bootstrap

博主开始学习Bootstrap框架,并记录了学习过程中的心得与问题解决方案,包括如何调整图标颜色与大小,以及解决本地测试时图标显示问题的方法。

  因为工作需要在学习bootstrap,之前虽然有一点了解,不过一直没有深入学习,如今有机会和时间去熟悉bootstrap,通过博客记录我的bootstrap学习之旅,现在开始啦。。(在这里会记录我发现的问题和我的解决方法,作为bootstrap新手,所以一开始是发现最简单的问题,这部分我也会记录下来,各路大神不要嘲笑呀。。。。。)

  1:图标的颜色直接使用color来改变。

  2:图标的大小使用font-size来改变。

  3:使用Bootstrap图标,在本地用火狐浏览器测试时,图标出不来,但是在谷歌可以显示,这个解决方法是将html文件和fonts文件夹放在同一级目录下,这样就可以正常显示了,这只是在本地测试的结果,在线上的我没有进行过测试,不过看了 叫我MrGuang   的一篇文章,里面有介绍,在线上时不需要放在同一级目录下也是可以实现的。

 

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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