struts2配置

Struts框架搭建与测试
本文详细介绍使用Struts框架搭建Web应用的过程,包括项目创建、配置文件设置、Action定义及测试验证等步骤。
第一步:获取struts
第二步:新建动态web项目
第三步:导入必要包
   如下:
      
第三步:配置web.xml
 
<?xml version= "1.0" encoding ="UTF-8"?>
   <web-app id= "WebApp_9" version ="2.4"
    xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/j2ee"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    xsi:schemaLocation= "http://java.sun.com/xml/ns/j2ee
                        http://java.sun.com/xml/ns/j2ee/web-app_2_4.xsd">
 
    <welcome-file-list >
        <welcome-file> index.jsp</welcome-file >
        <welcome-file> index.html</welcome-file >
    </welcome-file-list >
    <filter >
        <filter-name> struts2</ filter-name>
        <filter-class> 
             org.apache.struts2.dispatcher.ng.filter.StrutsPrepareAndExecuteFilter 
        </filter-class>
    </filter >
 
    <filter-mapping >
        <filter-name> struts2</ filter-name>
        <url-pattern> /*</ url-pattern>
    </filter-mapping >
    <!-- ... -->
 
  </web-app>


第四步:创建struts.xml(src下面)并配置
<?xml version= "1.0" encoding ="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
   "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration2.3//EN"
   "http://struts.apache.org/dtds/struts-2.3.dtd">
 
<struts>
     <!-- 声明包 -->
     <constant name="struts.enable.DynamicMethodInvocation" value="true" />
    <package name="myPackage" extends= "struts-default" namespace="/" >
     <!-- 定义action -->
     <action name="first" >
         <!-- 定义处理成功后的返回界面 -->
         <result> first.jsp</result >
     </action >
    </package >
</struts>


第五步:测试。在index.jsp中加入一个连接,调用action
<body>
     < a href ="first.action">通过struts框架 </a>
</body>
创建first.jsp
<body>
     <h1> 这是通过struts框架过来的 </h1>
</body>


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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