基于SpringBoot的流浪猫狗救助网站开发与管理信息化

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0 下载量 46 浏览量 更新于2024-10-02 收藏 35.97MB ZIP 举报
资源摘要信息:"流浪猫狗救助救援网站是一个基于互联网平台的信息化管理工具,旨在改善和简化传统流浪猫狗救助救援活动中的管理工作。网站采用B/S架构,主要使用java语言进行开发,以MySQL作为数据库技术。它主要分为管理员和用户两大功能模块,管理员可以随时通过日常浏览器发布流浪猫狗救助救援信息,而用户可以根据自己的需求浏览这些信息。通过这样的方式,不仅可以提高信息的传播速度,还能有效提升工作效率,满足对时效性需求的响应。该项目的文档资料包含数据库设计文档、开发文档,以及相关的部署说明,同时还有一份项目查重PPT,用于展示项目的研究和实现过程,符合毕业设计的要求和规范。" 知识点: 1. B/S架构:浏览器/服务器架构,用户通过浏览器访问服务器上的网页,而服务器负责处理业务逻辑和数据存储。这种架构简化了客户端的安装和更新,便于进行远程访问和管理。 2. Java语言:一种广泛使用的高级编程语言,以其"一次编写,到处运行"的特点著称。Java具有良好的跨平台性、面向对象和安全性,是开发企业级应用的常用语言。 3. MySQL:一个流行的开源关系型数据库管理系统,被广泛应用于网站后台数据存储。它支持标准SQL语句,拥有高性能、高可靠性和易用性等特点。 4. 数据库设计:指根据系统需求创建数据库结构的过程,包括数据模型设计、表结构设计、索引优化等,以保证数据的合理存储和高效访问。 5. 开发文档:指的是项目开发过程中所编写的技术性文档,通常包括需求分析、设计说明、接口定义、用户手册等,用于指导项目开发和后期的维护工作。 6. 项目部署:指的是将开发完成的应用软件部署到生产环境中的过程。这个过程包括软件安装、环境配置、数据迁移和测试等环节。 7. 毕业设计:通常是指大学生为完成学业所进行的综合性设计工作,它要求学生将所学知识应用到实际问题的解决中,同时体现学生的研究能力和创新精神。 8. 信息传播速度:指的是信息通过某种渠道传播的速度和效率,网络平台具有速度快、范围广的特点,是现代信息传播的重要手段。 9. 管理效率:指通过有效管理手段和工具,提高工作效率和质量的能力。信息化管理能够减少重复劳动,避免信息孤岛,从而提高整体的管理效率。 10. 时效性需求:指对信息或服务的及时性要求,特别是在紧急情况下,能够快速响应是至关重要的。网站通过即时发布功能满足了这一需求。

import cv2 import math def cal_ang(start, center, end): point_1 = start point_2 = center point_3 = end a = math.sqrt( (point_2[0] - point_3[0]) * (point_2[0] - point_3[0]) + (point_2[1] - point_3[1]) * (point_2[1] - point_3[1])) b = math.sqrt( (point_1[0] - point_3[0]) * (point_1[0] - point_3[0]) + (point_1[1] - point_3[1]) * (point_1[1] - point_3[1])) c = math.sqrt( (point_1[0] - point_2[0]) * (point_1[0] - point_2[0]) + (point_1[1] - point_2[1]) * (point_1[1] - point_2[1])) A = math.degrees(math.acos((a * a - b * b - c * c) / (-2 * b * c))) B = math.degrees(math.acos((b * b - a * a - c * c) / (-2 * a * c))) C = math.degrees(math.acos((c * c - a * a - b * b) / (-2 * a * b))) return B img = cv2.imread('46.png') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(gray, 70, 255, cv2.THRESH_BINARY) contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) hull = cv2.convexHull(contours[0],returnPoints=False) defects = cv2.convexityDefects(contours[0],hull) start = end = (0,0) for i in range(0,defects.shape[0]): s,e,f,d = defects[i,0] start = tuple(contours[0][s][0]) end = tuple(contours[0][e][0]) far = tuple(contours[0][f][0]) if d > 5000: cv2.line(img,start,end,[0,255,0],2) cv2.circle(img,end,5,[0,0,255],-1) cv2.circle(img,start,5,[0,0,255],-1) break cv2.imshow('find', img) center,radius = cv2.minEnclosingCircle(contours[0]) cv2.circle(img,(int(center[0]),int(center[1])),8,(255,0,255),-1) cv2.circle(img,end,8,[255,0,0],-1) cv2.circle(img,start,8,[255,0,0],-1) cv2.line(img,start,(int(center[0]),int(center[1])),[0,0,255],2) cv2.line(img,end,(int(center[0]),int(center[1])),[0,0,255],2) angle = cal_ang(start,center,end) print('angle = %0.2f' % angle) length = (1 - angle / 360.0) * math.pi * radius * 2 print((angle / 360.0)) print('radius = %0.2f' % radius) strL = 'length=%0.2f' % length cv2.putText(img,strL,(int(center[0]-40),int(center[1]+40)),0,0.8,(0,255,0),2) cv2.imshow('result', img) angle_1 = cal_ang(start, center, ((center[0]+100),(center[1]))) angle_2 = cal_ang(end, center, ((center[0]+100),(center[1]))) cv2.ellipse(img,(int(center[0]),int(center[1])),(int(radius),int(radius)),0,-angle_1,0,(255,0,255),2, cv2.LINE_AA) cv2.ellipse(img,(int(center[0]),int(center[1])),(int(radius),int(radius)),0,0,angle_2,(255,0,255),2,cv2.LINE_AA) cv2.imshow('result', img) cv2.imwrite('result.png',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows(),将这段代码转换为c++

2023-06-07 上传