503 503 761 
Tytuł mówi wszystko, czyli to, że tworząc kod wg standardów można zaoszczędzić na rozbudowie aplikacji, wykorzystując to co zostało już stworzone.
Dlaczego więc często jest tak, że decydujemy się na rozbudowę poprzez zastąpienie obecnej aplikacji?
Dlaczego tak rzadko oprogramowanie okazuje się produktem jednorazowym?
Dlaczego ten cykl się powtarza?
Czyżby wrogiem był tu rozwój techniki i technologii?
Co tak na prawdę jest problemem, oprogramowanie, dane przez nie przetwarzane, czy programista?
W uproszczeniu można przyjąć, że program, który służy do przetwarzania i magazynowania informacji, np księgowy, składa się z dwóch elementów: interfejsu (do zarządzania danymi) i danych (w postaci pliku lub jako baza danych).
Jeśli program jest stacjonarny i nie wykorzystuje żadnych standardów bazy danych i algorytmów przetwarzania to z pewnością trudniej będzie wykonać go w nowszej technologii w innym środowisku, np jako aplikacji w internecie dostępnej dla każdego po zalogowaniu.
Z pewnością całość ułatwiłaby kwestia standardów i w większości wcale nie dotyczy oprogramowania, ale przechowywania danych.
Dane przechwywane w standardzie łatwo przekonwertować na inny standard poprzez odpowiedni program konwertujący a administracja tych danych jest możliwa poprzez odpowiednie biblioteki w danym języku programowania.
Stąd łatwo zauważyć, że nawet dziś, wykorzystując format CSV, XML, SQL na pewno przyczyniamy się do szybszego (wtórnego) wykorzystania danych w przyszłości, przy zmianie lub rozbudowie interfejsu, warto zwrócić na to uwagę przed zakupem oprogramowania i nie zamykać sobie furtki do wykorzystania własnych często przez wiele lat magazynowanych danych.
Należy zwrócić uwagę na koszt roboczogodziny programisty w danej technologii, obecnie na pewno język PHP i standard MySQL wymagają najmniejszych nakładów czasowych i kosztów, często zmiana jednego sklepu internetowego na drugi, bez utraty danych o użytkownikach i danych produktów nie przekracza kosztu pozostałych elementów sklepu a pozwala na łatwą rozbudowę funkcjonalności (interfejs) bez utraty dotychczasowych danych.
Wykonujemy integracje baz danych pomiędzy takimi sklepami jak Presta Shop, Virtuemart i OpenCart.
Więcej artykułów…
Metoda prosta
Porównanie binarne na matrycach Ma i Mb
Metoda prosta, nie wymagająca zaawansowanej analizy obrazu, korzystająca z matryc binarnego obrazu, polega na porównaniu 2 matryc na 2 sposoby (każdej z liter).
Ma – matryca zawierająca rzeczywisty obraz litery wczytany z obrazu
Mb – matryca zawierająca obraz wzorca litery
Gdy różnica matryc Ma-Mb > 0 to oznacza nierówne pokrycie, czyli litera ze wzorca „wychodzi” poza zakres matrycy rzeczywistej litery z obrazu, co może mieć miejsce, gdy np litera z obrazu to „c” a litera wzorca to „b.
Gdy różnica matryc Ma-Mb < 0 to znaczy, że pokrycie matrycy z obrazu jest niepełne, co może mieć miejsce, gdy np litera z obrazu to „b” a litera wzorca to „c”.
Warunkiem, który pozwoli wykryć potencjalną literę powinien być wynik tych dwóch działań zbliżony do zera, te 2 działania należy wykonać, by test wykrył z wystarczającym przybliżeniem.
Metoda złożona
Porównanie wektorowe z etapową identyfikacją i filtrowaniem
Metoda złożona zawiera kilka etapów składających się na algorytm wykrywania liter.
Ta metoda nie jest zamienna do pierwszej, jest rozszerzeniem i koniecznością tam, gdzie zakłócenia obrazu, bądź zniekształcenia liter (nagrania video w trudnych warunkach lub z małą rozdzielczością) nie pozwalają na jednoznaczną identyfikację.
Opiera się na filtrowaniu całości, gdyż często dodatkowe zakłócenia można łatwo wykryć przy analizie całości (np. linie wzdłuż obrazu).
Wykrywanie liter polega na analizie kolejnych fragmentów obrazu, np. w przypadku liter "n" i "m" to bardzo ważne, gdyż w pierwszym etapie, nawet gdyby została wykryta litera "n" (podczas gdy rzeczywistą była by "m") to w następnym etapie zostanie wykryta błędna identyfikacja, gdyż żadna z liter nie będzie odpowiadała pozostałości z "m", np literze „r”, w której oprócz tylnej części powinna występować również część następująca.
Inne metody, pozwalające na szybszą identyfikację, to analiza już wykrytych, które będą służyły do zapisywania „wag” pozwalając na późniejsze pewniejsze wykrywanie.
Etapy:
1. Binaryzacja obrazu: wczytanie współrzędnych i kolorów im przyporządkowanych.
2. Zamiana na matrycę z dwiema wartościami: 0/1
3. Filtrowanie binarnego obrazu
4. Znalezienie granic tekstu i zapisanie tylko użytecznych danych
5. Znalezienie grubości linii, poprzez uśrednienie wszystkich grubości linii poprzez analizę z góry i z dołu
6. Znalezienie zlepionych ze sobą liter (Miejsca, przy poziomym skanowaniu, gdzie linia ma ponad 200%)
7. Znalezienie końców linii, poprzez analizę z każdej strony, tam gdzie jest przejście ze 100% do 150% grubości linii
8. Określenie najdłuższej i najkrótszej litery
9. Znalezienie punktów łaczących jedną linię z drugą
Zamiana współrzędnych na wektory: kolejno pobieranie po części matrycy z 4 stron w celu zapisu jako wektory.
1. Szukanie wzorców kresek prostych, poprzecznych, łuków, kół na podstawie współrzędnych
2. Szukanie odwzorowania w kształtach liter, np „b” składa się z lini prostej i łuku
