Creează și gestionează un catalog digital de modele de blană pentru pisici, cu funcții pentru adăugarea, categorisirea, căutarea și vizualizarea informațiilor detaliate și a imaginilor. Ideal pentru pasionații de pisici, crescători și veterinari.
Trackerul de Modele de Blană pentru Pisici este o aplicație digitală de catalogare concepută pentru a ajuta entuziaștii de pisici, crescătorii și veterinarii să documenteze și să organizeze diferitele modele de blană ale pisicilor. Acest instrument permite utilizatorilor să adauge modele noi cu descrieri detaliate și imagini, să le categorizeze, să caute modele specifice și să vizualizeze o grilă de modele salvate cu imagini miniaturale. Aplicația oferă o interfață prietenoasă pentru gestionarea unei baze de date cuprinzătoare de modele de blană pentru pisici, care poate fi valoroasă pentru identificarea raselor, studiile genetice și aprecierea estetică a diversității feline.
Adăugarea unui nou model:
Căutarea modelelor:
Vizualizarea modelelor:
Gestionarea modelelor:
Modelele de blană ale pisicilor sunt de obicei împărțite în mai multe grupuri principale:
Aplicația permite o categorisire flexibilă pentru a acomoda diferite sisteme de clasificare utilizate de diverse asociații de pisici și standarde de rasă.
Trackerul de Modele de Blană pentru Pisici utilizează mai multe tehnici pentru a permite o potrivire și căutare eficientă a modelelor:
Căutare bazată pe text:
Filtrare pe baza categoriilor:
Căutare bazată pe imagini (funcție avansată):
Sistem de etichetare:
Funcționalitatea de căutare este proiectată pentru a fi rapidă și receptivă, oferind rezultate în timp real pe măsură ce utilizatorul tastează interogarea.
Pentru a asigura performanțe optime și o experiență utilizator, Trackerul de Modele de Blană pentru Pisici respectă următoarele linii directoare de manipulare a imaginilor:
Trackerul de Modele de Blană pentru Pisici are diverse aplicații în lumea felină:
Identificarea raselor: Ajută proprietarii și entuziaștii de pisici să identifice posibilele corespondențe de rase pe baza modelelor de blană.
Studii genetice: Asistă cercetătorii în documentarea și analizarea moștenirii modelelor de blană de-a lungul generațiilor.
Expoziții și competiții de pisici: Oferă o referință pentru judecători și participanți pentru a compara și evalua modelele de blană ale pisicilor.
Dosare veterinare: Permite medicilor veterinari să mențină dosare detaliate ale pacienților, ceea ce poate fi util pentru identificare și urmărirea schimbărilor în timp.
Adăposturi pentru animale: Ajută personalul adăposturilor să descrie și să catalogheze cu acuratețe pisicile salvate, ceea ce poate crește ratele de adopție.
Instrument educațional: Servește ca resursă de învățare pentru studenți și publicul general interesat de genetica și diversitatea felină.
Deși Trackerul de Modele de Blană pentru Pisici este specializat pentru modelele de blană feline, există alte sisteme de catalogare legate de animale de companie:
Albume foto generale pentru animale de companie: Aplicații care permit utilizatorilor să organizeze fotografii ale animalelor lor de companie fără un accent specific pe modelele de blană.
Aplicații de identificare a raselor: Instrumente care folosesc AI pentru a identifica rasele de câini sau pisici pe baza fotografiilor, dar care s-ar putea să nu se specializeze în modelele de blană.
Software de gestionare veterinară: Sisteme cuprinzătoare pentru gestionarea dosarelor de sănătate ale animalelor de companie, care pot include informații de bază despre blană.
Aplicații de urmărire a faunei sălbatice: Aplicații concepute pentru identificarea și catalogarea animalelor sălbatice, care pot include unele date despre pisicile domestice.
Studiul și clasificarea modelelor de blană ale pisicilor au evoluat odată cu dezvoltarea pasiunii pentru pisici și a geneticii:
Iată câteva exemple de cod care demonstrează funcționalitățile cheie ale Trackerului de Modele de Blană pentru Pisici:
1// Exemplu de adăugare a unui nou model de blană pentru pisici
2function addNewPattern(name, description, category, imageUrl) {
3 const pattern = {
4 id: Date.now().toString(),
5 name,
6 description,
7 category,
8 imageUrl
9 };
10
11 patterns.push(pattern);
12 savePatterns();
13 renderPatternGrid();
14}
15
16// Exemplu de căutare a modelelor
17function searchPatterns(query) {
18 return patterns.filter(pattern =>
19 pattern.name.toLowerCase().includes(query.toLowerCase()) ||
20 pattern.category.toLowerCase().includes(query.toLowerCase())
21 );
22}
23
24// Exemplu de redare a grilei de modele
25function renderPatternGrid() {
26 const grid = document.getElementById('pattern-grid');
27 grid.innerHTML = '';
28
29 patterns.forEach(pattern => {
30 const tile = document.createElement('div');
31 tile.className = 'pattern-tile';
32 tile.innerHTML = `
33 <img src="${pattern.imageUrl}" alt="${pattern.name}">
34 <h3>${pattern.name}</h3>
35 <p>${pattern.category}</p>
36 `;
37 tile.addEventListener('click', () => showPatternDetails(pattern));
38 grid.appendChild(tile);
39 });
40}
41
42// Exemplu de afișare a detaliilor modelului
43function showPatternDetails(pattern) {
44 const modal = document.getElementById('pattern-modal');
45 modal.innerHTML = `
46 <img src="${pattern.imageUrl}" alt="${pattern.name}">
47 <h2>${pattern.name}</h2>
48 <p>Categorie: ${pattern.category}</p>
49 <p>${pattern.description}</p>
50 <button onclick="closeModal()">Închide</button>
51 `;
52 modal.style.display = 'block';
53}
541# Exemplu de procesare a imaginilor pentru potrivirea modelelor
2import cv2
3import numpy as np
4
5def compare_patterns(image1, image2):
6 # Convertirea imaginilor în grayscale
7 gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
8 gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
9
10 # Calcularea histogramelor
11 hist1 = cv2.calcHist([gray1], [0], None, [256], [0, 256])
12 hist2 = cv2.calcHist([gray2], [0], None, [256], [0, 256])
13
14 # Compararea histogramelor
15 similarity = cv2.compareHist(hist1, hist2, cv2.HISTCMP_CORREL)
16
17 return similarity
18
19# Utilizare
20image1 = cv2.imread('pattern1.jpg')
21image2 = cv2.imread('pattern2.jpg')
22similarity = compare_patterns(image1, image2)
23print(f"Similaritate model: {similarity}")
24Aceste exemple demonstrează funcționalitatea de bază pentru adăugarea modelelor, căutare, afișarea unei grile de modele, prezentarea vizualizărilor detaliate și compararea modelelor folosind tehnici de procesare a imaginilor.
Tabby Clasic:
Frac:
Tortoiseshell:
Colorpoint:
Descoperiți mai multe instrumente care ar putea fi utile pentru fluxul dvs. de lucru