Compile gcc4.8 on Ubuntu 12.04 LTS X64

1)  Download gcc-4.8 source code from one of the server in http://gcc.gnu.org/mirrors.html. say:

wget http://ftp.tsukuba.wide.ad.jp/software/gcc/releases/gcc-4.8.2/gcc-4.8.2.tar.bz2.tar.bz2

2) Download "mpc, mpfr, gmp" source code.

wget http://www.multiprecision.org/mpc/download/mpc-1.0.1.tar.gz
wget  http://www.mpfr.org/mpfr-current/mpfr-3.1.2.tar.gz
wget http://ftp.gmplib.org/gmp/gmp-5.1.3.tar.bz2

3) Install m4

sudo apt-get install m4

4) Build gmp
 x. sudo mkdir -p /usr/gcc48
 a. tar xjvf gmp-5.1.3.tar.bz2
 b. cd gmp-5.1.3
 c. ./configure --prefix=/usr/gcc48
 d. make
 e. sudo make install 

5) Build mpfr
 a. tar xzvf mpfr-3.1.2.tar.gz
 b. cd mpfr-3.1.2
 c. ./configure --prefix=/usr/gcc48 --with-gmp=/usr/gcc48
 d. make
 e. sudo make install 

6) Build mpc
 a. tar xzvf mpc-1.0.1.tar.gz
 b. cd mpc-1.0.1
 c. ./configure --prefix=/usr/gcc48 --with-mpfr=/usr/gcc48 --with-gmp=/usr/gcc48
     # sudo ln -s /usr/gcc48/lib/libgmp.la /usr/local/lib/libgmp.la 
 d. make
 e. make install

7) Build gcc
 a. tar xjvf gcc-4.8.2.tar.bz2
 b. cd tar xjf gcc-4.8.2
 c. ./configure
 --prefix=/usr/gcc48 --with-gmp=/usr/gcc48 --with-mpfr=/usr/gcc48 --with-mpc=/usr/gcc48 --enable-checking=release --enable-languages=c,c++ --disable-multilib --program-suffix=-4.8
 d. export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/gcc48/lib # include mpfr, mpc, gmp etc lib path
 e. make
 f. sudo make install

8) Add the following lines to ~/.bashrc file
LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/gcc48/lib:/usr/gcc48/lib64
LD_RUN_PATH=$LD_RUN_PATH:/usr/gcc48/lib64

9) Test the new compiler

http://www.multiprecision.org/index.php?prog=mpc&page=download
http://www.mpfr.org/mpfr-current/#download
http://gmplib.org/

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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