软件开发过程中采用的图形化工具(软件开发过程中采用的图形化工具有哪些)

软件开发 3240
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,其中也会对软件开发过程中采用的图形化工具有哪些进行解释,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、在软件开发中,需求分析阶段可以使用的工具是什么图

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,其中也会对软件开发过程中采用的图形化工具有哪些进行解释,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!

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在软件开发中,需求分析阶段可以使用的工具是什么图

在软件开发中,需求分析阶段可以使用的工具是DFD图。

在软件开发中,需求分析阶段常使用的工具有数据流图(DFD)、数据字典(DD)、判断树和判断表。

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、以图形的方式描绘数据在系统中流动和处理的过程,由于它只反映系统必须完成的逻辑功能,所以它是一种功能模型。

数据流图中没有任何具体的物理元素,只是描绘信息在系统中流动和处理的情况。

不要将数据流图(DFD)与系统流程图、程序流程图相混淆,数据流图是从数据角度来描述一个系统,而框图是从对数据进行加工的工作人员的角度来描述系统。

扩展资料:

DFD图基本图形符号:

(1)数据源点或终点:系统外部环境中的实体(人员,组织或其他软件系统), 统称外部实体,表达该系统数据的外部来源和去向。

(2)数据处理:(又称加工)对数据进行某些操作或变换,每个处理需要被命名,通常动词短语,简明描述完成什么处理。在分层的数据流图中还应编号。

(3)数据存储:(又称为文件),指暂时保存的数据,它可以是数据库文件或任何形式的数据组织,一般为表结构。

(4)数据流。数据流是数据传递的路径,因此由一组成分固定的数据组成,箭头表示数据流向。由于数据流是流动中的数据,所以必须有流向,除了与数据存储之间的数据流不用命名外,数据流应该用名词或名词短语命名。

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。

开发软件需要ps吗?

应该是需要的,因为软件界面一般都是用PS开发的,需要打开设计稿拿到界面素材

开发机器视觉软件要用到哪些开发工具?

在我的理解:机器视觉当前的比较流行的开发模式是“软件平台+工具包”软件平台:

1.VC:最通用,功能最强大。用户多,和windows搭配,运行性能较好,可以自己写算法,也可以用工具包,而且基本上工具包都支持VC的开发。是大家主要选择的平台。

2.C#:比较容易上手,特别是完成界面等功能比用VC+MFC难度低了很多,已经逐渐成为流行的使用平台了,算法在调用标准的库或者使用C#+C++混合编程。可以看到目前很多相机厂商的SDK都已经开始使用C#做应用程序了。

3.LabVIEW:NI的工具图形化开发平台,开发软件快,特别是做工控行业或者自动化测试行业的很多工程师,由于使用labview进行测试测量的广泛性,所以都有labview的基础,再调用NI的Vision图像工具包开发,开发周期短,维护较为容易。

4.VB、delphi:用的人越来越少了。

5.其他:java等没有看到人用过。工具包:1.halcon:出自德国MVTech。底层的功能算法很多,运算性能快,用其开发需要一定软件功底和图像处理理论。2.VisionPro:美国康耐视的图像处理工具包。性能大多数算法性能都很好,性能上没有和halcon直接对比过,但是开发上手比halcon容易。3.NIVision:NI的特点是自动化测试大多数需要的软硬件都有解决方案,有点事软件图形化编程,上手快,开发周期快,缺点是并不是每个软件都非常厉害。视觉工具包的优势是售价比大多数工具包或者算法的天文数字便宜了不少,而且整个工具包一个价格,而不是一个算法一个算法地卖,性能方面在速度和精度没有前两种软件好。4.MIL:加拿大maxtrox的产品,是MatroxImagingLibrary的简写。早期推广和普及程度不错,当前似乎主要用户还是早期的做激光设备的一些用户在用,所以用于定位的较多。5.CKVision。创科公司的软件包,相对前面几个工具包来说价格优势比较明显,另外机器视觉需要的功能也基本都有,所以在国内自动化设备特别是批量设备同时需要保护版权的企业而言,用量很大,推广也不错。

6.迈斯肯:迈斯肯的视觉主要产品还是条码阅读一类,图像工具包没有用过,不了解,不评价。

7.OpenCV:感觉openCV更多的还是用在计算机视觉领域,在机器视觉领域其实不算太多,应为机器视觉领域当前主要的应用还是定位、测量、外观、OCR/OCV,感觉这几项都不是opencv的专长。

8.其他:其他还有一些厂家的图像工具包,要么市场影响力不大,要么本人没有用过,不评价。

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