Struts附件上传

第一,jsp上传页面内容:
<%@ page contentType="text/html; charset=GBK" %>
<%@ taglib uri="/WEB-INF/struts-html.tld" prefix="html" %>
<html>
<head>
<title>
jsp1
</title>
</head>
<body bgcolor="#ffffff">
<html:form action="myupload.do" method="post" enctype="multipart/form-data">
<html:file property="thisFile"/><br>
<html:file property="thisFile"/><br>
<html:submit/>
</html:form>
</body>
</html>


第二,一个javabean
package upload;

import org.apache.struts.action.ActionForm;
import org.apache.struts.upload.FormFile;
import org.apache.struts.action.ActionErrors;
import org.apache.struts.action.ActionMapping;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

public class FileInfo extends ActionForm {
private FormFile thisFile;
public FormFile getThisFile() {
return thisFile;
}

public void setThisFile(FormFile thisFile) {
this.thisFile = thisFile;
}

public ActionErrors validate(ActionMapping actionMapping,
HttpServletRequest httpServletRequest) {
/** @todo: finish this method, this is just the skeleton.*/
return null;
}

public void reset(ActionMapping actionMapping,
HttpServletRequest servletRequest) {
}
}
第三,一个action
package upload;
import java.io.*;
import org.apache.struts.action.ActionMapping;
import org.apache.struts.action.ActionForm;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import org.apache.struts.action.ActionForward;
import org.apache.struts.action.Action;
import org.apache.struts.upload.FormFile;

public class myupload extends Action {
public ActionForward execute(ActionMapping actionMapping,
ActionForm actionForm,
HttpServletRequest request,
HttpServletResponse response) throws
FileNotFoundException, IOException {
FileInfo fileInfo = (FileInfo) actionForm;

//获取上传文件
FormFile f=fileInfo.getThisFile();
InputStream is=f.getInputStream();

//将文件存入服务器上
String filename=request.getSession().getServletContext().getRealPath("/shangchuan/"+f.getFileName());
OutputStream os=new FileOutputStream(filename);
int x=0;

//优化流处理过程
byte[] buffer = new byte[8192];

while((x=is.read(buffer, 0, 8192))!=-1)
{
os.write(buffer,0,x);
}
os.close();
response.sendRedirect("jsp1.jsp");//根据实际情况跳转
return null;
}
}
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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