在Xubuntu7.10里安装chm阅读器

本文探讨了在Linux环境下寻找合适的CHM文件阅读器的过程。作者尝试了多种工具,包括gnochm、chmsee,并最终选择了kchmviewer。尽管kchmviewer存在一些局限性,如无法打开中文文件名的CHM文件,但总体来说,它是目前最佳的选择。

原发表地址:http://www.lupaworld.com/23965/viewspace_33534.htm

2007-12-24 23:37:40
  首先尝试gutsy里gnochm,打开中文chm文件,发现除了目录可以正常显示,其他均乱七八糟。卸载。
  然后尝试 chmsee,在chmsee官方SF站点上看到1.0的版本,搜索ubuntu中文论坛,看到没有人在feisty/gutsy下安装成功, google到Hiweed主要负责人以前打过的包chmsee_0.8.0-1.2_i386.deb,google一下将这个包下载了回来,又下载了 for dapper的包chmsee_0.9.6-1_i386.deb,分别使用dpkg -i 命令尝试安装,提示缺安装几个软件包,gutsy源里都有,不过版本都已经升级了,装是全部都装上了,可是一直提示需要的旧包没装上,结果chmsee一 直没动起来。于是想安装1.0.0版本,仔细查看了ubuntu中文论坛,发现也需要安装几个不同的包,apt-get install了这几个包,发现需要安装好多其他包,装完要占用100多M的空间!怕了你了!
  于是尝试推荐的另外一个叫kchmviewer的, 安装软件包kchmviewer-nokde,我在MagicLinux下KDE环境里用过,效果很好!KDE就是强!装完了使用命令 kchmviewer来选择要阅读的chm文件。(跟mplayer差不多的方式。)不喜欢使用命令行的可以参照MagicLinux的wiki上那篇“如何在MagicLinux上安装最新版的Firefox ”那样,创建文件“/usr/share/applications/kchmviewer-版本号.desktop”,该文件内容类似以下:

[ Desktop Entry ]
Encoding
= UTF- 8
Name
= KDE Chm Viewer
GenericName
[ zh_CN ] = KDE Chm文件阅读器
Comment
= Browse the Chm file
Exec
=  /usr/bin/kchmviewer %u
Icon
= kchmviewer.png
Terminal
= false
Type
= Application
StartupWMClass
= Kchmviewer
MimeType
= text/html ; text/xml;application/xhtml+xml;application/vnd.mozilla.xul+xml;text/mml;
Categories = Application ; Utility;
StartupNotify = true


  保存好该文件,就可以在程序菜单那里找到kchmviewer的启动项了。

感慨一下:虽然国内有很多开发方面的人才,可是在推进开发项目方面还是很缓慢。chmsee的SF官方站点提供了源码和debian包,但是ubuntu 那边不重视chmsee这个中文支持良好的应用程序。chm是Windows下非常流行的阅读文档形式,具有很多优点,不然它就不会那么流行啦。当然可以 使用Linux下的类似chm文件格式的,像kde的帮助文件那样。但是我们大部分是从Windows过来的,这些需要慢慢地转换,慢慢地过渡。我们是否 能从Windows真正过渡到Linux,这个转换和过渡的过程起决定性的作用。许多人尝试了Linux之后又回到了Windows,可能并不一定就是他 不支持Linux,而是Windows实在有很多东西牵绊着他 ,像我。相对以前Linux使用者的以高手自居心态到现在的普通用户使用心态,Linux正在慢慢地被我们接受。这是值得欣喜的!
  但是,
  革命尚未成功,同志尚需努力!

================================
2007-12-25 00:06:33
  刚才测试了一下,kchmviewer还是有些些缺陷,比如打开不了文件名带中文的chm文件,很期待新版本的改进。


whycrying 2007-12-25 23:44 发表评论
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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值