Asp.net IO类递归显示目录,文件信息

本文介绍了一个使用ASP.NET实现的递归方法来遍历并显示服务器上的目录及其子目录中的文件列表。该方法首先定义了目标目录的绝对路径,然后通过DirectoryInfo对象获取该目录的所有子目录,并递归地遍历每个子目录及其包含的文件。

private void Page_Load(object sender, System.EventArgs e)
  {    
   string strDirlist=@"目录绝对路径";
   DirectoryInfo thisOne=new DirectoryInfo(strDirlist);
   Response.Write("<pre>");
   ListTreeShow(thisOne,0);
   Response.Write("</pre>");
  }

  private void ListTreeShow(DirectoryInfo theDir,int nLevel)//递归目录 文件
  {
   DirectoryInfo[] subDirectories=theDir.GetDirectories();//获得目录
   //for(int i=0;i<subDirectories.Length;i++)
   foreach   (DirectoryInfo   dirinfo   in   subDirectories)
   {
    Response.Write("深度="+nLevel+"<br>");
    Response.Write("文件夹:"+dirinfo.Name+"/r/n<br>");
    FileInfo[]   fileInfo   =dirinfo.GetFiles();   //目录下的文件
    //FileInfo[] fileInfo=dirinfo.GetFiles("*.dwt");//获取指定类型的文件  
    foreach   (FileInfo   fInfo   in   fileInfo)    
    {              
     Response.Write("文件="+fInfo.Name.ToString()+"/r/n/n");   
    }    
    ListTreeShow(dirinfo,nLevel+1);
   }
  } 

 
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、特征抽取与分判断。采用的分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别。 此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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