Skapa och hantera en digital katalog över kattpälsmönster med funktioner för att lägga till, kategorisera, söka och visa detaljerad information och bilder. Idealisk för kattentusiaster, uppfödare och veterinärer.
Kattpälsmönster Tracker är en digital katalogapplikation utformad för att hjälpa kattentusiaster, uppfödare och veterinärer att dokumentera och organisera olika kattpälsmönster. Detta verktyg gör det möjligt för användare att lägga till nya mönster med detaljerade beskrivningar och bilder, kategorisera dem, söka efter specifika mönster och visa ett rutnät av sparade mönster med miniatyrbilder. Appen erbjuder ett användarvänligt gränssnitt för att hantera en omfattande databas av kattpälsmönster, vilket kan vara värdefullt för rasidentifiering, genetiska studier och estetisk uppskattning av kattens mångfald.
Lägga till ett nytt mönster:
Söka efter mönster:
Visa mönster:
Hantera mönster:
Kattpälsmönster kategoriseras vanligtvis i flera huvudgrupper:
Appen tillåter flexibel kategorisering för att rymma olika klassificeringssystem som används av olika kattföreningar och rasstandarder.
Kattpälsmönster Tracker använder flera tekniker för att möjliggöra effektiv mönstermatchning och sökning:
Textbaserad sökning:
Kategoribaserad filtrering:
Bildbaserad sökning (avancerad funktion):
Taggningssystem:
Sökfunktionen är utformad för att vara snabb och responsiv, och ger realtidsresultat när användaren skriver sin fråga.
För att säkerställa optimal prestanda och användarupplevelse följer Kattpälsmönster Tracker följande riktlinjer för bildhantering:
Kattpälsmönster Tracker har olika tillämpningar i kattvärlden:
Rasidentifiering: Hjälper kattägare och entusiaster att identifiera potentiella rasmatchningar baserat på pälsmönster.
Genetiska studier: Hjälper forskare att dokumentera och analysera ärftligheten av pälsmönster över generationer.
Kattutställningar och tävlingar: Ger en referens för domare och deltagare att jämföra och utvärdera kattpälsmönster.
Veterinärjournaler: Gör det möjligt för veterinärer att upprätthålla detaljerade register över patienters pälsmönster, vilket kan vara användbart för identifiering och spårning av förändringar över tid.
Djurhem: Hjälper personalen på djurhem att noggrant beskriva och katalogisera räddade katter, vilket potentiellt ökar adoptionsgraden.
Utbildningsverktyg: Tjänar som en lärresurs för studenter och allmänheten som är intresserade av kattgenetik och mångfald.
Även om Kattpälsmönster Tracker är specialiserad för kattpälsmönster, finns det andra djurrelaterade katalogiseringssystem:
Allmänna husdjursfotoalbum: Appar som gör det möjligt för användare att organisera foton på sina husdjur utan specifikt fokus på pälsmönster.
Rasidentifieringsappar: Verktyg som använder AI för att identifiera hund- eller kattraser baserat på foton, men som kanske inte specialiserar sig på pälsmönster.
Veterinärhanteringsprogramvara: Omfattande system för att hantera husdjurs hälsoregister, som kan inkludera grundläggande pälsinformation.
Viltspårningsappar: Applikationer som är utformade för att identifiera och katalogisera vilda djur, vilket kan inkludera viss information om tamkatter.
Studien och klassificeringen av kattpälsmönster har utvecklats parallellt med utvecklingen av kattfancy och genetik:
Här är några kodexempel som demonstrerar viktiga funktioner i Kattpälsmönster Tracker:
1// Exempel på att lägga till ett nytt kattpälsmönster
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// Exempel på att söka efter mönster
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// Exempel på att rendera mönsterrutnätet
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// Exempel på att visa mönster detaljer
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>Kategori: ${pattern.category}</p>
49 <p>${pattern.description}</p>
50 <button onclick="closeModal()">Stäng</button>
51 `;
52 modal.style.display = 'block';
53}
541# Exempel på bildbehandling för mönstermatchning
2import cv2
3import numpy as np
4
5def compare_patterns(image1, image2):
6 # Konvertera bilder till gråskala
7 gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
8 gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
9
10 # Beräkna histogram
11 hist1 = cv2.calcHist([gray1], [0], None, [256], [0, 256])
12 hist2 = cv2.calcHist([gray2], [0], None, [256], [0, 256])
13
14 # Jämför histogram
15 similarity = cv2.compareHist(hist1, hist2, cv2.HISTCMP_CORREL)
16
17 return similarity
18
19# Användning
20image1 = cv2.imread('pattern1.jpg')
21image2 = cv2.imread('pattern2.jpg')
22similarity = compare_patterns(image1, image2)
23print(f"Mönstersimilaritet: {similarity}")
24Dessa exempel demonstrerar grundläggande funktionalitet för att lägga till mönster, söka, visa ett rutnät av mönster, visa detaljerade vyer och jämföra mönster med hjälp av bildbehandlingstekniker.
Klassisk Tabby:
Smoking:
Sköldpaddsfärgad:
Colorpoint:
Upptäck fler verktyg som kan vara användbara för din arbetsflöde