vlc-android在Ubuntu下编译记录

android-vlc代码可以从https://github.com/mstorsjo/vlc-android获取到,基本编译方法可以参考https://wiki.videolan.org/AndroidCompile/文章所描述的,在这里我主要讲讲编译过程中遇到的问题,以及解决方法

1 在VLC的编译过程中,脚本会自动下载很多依赖库,这些库文件可以通过用迅雷下载全部链接的方式一次性下载下来,https://download.videolan.org/pub/contrib/, 然后拷贝到vlc/contrib/tarballs目录下即可

2 android sdk完成后,如果编译过程中遇到android tools未找到的提示,需要在android sdk的tools目录下执行一下

./android update sdk --no-ui 更新操作,更新过程因为需要连接google的服务器,最好设置一下代理服务器,在~/.android目录下找到androidtool.cfg文件,如果没有就新建一个文件,填充以下内容

### Settings for Android Tool
#Fri Jul 10 16:55:43 CST 2015
http.proxyPort=proxyPort(如:8580)
sdkman.enable.previews=false
http.proxyHost=proxyIP(如:192.168.1.54)
sdkman.ask.adb.restart=false
sdkman.show.update.only=true
sdkman.force.http=false
sdkman.use.dl.cache=true

Can not run android/sdk/build-tools/23.0.2/aapt 的解决办法:

sudo apt-get install lib32stdc++6 lib32z1


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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