maven打包不打lib目录里面的jar包解决办法

本文介绍了解决在Maven项目中因引入第三方jar包导致的ClassNotFound异常的方法。针对不同的打包方式(WAR或JAR),提供了具体的pom配置示例。

出现原因

项目原来在Tomcat中运行的war包,使用maven构建,依赖由maven管理,现在需要与第三方系统对接,用第三方技术,第三方提供若干jar包,使用时直接把这些jar包放到lib目录,打包时发现报ClassNotFundException,找不到这些类;

解决方案

打成jar包,pom文件中添加:

<build>
   <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
            <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
            <version>3.6.0</version>
            <configuration>
            <source>1.8</source>
            <target>1.8</target>
            <encoding>UTF-8</encoding>
            <compilerArguments>
               <extdirs>${project.basedir}/src/main/webapp/WEB-INF/lib</extdirs>
            </compilerArguments>
          </configuration>
       </plugin>
     </plugins>
  </build>

打成war包,pom文件中添加 :

<build>
    <plugins>
       <plugin>
         <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
         <artifactId>maven-war-plugin</artifactId>
         <configuration>
           <webResources>
             <resource>
               <directory>${project.basedir}/src/main/resources/lib</directory>
                 <targetPath>WEB-INF/lib/</targetPath>
                 <includes>
                   <include>**/*.jar</include>
                 </includes>
            </resource>
          </webResources>
        </configuration>
      </plugin>
    </plugins>
 </build>

打成的是war包,解决方法是pom中加:

 <build>
     <resources>
         <resource>
             <directory>${project.basedir}/src/main/webapp/WEB-INF/lib</directory>
             <targetPath>WEB-INF/lib/</targetPath>
         <resource>
     </resources>
 </build>

 

 

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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