JDom读取xml文件例子

Java解析XML示例

相关资料.html页面如下:http://download.youkuaiyun.com/detail/itjavawfc/8014305

实例xml文件如下:

 

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<HD>
  <disk name="C">
    <capacity>8G</capacity>
    <directories>200</directories>
    <files>1580</files>
  </disk>

  <disk name="D">
    <capacity>10G</capacity>
    <directories>500</directories>
    <files>3000</files>
  </disk>
</HD> 


读取文件

package test_001;
import java.util.*; 
import javassist.tools.reflect.Sample;

import org.jdom.*; 
import org.jdom.input.SAXBuilder; 
public class Sample1 { 
  public static void main(String[] args) throws Exception{  
    SAXBuilder sb=new SAXBuilder(); 
    Document doc=sb.build(Sample.class.getClassLoader().getResourceAsStream("test.xml")); //构造文档对象
    Element root=doc.getRootElement(); //获取根元素
    List list=root.getChildren("disk");//取名字为disk的所有元素 
    for(int i=0;i<list.size();i++){ 
       Element element=(Element)list.get(i); 
       String name=element.getAttributeValue("name"); 
       String capacity=element.getChildText("capacity");//取disk子元素capacity的内容 
       String directories=element.getChildText("directories"); 
       String files=element.getChildText("files"); 
       System.out.println("磁盘信息:"); 
       System.out.println("分区盘符:"+name); 
       System.out.println("分区容量:"+capacity); 
       System.out.println("目录数:"+directories); 
       System.out.println("文件数:"+files); 
       System.out.println("-----------------------------------"); 
    }   
  } 
} 


结果如下:

          


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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