图形图像算法中必须要了解的设计模式（1）

图形图像算法中必须要了解的设计模式(1)

随着信息的多元化，信息的概念不仅仅指的是文字，它还包含图片、声音、视频等其它丰富的信息。文字信息越来越多地被图片、声音、视频信息所替代，而视频又是由一针一针的图像组成的，因此图形图像的处理变得越来越热门和重要，众多的专家、学者、工程师投入到这个领域。

作为一个图像算法的研究者，写出一手高级算法当然是令人兴奋的一件事！但你是否有时会有这种感觉：

写的算法很难通用于所有的数据类型！每来一个新类型的数据，又得改一下算法，或新加一个方法来支持这种类型。

有时候多个算法需要灵活组合，甚至每个算法的顺序不一样都会产生不一样的效果；每一种组合都要为其构建一个新算法，即累又麻烦。

算法越来越多，自建的算法库也越来越庞大而难于管理；

这个时候，让你的算法具有更好通用性、拓展性就显得极为重要！因此，你必须要掌握几个重要的设计模式来解决这些问题。今天介绍其中一个最重要的设计模式——装饰模式。

装饰模式

装饰模式（Decorator Pattern）：动态地给一个对象增加一些额外的职责（Responsibility），就增加对象功能来说，装饰模式比生成子类实现更为灵活。

装饰模式可以动态地给一个对象附加更多的功能。

用不同的算法作为装饰器进行多重装饰，可以达到不同算法的灵活组合；装饰的顺序不同，可能产生不同的效果。

应用案例

静态图像其实就是一个二维的像素数组，对图像的处理其实就是对一个二维坐标像素数据的处理。在图像处理中，图像的灰度化、梯度化（锐化）、边缘化、二值化都是图像处理的基本算法，在进行真正的核心算法之前，经常需要进行这些预处理。

如我曾经在开发的一个用于医疗影像领域的细胞检测和识别项目时，就用到这样的一些处理过程：

将图像规格化(将所有图片缩放到 800*600)

平滑去噪处理

图像的灰度化

图像的梯度化

图像的二值化

真正的识别处理，进行ORI区域识别。

这些预处理算法的顺序不同，将对结果产生很大的影响。

下面我们将以图像的边缘提取算法为例演示整个处理过程，为简单起见，假设有两个预处理过程(灰度化、梯度化)和一个核心算法(二值化边缘提取)。有两种处理顺序，分别如下：

灰度化 --> 梯度化 --> 核心算法:边缘提取算法：

梯度化 --> 灰度化 --> 核心算法:边缘提取算法：

如果你来实现，代码会怎么实现呢？... ... 也许你会说那还不简单！立马就能想到针对两个处理顺序分别写两个方法：

那问题来了，如果预处理的过程不止2种，而是有5种；那就会有5! = 120种排列，难道你要写120个方法？想想都可怕！

如果你用装饰模式，那上面这个问题只要两行代码就能搞定：

两种处理顺序的图片预览效果如下：原图

处理顺序1：灰度化 --> 梯度化 --> 核心算法:边缘提取算法

灰度化：

梯度化：

边缘提取

处理顺序2：梯度化 --> 灰度化 --> 核心算法:边缘提取算法

梯度化：

灰度化：

边缘提取：

这里两种不同的预处理顺序，结果是有略微不同的。想知道我是如何将这个代码精简到两行的吗？这都得归功于装饰模式，下面就一起看看装饰模式的实现方式吧！(下面这段代码用OpenCv for Python实现，Python 3.6.3，opencv-3.4.1，numpy-1.14.5)

测试代码如下：

结果如下：

Get到技能点了吗？

想了解更多更详细的信息，或想学习更多其他设计模式，请扫描下方图中二维码！下一篇将继续讲解《图形图像算法中必须要了解的设计模式(2)》。

《从生活中领悟设计模式（Python）》适合具有一定编程基础又渴望提升自己编程技能的人，此课程如果武功秘籍一般力求用最通俗的语言阐述最难懂的概念；用最简单的语法实现最复杂的逻辑；用最短小的代码写出最强悍的程序！

此课程分三卷内容：

第一卷：基础篇（第01~21课），19 种常用设计模式单独章节讲解 + 剩余 4 种模式合集（会有1~2篇的篇幅）；

第二卷：进阶篇（第22~24课），是基础设计模式的衍生，也是各大编程语言中非常重要而常见的种编程机制；

第三卷：经验篇（第25~27课），将会分享我对设计原则、设计模式、项目重构的经验和看法。