Understanding Unix/Linux Programming-ls指令练习一

本文提供了一个使用C语言实现的目录遍历程序示例,通过系统调用readdir、opendir和closedir来读取指定目录下的所有条目,并展示了如何处理目录操作中的常见错误。
 1 #include <stdio.h>
 2 #include <sys/types.h>
 3 #include <dirent.h>
 4 
 5 void do_ls(char[]);
 6 
 7 main(int ac , char * av[])
 8 {
 9     if(ac == 1 )
10     {
11         do_ls(".");
12     }
13     else
14     {
15         while( -- ac )
16         {
17             printf("%s:\n", * (++ av) );
18             do_ls(*av);
19         }
20     }
21 }
22 
23 void do_ls(char dirname[])
24 {
25     DIR * dir_ptr ;
26     struct dirent * direntp ;
27 
28     if(dir_ptr = opendir(dirname) == NULL )
29     {
30         fprintf(stderr, "ls1 can not open %s\n", dirname );
31     }
32     else
33     {
34         while(direntp = readdir(dir_ptr ) != NULL )
35         {
36             printf("%s\n", direntp -> d_name );
37         }
38     }
39 
40     closedir(dir_ptr);
41 }

 

ls指令练习:

  • 什么是目录?
    目录是一种特殊的文件,内容包含文件和目录的名字,且目录文件永远不会为空,至少包含.和..两项,分别为当前目录和上一层目录。
  • 系统调用: readdir ,opendir , closedir ;
  • 包含文件: dirent.h——directory entry?
  • 目录名称: dirent ;

 

本课题设计了种利用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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