在ERP/MRP 软件中怎么处理颜色的问题 ?

chnlog 2004-09-11 11:25:14

我现在在做一个拉链厂做软件系统. 遇到一个问题是,这个厂拉链种类比较多,并且每种(别的一模一样)拉链都有很多种颜色. 按照我原来的做法是为每种拉链编码的时候加上颜色代码.例如 A00001.R (表示红色),但这样做会导致编码非常多. 但如果不这样因为又没办法区分颜色.一直没有想出更好的办法.

那位有更好的办法吗?

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xiangyyy 2004-09-15

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加上颜色字段

lixiaohui 2004-09-15

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颜色不同，加工用料也不同。它们就应该是不同的成品，所以肯定也是不同的物料编码（物料编码应唯一），在系统各个地方都应该是不同的编码。至于颜色的话我想应该另建一个字段或者在规格型号中表示出来。

lilia 2004-09-13

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加上颜色字段

下载代码方式：https://pan.quark.cn/s/957405011bdf 在计算机视觉技术中，轮廓提取与中心识别被视为两项核心的技术，它们对于图像处理及模式识别领域扮演着不可或缺的角色。本文将深入剖析这两种算法，并围绕"轮廓提取(中心识别）算法"这一核心主题，同时结合所提供的压缩包文件"Contour"，对相关知识点进行详尽的阐述。轮廓提取算法，主要功能在于识别并分离图像中的不同对象。该算法通过探测物体边缘，构建出明确的边界线，从而实现图像内部各组成部分的区分。在多色位图环境下，不同的色彩可能象征着不同的对象或区域，因此，一个性能优越的轮廓提取算法应当具备处理此类复杂场景的能力。常见的轮廓提取算法包括Canny边缘检测、Sobel算子、Laplacian算子和Hough变换等。这些算法各自具备独特的优缺点，究竟选择何种方法，需要依据具体的应用情境以及性能要求来决定。 1. Canny边缘检测：由John F. Canny所研发，这是一种自适应的多级边缘检测方法。Canny算法借助高斯滤波器来降低噪声干扰，随后运用强度梯度和非极大值抑制技术来定位最显著的边缘，最终通过双阈值检测来区分边缘与噪声。 2. Sobel算子：Sobel算子是一种基于梯度的边缘检测工具，它通过计算图像在水平和垂直方向上的梯度来探测边缘。此方法操作简便且效率较高，但可能对图像中的噪声较为敏感。 3. Laplacian算子：Laplacian算子是一种二阶导数算子，能够迅速识别图像中的尖峰（即边缘）。然而，它容易受到噪声的影响，因此通常需要与其他技术结合使用，例如Gaussian滤波。 4. Hough变换：Hough变换是一种在参数空间中进行边缘检测的方法，它能够检测出任意...

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