使用 TypeScript:理解泛型(Generics)
泛型,顾名思义广泛的类型,是一种让组件一次支持多种类型的技术方案。大型软件系统的研发需要更为抽象的接口定义,以此达到更为合理的代码复用。
Hello world
在了解泛型之前,先看一个简单的加法函数定义
function add (x: number, y: number): number {
return x + y;
}
当开发者想更多地使用此方法向外提供能力时,比如字符串的相加,此时就得对其进行改造,让接受的参数和返回的值包含字符串类型。可以使用any
来兼容多种类型,代码如下:
function add (x: any, y: any): any {
return x + y;
}
使用any
固然可以达到所谓泛型
的效果,可以支持多种类型值的传入和返回,但此时也会丢失对类型的校验能力。比如,传入2个number
类型的值进行加法运算,从朴素的认知出发,应该返回number
类型,但函数的这种定义形式只能返回any
的类型。
typescript提供类型变量(type variables)
可以解决上述的问题。类型变量
作用于类型,而非实际的值,值的类型在使用时传入。使用类型变量
改造前面的代码后,代码如下:
function add<T> (x: T, y: T): T {
return x + y;
}
给add
函数添加类型变量T
,这样就可以获取到使用者传入的实际类型,类型系统也能据此做相应的类型校验。添加类型变量后,函数在调用时也需要传入相应的类型,使用示例如下:
const result = add<number>(3, 4);
类型变量的传入使用<>
而不是()
包裹,这里将number
赋值给类型变量T
,表明传入参数和返回类型都是number
。
Generic Types
函数的泛型定义类似于函数的定义,但与其不同的是没有函数体,包含参数列表和返回类型的说明。比如将add
赋值给另外一个定义的变量,代码如下
const myAdd: (x: T, y: T) => T = add;
也可以使用其他类型变量名来替换T,跟定义函数时使用不同的参数名称类似,比如将T
换成InputType
,代码如下:
const myAdd: (x: InputType, y: InputType) => InputType = add;
函数泛型的定义还可以使用调用签名的方式(call signature
),形式类似于对象常量(object literal
),代码如下:
const myAdd: { <T>(x: T, y: T): T } = add;
调用签名可以通过interface
进行定义,这样在一处定义,其他使用此类型的地方都可以引用,该定义如下:
interface GenericAdd {
<T>(x: T, y: T): T
}
// myAdd在使用时需要传入相应的类型
const myAdd: GenericAdd = add;
在有些场景下,可以将类型变量T
作为整个GenericAdd
的类型变量,这样整个interface
内部都可以使用这个类型变量,此时可以将类型变量提升作用域。代码如下:
interface GenericAdd<T> {
(x: T, y: T): T
}
// myAdd的输入和输出类型均为number
const myAdd: GenericAdd<number> = add;
通过上面的修改,我们生成了一个generic interface
。
Generic Classes
泛型类跟泛型接口形式类似,在类名后使用<>
包裹类型变量,并在类中使用该类型变量。
这里可以直接看官方的文档示例代码,代码如下:
class GenericNumber<NumType> {
zeroValue: NumType;
add: (x: NumType, y: NumType) => NumType;
}
let myGenericNumber = new GenericNumber<number>();
myGenericNumber.zeroValue = 0;
myGenericNumber.add = function (x, y) {
return x + y;
};
上述的代码传入number
类型,当然也可以传入string
类型,代码如下:
let stringNumeric = new GenericNumber<string>();
stringNumeric.zeroValue = '';
stringNumeric.add = function (x, y) {
return x + y;
};
console.log(stringNumeric.add(stringNumeric.zeroValue, "test"));
不管是number
还是string
,这些都是简单的类型,用户同样可以传入更为复杂的自定义类型。
⚠️
generic class
中的静态属性不能应用类型变量。详情参考这里
Generic Constraints
使用类型变量时,需要关注对类型使用的限制。以前面的add
函数为例,假设在字符串相加的场景中需要判断字符串的长度,传入的字符串长度不能小于2
,否则不执行字符串加法。代码可能如下:
function add<T> (x: T, y: T): T {
// Property 'length' does not exist on type 'Type'.
if (x.length < 2 || y.length < 2) {
return console.log('字符串的长度不能小于2');
}
return x + y;
}
在类型校验阶段,会抛出错误Property 'length' does not exist on type 'T'.
。很明显,number
类型的值是没有length
属性的。
假设该方法只处理具有length
属性类型的参数的加法,那么可以做相应的类型约束,让T
从包含length
属性的基础类型继承。代码如下:
interface WithLength {
length: number;
}
function add<T extends WithLength> (x: T, y: T): T {
if (x.length < 2 || y.length < 2) {
return console.log('长度不能小于2');
}
return x + y;
}
对类型添加约束后,函数调用时类型系统会根据约束校验参数和返回值是否合法。
Using Type Parameters in Generic Constraints
受益于typescript
提供的类型运算的能力,类型变量可以从其他类型变量生成而来。同样来看官方文档提供的获取对象属性的示例代码,代码如下:
function getProperty<Type, Key extends keyof Type>(obj: Type, key: Key) {
return obj[key];
}
let x = { a: 1, b: 2, c: 3, d: 4 };
getProperty(x, "a");
//⚠️ m 不是 x 对象的属性,编译阶段会报错
getProperty(x, "m");
函数getProperty
接收两个类型变量Type
和Key
,其中Key
是基于对Type
的类型运算生成的。keyof是对给定类型的运算,如果Type
为对象类型,则其结果为一个对象key组成的union
。以上面的代码为例:Key = 'a' | 'b' | 'c' | 'd'
。
Using Class Types in Generics
在typescript中使用泛型构建实例工厂,需要关注构造函数的使用。如下代码:
function create<Type>(c: { new (): Type }): Type {
return new c();
}
这里需要注意定义构造函数的签名,构造函数返回的实例类型需给传入的class
类型一致。
下面是一个更为复杂的示例:
class BeeKeeper {
hasMask: boolean = true;
}
class ZooKeeper {
nametag: string = "Mikle";
}
class Animal {
numLegs: number = 4;
}
class Bee extends Animal {
keeper: BeeKeeper = new BeeKeeper();
}
class Lion extends Animal {
keeper: ZooKeeper = new ZooKeeper();
}
function createInstance<A extends Animal>(c: new () => A): A {
return new c();
}
createInstance(Lion).keeper.nametag;
createInstance(Bee).keeper.hasMask;
这个示例展示了如何使用prototype
(通过class
和extend
语法糖)约束类构造函数和类类型之间的关系。
小结
本文介绍了泛型/泛型约束/泛型类
及其简单的使用示例,揭开typescript泛型神秘的面纱,让读者能否快速了解和使用泛型。同时本文也是typescript类型运算系列的第一篇,后续会带来其他类型运算的文章,敬请期待。
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14-傅里叶变换的代码实现-一、numpy实现傅里叶变换和逆傅里叶变换 1.numpy实现傅里叶变换numpy.fft.fft2实现傅里叶变换,返回一个复数数组(complex ndarray),也就是频谱图像numpy.fft.fftshift将零频率分量移到频谱中心(将左上角的低频区域,移到中心位置) 20*np.log(np.abs(fshift))设置频谱的范围。可以理解为,之前通过傅里叶变换得到复数的数组,是不能通过图像的方法展示出来的,需要转换为灰度图像(映射到[0,255]区间)需要注意的是1> 傅里叶得到低频、高频信息,针对低频、高频处理能够实现不同的目的2> 傅里叶过程是可逆的,图像经过傅里叶变换、逆傅里叶变换后,能够恢复到原始图像3> 在频域对图像进行处理,在频域的处理会反映在逆变换图像上 # 将绘制的图显示在窗口 %matplotlib qt5 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r"image\lena.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img) # 移动中心位置 fshift = np.fft.fftshift(f) # 调整值范围 result = 20*np.log(np.abs(fshift)) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray) plt.title("original") plt.axis("off") plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(result,cmap=plt.cm.gray) plt.title("result") plt.axis("off") plt.show 傅里叶变换的频谱图像: 2.numpy实现逆傅里叶变换numpy.fft.ifft2实现逆傅里叶变换,返回一个复数数组(complex ndarray)numpy.fft.ifftshiftfftshift函数的逆函数,将中心位置的低频,重新移到左上角iimg = np.abs(逆傅里叶变化结果)设置值的范围,映射到[0,255]区间 # 将绘制的图显示在窗口 %matplotlib qt5 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r"image\boat.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) # 逆傅里叶变换 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) iimg = np.fft.ifft2(ishift) iimg = np.abs(iimg) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray) plt.title("original") plt.axis("off") plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(iimg,cmap=plt.cm.gray) plt.title("iimg") plt.axis("off") plt.show 将一副图像,进行傅里叶变换和逆傅里叶变换后,进行对比(一样的) 实例:通过numpy实现高通滤波,保留图像的边缘信息 获取图像的形状rows,cols = img.shape获取图像的中心点crow,ccol = int(rows/2),int(cols/2)将频谱图像的中心区域(低频区域)设置为0(黑色)fshift[crow-30:crow+30,ccol-30:ccol+30] = 0 # 将绘制的图显示在窗口 %matplotlib qt5 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r"image\boat.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) # 高通滤波 rows,cols = img.shape crow,ccol = int(rows/2),int(cols/2) fshift[crow-30:crow+30,ccol-30:ccol+30] = 0 # 逆傅里叶变换 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) iimg = np.fft.ifft2(ishift) iimg = np.abs(iimg) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray) plt.title("original") plt.axis("off") plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(iimg,cmap=plt.cm.gray) plt.title("iimg") plt.axis("off") plt.show 使用numpy实现高通滤波的实验结果: 二、opencv实现傅里叶变换和逆傅里叶变换 1.opencv实现傅里叶变换 返回结果 = cv2.dft(原始图像,转换标识)1> 返回结果:是双通道的,第一个通道是结果的实数部分,第二个通道是结果的虚数部分2> 原始图像:输入图像要首先转换成np.float32(img)格式3> 转换标识:flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT,输出一个复数阵列numpy.fft.fftshift将零频率分量移到频谱中心(将左上角的低频区域,移到中心位置)调整频谱的范围,将上面频谱图像的复数数组,转换为可以显示的灰度图像(映射到[0,255]区间)返回值 = 20*np.log(cv2.magnitude(参数1,参数2))1> 参数1:浮点型X坐标值,也就是实部2> 参数2:浮点型Y坐标值,也就是虚部 # 将绘制的图显示在窗口 %matplotlib qt5 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r"image\lena.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 傅里叶变换 dft = cv2.dft(np.float32(img),flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) # 移动中心位置 dftShift = np.fft.fftshift(dft) # 调整频谱的范围 result = 20*np.log(cv2.magnitude(dftShift[:,:,0],dftShift[:,:,1])) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray) plt.title("original") plt.axis("off") plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(result,cmap=plt.cm.gray) plt.title("result") plt.axis("off") plt.show 傅里叶变换的频谱图像: 2.opencv实现逆傅里叶变换返回结果 = cv2.idft(原始数据)1> 返回结果:取决于原始数据的类型和大小2> 原始数据:实数或者复数均可numpy.fft.ifftshiftfftshift函数的逆函数,将中心位置的低频,重新移到左上角调整频谱的范围,映射到[0,255]区间返回值 = cv2.magnitude(参数1,参数2)1> 参数1:浮点型X坐标值,也就是实部2> 参数2:浮点型Y坐标值,也就是虚部 # 将绘制的图显示在窗口 %matplotlib qt5 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r"image\lena.bmp",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 傅里叶变换 dft = cv2.dft(np.float32(img),flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) dftShift = np.fft.fftshift(dft) # 逆傅里叶变换 ishift = np.fft.ifftshift(dftShift) iimg = cv2.idft(ishift) iimg = cv2.magnitude(iimg[:,:,0],iimg[:,:,1]) plt.subplot(1,2,1) plt.imshow(img,cmap=plt.cm.gray) plt.title("original") plt.axis("off") plt.subplot(1,2,2) plt.imshow(iimg,cmap=plt.cm.gray) plt.title("inverse") plt.axis("off") plt.show 将一副图像,进行傅里叶变换和逆傅里叶变换后,进行对比(一样的) 实例:通过opencv实现低通滤波,模糊一副图像
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