springmvc 配置

web.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/javaee http://java.sun.com/xml/ns/javaee/web-app_2_5.xsd"
version="2.5">
<display-name>springmvc02</display-name>
<welcome-file-list>
<welcome-file>index.html</welcome-file>
<welcome-file>index.htm</welcome-file>
<welcome-file>index.jsp</welcome-file>
<welcome-file>default.html</welcome-file>
<welcome-file>default.htm</welcome-file>
<welcome-file>default.jsp</welcome-file>
</welcome-file-list>


<servlet>
<servlet-name>springmvc</servlet-name>
<servlet-class>org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet</servlet-class>
<!-- 扫描spring-mvc.xml文件 -->
<init-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>classpath*:spring-mvc.xml</param-value>
</init-param>
<!-- 随tomcat启动 -->
<load-on-startup>1</load-on-startup>
</servlet>


<servlet-mapping>
<servlet-name>springmvc</servlet-name>
<url-pattern>/</url-pattern>
</servlet-mapping>


<!-- 解决post请求中文乱码的问题 -->
<filter>
<filter-name>CharacterEncodingFilter</filter-name>
<filter-class>org.springframework.web.filter.CharacterEncodingFilter</filter-class>
<init-param>
<param-name>encoding</param-name>
<param-value>utf-8</param-value>
</init-param>
</filter>
<filter-mapping>
<filter-name>CharacterEncodingFilter</filter-name>
<url-pattern>/*</url-pattern>
</filter-mapping>


<!-- 解决 springmvc 静态拦截问题 -->
<servlet-mapping>
<servlet-name>default</servlet-name>
<url-pattern>*.jpg</url-pattern>
</servlet-mapping>


</web-app>

spring-mvc.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xmlns:mvc="http://www.springframework.org/schema/mvc" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans 
http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.2.xsd
http://www.springframework.org/schema/context 
http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-3.2.xsd
http://www.springframework.org/schema/mvc 
http://www.springframework.org/schema/mvc/spring-mvc-3.2.xsd">


<!-- 扫描注解 -->
<context:component-scan base-package="com.lanou.controller" />
<!-- 映射器 -->
<!-- 适配器 -->
<!-- 试图解析器 -->
<bean
class="org.springframework.web.servlet.view.InternalResourceViewResolver">
<property name="prefix" value="/WEB-INF/jsp/" />
<property name="suffix" value=".jsp" />
</bean>

<!-- 扫描mvc的注解 -->
<mvc:annotation-driven>
<mvc:message-converters>
<bean class="org.springframework.http.converter.StringHttpMessageConverter"
id="stringHttpMessageConverter">
<property name="supportedMediaTypes">
<list>
<!-- 这里顺序不能反,一定先写text/html,不然ie下出现下载提示 -->
<value>text/html;charset=UTF-8</value>
<value>application/json;charset=UTF-8</value>
</list>
</property>
</bean>
<!-- 如果不使用jackson可使用fastjson版本JSON转换器 -->
<bean
class="org.springframework.http.converter.json.MappingJackson2HttpMessageConverter"
id="mappingJacksonHttpMessageConverter">
<property name="objectMapper">
<!-- <bean class="com.threeStepTech.ObjectMapper.CustomObjectMapper"/> -->
<bean class="com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper">
<property name="dateFormat">
<bean class="java.text.SimpleDateFormat">
<constructor-arg value="yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
type="java.lang.String" />
</bean>
</property>
<property name="serializationInclusion">
<!-- 注入枚举类型,过滤不输出null -->
<value type="com.fasterxml.jackson.annotation.JsonInclude.Include">NON_NULL</value>
</property>
</bean>
</property>
<property name="supportedMediaTypes">
<list>
<!-- 这里顺序不能反,一定先写text/html,不然ie下出现下载提示 -->
<value>text/html;charset=UTF-8</value>
<value>application/json;charset=UTF-8</value>
</list>
</property>
</bean>
</mvc:message-converters>
</mvc:annotation-driven>


</beans>


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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值