在Windows下访问Ubuntu共享文件夹

本文介绍了Samba服务器的安装、配置及在Windows下访问共享文件夹的方法。首先通过命令安装Samba和smbclient,接着修改配置文件,设置用户名和密码,然后启动Samba服务器,最后说明了在Windows系统中添加网络位置以访问Ubuntu服务器共享文件夹的步骤。

1. Install samba

>sudo apt-get install samba 
>sudo apt-get install smbclient

2. 修改配置文件

>sudo vim /etc/samba/smb.conf

在文件末尾添加以下内容:

[share] 
comment = Shared Folder require password 
path = /test/workdir 
public = yes 
writable = yes 
; valid users = guest1
create mask = 0777 
directory mask = 0777 
; force user = nobody 
; force group = nogroup 
available = yes 
browseable = yes

这是针对所有用户都用效的,针对特定用户有效还需要做一些设置。

3. 设置用户名和密码

>sudo smbpasswd -a guest1 
New SMB password: 
Retype new SMB password:

4. 启动samba服务器

>sudo /etc/init.d/samba restart

5. Windows下访问共享文件夹

(1) 打开“计算机” 
(2) 右键选择“添加一个网络位置” 
(3) 输入Ubuntu server的共享位置”\\ip地址\share”

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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