软件开发过程中采用的图形化工具（常用的软件开发方法包括形式化方法）

今天给各位分享软件开发过程中采用的图形化工具的知识，其中也会对常用的软件开发方法包括形式化方法进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、图形编程中有哪些实用的工具？该怎样运用？
• 2、图形编程中都有哪些实用的工具？
• 3、在软件开发中，需求分析阶段可以使用的工具是______。A、N-S图B、DFD图C、PAD图D、程
• 4、uml是什么意思
• 5、常用的十大python图像处理工具
• 6、在需求分析阶段常用的图形工具有哪三种

图形编程中有哪些实用的工具？该怎样运用？

图形编程其实更准确的说法应该叫图形化编程，指的是提前编写好带有界面的工具，用户通过拖动界面上的组件来进行变成编程语言的编写。这种编程方式将部分重复性的编程语句封装起来，用户需要时可以随时调用，大大提高了编程效率，能够所见即所得。但是提高效率的同时也带来了弊端，那就是如果大量依靠封装的组件，程序员就会对底层编码知识缺乏了解，时间长了会降低程序员的技术水平。随着网页编程的兴起，这种编程方式逐渐退出了历史舞台，儿童编程的火热，这种可以拖动进行程序编写的方式被发现适合用来教给孩子基础的编程逻辑，又逐渐开始火热起来，下面就列举一些在图形编程中的实用工具，以及该如何运用：

一、Scratch

这是一款麻省理工学院开发的专门针对青少年学习编程的图形化编程工具，通过可爱的卡通形象以及可拖拽的模块让孩子明白编程中最基本的概念以及编程逻辑，可谓是寓教于乐，需要在机器上安装专门的应用程序来使用。

二、PlayGround

这是苹果公司开发的一款专门在苹果机器上使用的可视化编程工具，为了推广苹果的Swift开发语言，这个工具的优点就是，拖动模块后可以像观看影片一看查看编程效果。使用方法就是通过苹果商店下载这款应用就可以。

三、Modkit

这是一款相对来说比较简单的图形编程工具，能够与Arduino IDE集成。 可用于编程机器人，很多小学生参加机器人大赛就是用的这款语言。

你知道在图形编程中有哪些实用的工具？该怎样运用呢？欢迎留言讨论。

图形编程中都有哪些实用的工具？

如果您是视觉学习者，您可能想知道视觉和听觉信息是如何翻译成计算机语言的，编程中的图形方法将允许计算机处理二维或更多维度的空间表示。这种图形化编程称为可视化编程语言，它通过基于文本的语言来定义图片。它经常用于工程系统设计，以将汽车发动机测试期间的事件和振动信息转换为视觉读数，Scratch、Ardublock、mBlock 等工具很实用。

图形编程工具用于框图、虚拟仪器和连接器，它还可以用于监视和控制自动化过程。此外，它还可以分析一些数学函数，如使用信号处理。它还允许用户访问有关地形、建筑物和人口统计信息的数据库，或用于蜂窝系统设计。有了这个图形化的编程环境，现在大多数孩子和初学者都可以有机会学习这种编程。这是教孩子们如何轻松快速地使用程序 Arduino 和机器人技术的一种方式，当谈到教育平台的电子产品时，Arduino 程序非常棒。

Scratch 是一款软件，您可以在其中编写自己的动画、故事和游戏互动程序，您有机会与网络世界中的其他人分享您的创作。这个软件可以帮助年轻人以一种非常有创意的方式去思考和学习，通过Scratch您可以创建您的工作系统。大多数人在不同的环境中创建他们的 Scratch 项目，例如家庭、博物馆、学校、社区中心和图书馆。它具有编写计算机程序的能力，这是当今读写能力中非常重要的一部分。当您使用 Scratch 学习编码时，您还将学习设计项目、解决问题和交流想法的一些重要策略。

Ardublock 是一种基于块的图形编程环境，用于创建 Arduino 程序。Ardublock 窗口分为两个，左侧是存储您可以添加到草图中的可能块，右侧的另一半是您可以绘制草图的地方。要添加您的草图，只需将其从 bin 拖到空白区域即可。但是，Ardublock 草图需要您对块进行编程并找到控制箱。这个程序块可以设置 Arduino 程序的功能，然后您现在可以上传您的绘图并检查您的上传状态。

mBlock 是基于 Scratch 2.0 的图形化编程，界面美观，用起来比较方便。mBlock是一款高兼容性软件，用户还可以使用mBlock对Makeblock电子模块进行自定义脚本编程，mBlock 软件具有 Arduino Program 等最佳功能，可以设置数字引脚并将其输出为高低电平。它非常适合初学者将图形编程转换为基于文本的编程，使用 mBlock 不需要其他应用程序的帮助。

在软件开发中，需求分析阶段可以使用的工具是______。A、N-S图B、DFD图C、PAD图D、程

选B，在软件开发中，需求分析阶段可以使用的工具是DFD图。

DFD图是需求分析阶段业务人员能够理解的工具，而N-S图、PAD图、程序流程图，都是具体到设计阶段的设计工具。

下面详细介绍一下选项中这几种图：

1、N-S图：Nassi和Shneiderman 提出了一种符合结构化程序设计原则的图形描述工具，叫做盒图，也叫做N-S图，是结构化编程中的一种可视化建模。为表示五种基本控制结构，在N-S图中规定了五种图形构件。

2、DFD图：DFD图即为数据流图（Data Flow Diagram），简称DFD。它从数据传递和加工角度，以图形方式来表达系统的逻辑功能、数据在系统内部的逻辑流向和逻辑变换过程，是结构化系统分析方法的主要表达工具及用于表示软件模型的一种图示方法。

3、PAD图，PAD是Problem Analysis Diagram的缩写，它是日本日立公司提出，由程序流程图演化来的，用结构化程序设计思想表现程序逻辑结构的图形工具。

4、程序流程图，独立于任何一种程序设计语言，比较直观、清晰，易于学习掌握。程序流程图又称程序框图，是用统一规定的标准符号描述程序运行具体步骤的图形表示。

程序框图的设计是在处理流程图的基础上，通过对输入输出数据和处理过程的详细分析，将计算机的主要运行步骤和内容标识出来。程序框图是进行程序设计的最基本依据，因此它的质量直接关系到程序设计的质量。

扩展资料：

软件开发需求分析过程：

软件需求分析所要做的工作是深入描述软件的功能和性能，确定软件设计的限制和软件同其它系统元素的接口细节，定义软件的其它有效性需求。

进行需求分析时，应注意一切信息与需求都是站在用户的角度上。尽量避免分析员的主观想象，并尽量将分析进度提交给用户。在不进行直接指导的前提下，让用户进行检查与评价。从而达到需求分析的准确性。

分析员通过需求分析，逐步细化对软件的要求，描述软件要处理的数据域，并给软件开发提供一种可转化为数据设计、结构设计和过程设计的数据和功能表示。在软件完成后，制定的软件规格说明还要为评价软件质量提供依据。

参考资料来源：百度百科-需求分析

uml是什么意思

UML建模技术是一种建模语言，指用模型元素来组建整个系统的模型，模型元素包括系统中的类、类和类之间的关联、类的实例相互配合实现系统的动态行为等。

UML提供了多种图形可视化描述模型元素，同一个模型元素可能会出现在多个图中对应多个图形元素，人们可以从多个视图来考察模型。

扩展资料：

UML是面向对象开发中一种通用的图形化建模语言，它定义良好、易于表达、功能强大且普遍适用。

面向对象的分析主要在加强对问题空间和系统任务的理解、改进各方交流、与需求保持一致和支持软件重用等4个方面表现出比其他系统分析方法更好的能力，成为主流的系统分析方法。

UML的出现既统一了Booch、OMT、OOSE，以及其他方法，又统一了面向对象方法中使用的符号，并且在提出后不久就被OMG接纳为其标准之一。

从而改变了数十种面向对象的建模语言相互独立且各有千秋的局面，使得面向对象的分析技术有了空前发展。

它本身成为现代软件工程环境中对象分析和设计的重要工具，被视为面向对象技术的重要成果之一。

参考资料：

百度百科-UML建模技术

常用的十大python图像处理工具

原文标题：10 Python image manipulation tools.

作者 | Parul Pandey

翻译 | 安其罗乔尔、JimmyHua

今天，在我们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。

图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。Python成为这种图像处理任务是一个恰当选择，这是因为它作为一种科学编程语言正在日益普及，并且在其生态系统中免费提供许多最先进的图像处理工具供大家使用。

让我们看一下可以用于图像处理任务中的常用 Python 库有哪些吧。

1.scikit-image

scikit-image是一个开源的Python包，适用于numpy数组。它实现了用于研究，教育和工业应用的算法和实用工具。即使是那些刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库。此代码是由活跃的志愿者社区编写的，具有高质量和同行评审的性质。

资源

文档里记录了丰富的例子和实际用例，阅读下面的文档：

用法

该包作为skimage导入，大多数功能都在子模块中找的到。下面列举一些skimage的例子：

图像过滤

使用match_template函数进行模板匹配

你可以通过此处查看图库找到更多示例。

2. Numpy

Numpy是Python编程的核心库之一，并为数组提供支持。图像本质上是包含数据点像素的标准Numpy数组。因此，我们可以通过使用基本的NumPy操作，例如切片、掩膜和花式索引，来修改图像的像素值。可以使用skimage加载图像并使用matplotlib显示图像。

资源

Numpy的官方文档页面提供了完整的资源和文档列表：

用法

使用Numpy来掩膜图像.

3.Scipy

scipy是Python的另一个类似Numpy的核心科学模块，可用于基本的图像操作和处理任务。特别是子模块scipy.ndimage，提供了在n维NumPy数组上操作的函数。该包目前包括线性和非线性滤波，二值形态学，B样条插值和对象测量等功能函数。

资源

有关scipy.ndimage包提供的完整功能列表，请参阅下面的链接：

用法

使用SciPy通过高斯滤波器进行模糊：

4. PIL/ Pillow

PIL( Python图像库 )是Python编程语言的一个免费库，它支持打开、操作和保存许多不同的文件格式的图像。然而， 随着2009年的最后一次发布，它的开发停滞不前。但幸运的是还有有Pillow，一个PIL积极开发的且更容易安装的分支，它能运行在所有主要的操作系统，并支持Python3。这个库包含了基本的图像处理功能，包括点运算、使用一组内置卷积核的滤波和色彩空间的转换。

资源

文档中有安装说明，以及涵盖库的每个模块的示例：

用法

在 Pillow 中使用 ImageFilter 增强图像：

5. OpenCV-Python

OpenCV( 开源计算机视觉库 )是计算机视觉应用中应用最广泛的库之一 。OpenCV-Python 是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的优点不只有高效，这源于它的内部组成是用C/C++编写的，而且它还容易编写和部署（因为前端是用Python包装的）。这使得它成为执行计算密集型计算机视觉程序的一个很好的选择。

资源

OpenCV-Python-Guide指南可以让你使用OpenCV-Python更容易：

用法

下面是一个例子，展示了OpenCV-Python使用金字塔方法创建一个名为“Orapple”的新水果图像融合的功能。

6. SimpleCV

SimpleCV 也是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。有了它，你就可以访问几个高性能的计算机视觉库，如OpenCV，而且不需要先学习了解位深度、文件格式、颜色空间等。

它的学习曲线大大小于OpenCV，正如它们的口号所说“计算机视觉变得简单”。一些支持SimpleCV的观点有：

即使是初学者也可以编写简单的机器视觉测试摄像机、视频文件、图像和视频流都是可互操作的资源

官方文档非常容易理解，而且有大量的例子和使用案例去学习：

用法

7. Mahotas

Mahotas 是另一个计算机视觉和图像处理的Python库。它包括了传统的图像处理功能例如滤波和形态学操作以及更现代的计算机视觉功能用于特征计算，包括兴趣点检测和局部描述符。该接口是Python语言，适合于快速开发，但是算法是用C语言实现的，并根据速度进行了调优。Mahotas库速度快，代码简洁，甚至具有最小的依赖性。通过原文阅读它们的官方论文以获得更多的了解。

资源

文档包括安装指导，例子，以及一些教程，可以更好的帮助你开始使用mahotas。

用法

Mahotas库依赖于使用简单的代码来完成任务。关于‘Finding Wally’的问题，Mahotas做的很好并且代码量很少。下面是源码：

8. SimpleITK

ITK 或者 Insight Segmentation and Registration Toolkit是一个开源的跨平台系统，为开发人员提供了一套广泛的图像分析软件工具 。其中, SimpleITK是建立在ITK之上的简化层，旨在促进其在快速原型设计、教育、解释语言中的应用。SimpleITK 是一个图像分析工具包，包含大量支持一般过滤操作、图像分割和匹配的组件。SimpleITK本身是用C++写的，但是对于包括Python以内的大部分编程语言都是可用的。

资源

大量的Jupyter Notebooks 表明了SimpleITK在教育和研究领域已经被使用。Notebook展示了用Python和R编程语言使用SimpleITK来进行交互式图像分析。

用法

下面的动画是用SimpleITK和Python创建的刚性CT/MR匹配过程的可视化 。点击此处可查看源码！

9. pgmagick

pgmagick是GraphicsMagick库的一个基于python的包装。 GraphicsMagick图像处理系统有时被称为图像处理的瑞士军刀。它提供了一个具有强大且高效的工具和库集合，支持以88种主要格式(包括重要格式，如DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM和TIFF)读取、写入和操作图像。

资源

有一个专门用于PgMagick的Github库 ，其中包含安装和需求说明。还有关于这个的一个详细的用户指导：

用法

使用pgmagick可以进行的图像处理活动很少，比如：

图像缩放

边缘提取

10. Pycairo

Pycairo是图像处理库cairo的一组Python捆绑。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它们在调整大小或转换时不会失去清晰度 。Pycairo是cairo的一组绑定，可用于从Python调用cairo命令。

资源

Pycairo的GitHub库是一个很好的资源，有关于安装和使用的详细说明。还有一个入门指南，其中有一个关于Pycairo的简短教程。

库：指南：用法

使用Pycairo绘制线条、基本形状和径向梯度：

总结

有一些有用且免费的Python图像处理库可以使用，有的是众所周知的，有的可能对你来说是新的，试着多去了解它们。

在需求分析阶段常用的图形工具有哪三种

在需求分析阶段常用的图形工具有层次方框图、IPO图和Warnier图。

1、层次方框图：

层次方框图用树形结构的一系列多层次的矩形框描绘数据的层次结构。

描绘一家计算机公司全部产品的数据结构可以用层次方框图表示：公司的产品由硬件、软件和服务3类产品组成，软件产品又分为系统软件和应用软件，系统软件又进一步分为操作系统、编译程序和软件工具等。

2、IPO图：

IPO图是输入、处理、输出图的简称，它是由美国IBM公司发展完善起来的一种图形工具，能够方便地描绘输入数据、对数据的处理和输出数据之间的关系。

3、Warnier图：

Warnier图和层次方框图类似，Warnier图也用树形结构描绘信息，但是这种图形工具比层次方框图提供了更丰富的描绘手段。

用Warnier图可以表明信息的逻辑组织，也就是说，它可以指出一类信息或一个信息元素是重复出现的，也可以表示特定信息在某一类信息中是有条件地出现的。

扩展资料：

需求分析阶段图形工具的使用原则：

1、侧重表达理解问题的数据域和功能域。对新系统程序处理的数据，其数据域包括数据流、数据内容和数据结构。而功能域则反映它们关系的控制处理信息。

2、需求问题应分解细化，建立问题层次结构。可将复杂问题按具体功能、性能等分解并逐层细化、逐一分析。

3、建立分析模型。模型包括各种图表，是对研究对象特征的一种重要表达形式。通过逻辑视图可给出目标功能和信息处理间关系，而非实现细节。由系统运行及处理环境确定物理视图，通过它确定处理功能和数据结构的实际表现形式

参考资料来源：百度百科-需求分析

软件开发过程中采用的图形化工具的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于常用的软件开发方法包括形式化方法、软件开发过程中采用的图形化工具的信息别忘了在本站进行查找喔。