_cdf));
    out(img == i-1) = ind-1;
end

out = uint8(out);
end

使用方法：

img = imread('example.jpg');
out = msrcr(img, [15, 80, 250]); % 输入图像，尺度因子数组
imshow(out);