ansible之role

本文探讨了Ansible中的Role特性,如何通过Role将重复的任务模块化,以提高playbook的可复用性和可维护性。Role允许将tasks、templates等配置分隔到单独的目录,便于管理和组合,实现复杂场景的自动化部署。以nginx为例,详细阐述了创建Role的步骤,包括定义主机清单、在指定目录下构建Role结构,并提供了各部分文件的示例。

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我们在使用playbook编写任务时,如果一个httpd需要重复安装的话,我们就需要在playbook中重新写一份儿yml。而role可以将tasks,template等分开定义。将任务,模板存放在单独的目录中。可以将多个规则调用在一起,实现完成复杂场景的实现

role存放规则

每个角色都有自己的相对应的目录结构进行组织。
在这里插入图片描述

分步示例

以nginx为例,实现ansible主机提供nginx反代功能,后端两个nginx服务器分别提供静态资源和动态资源的访问

在这里插入图片描述

1)定义主机清单

[root@nginx ~]# cat /etc/ansible/hosts 
[local_nginx]
11.2.3.25
[http_server]
11.2.3.63
[php_server]
11.2.2.228

2)在/etc/ansible/roles下创建nginx文件夹,并创建tasks,template,var等目录

[root@nginx ansible]# tree
.
├── ansible.cfg
├── hosts
├── nginx_roles.yaml
└── roles
    └── nginx
        ├── default
        ├── files
        │   ├── index.html
        │   └── index.php
        ├── handlers
       
### 使用OpenCV实现视觉引导 #### 定义视觉引导的概念 视觉引导是指利用计算机视觉技术来指导机器人或其他自动化设备完成特定任务的过程。这通常涉及目标检测、跟踪以及路径规划等功能。 #### 实现方法 对于使用OpenCV进行视觉引导的应用开发而言,主要步骤包括但不限于: - **环境搭建** 需要先确保已经正确配置好了C++或Python的编程环境,并成功安装了OpenCV库[^1]。如果选择的是Python,则可以按照如下方式安装`opencv-python`包: ```bash pip install opencv-python ``` - **读取并预处理图像数据** 获取摄像头输入或者加载本地图片作为待处理的数据源。接着可能还需要做一些诸如灰度化转换、噪声去除之类的预处理工作以便后续操作更加顺利。 ```python import cv2 def preprocess_image(image_path): img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 加载为灰色模式 blurred_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) # 应用高斯模糊减少噪音 return blurred_img ``` - **特征提取与匹配** 利用SIFT/SURF/ORB等算法从场景中找到具有代表性的关键点及其描述符,再通过FLANN或BFMatcher等方式寻找最佳配对关系从而确定物体位置变化情况。 ```python orb = cv2.ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(trainImage, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(queryImage, None) bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) matches = bf.match(des1,des2) matches = sorted(matches, key=lambda x:x.distance) ``` - **计算位姿变换矩阵** 当已知两组对应的关键点坐标时,就可以借助于PnP问题求解器得到相机相对于被观测对象的姿态参数(旋转和平移向量)。这部分涉及到较为复杂的几何运算,在此仅给出简化版伪代码示意: ```python retval, rvec, tvec = cv2.solvePnP(objectPoints, imagePoints, cameraMatrix, distCoeffs[, rvec[, tvec[, useExtrinsicGuess[, flags]]]]) ``` - **绘制辅助线指示方向** 基于上述获得的信息可以在原图上画出箭头或者其他图形帮助理解当前状态下的运动趋势。 ```python cv2.arrowedLine(frame,(int(x_start), int(y_start)),(int(x_end), int(y_end)),color=(0,255,0)) ``` 以上就是关于怎样运用OpenCV开展视觉导航工作的基本流程介绍[^2]。值得注意的是具体实施过程中还需考虑很多细节因素比如光照条件影响、遮挡物干扰等问题都需要妥善解决才能达到理想效果。
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