给CI的docker build tag加上正则匹配

在使用GitLab CI进行自动化构建时,遇到因分支名格式(如feature/xxxxx)导致的docker build错误。通过查阅docker build和docker tag的文档,了解到可以使用only字段限制tag格式。采用Ruby正则表达式在CI的build阶段进行校验,确保符合要求,避免编译错误。推荐使用在线正则表达式验证工具如Rubular进行测试。

 分支名习惯用feature/xxxxx等格式,每次在CI的build 镜像编译阶段总是报如下错误:

invalid argument "hub.docker.org/xxxx/xxxx:feature/xxxx/xxxx" for "-t, --tag" flag: invalid reference format

 查看docker build和docker tag文档,确定tag格式,给build的stage阶段加上only字段限制

docker tag | Docker Documentation

Build:
  image: hub.docker.org/xxxx/xxxx:1.16 # 可以使用image指定该步骤使用特定的镜像来运行
  stage: Build
  only:
    # https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/tag/
    # A tag name must be valid ASCII and may contain lowercase and uppercase letters, digits, underscores, periods and dashes.
    # A tag name may not start with a period or a dash and may contain a maximum of 128 characters.
    - /^[\w_][\w\-_\\.]{0,128}$/
  except:
    - /.*[\/\\].*/
  script:
    - echo ${CI_COMMIT_REF_NAME}

可以在正则表达式网站(gitlab ci使用ruby正则表达式验证)进行在线验证Rubular: a Ruby regular expression editor

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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