• Category Archives: 未分类

在IDEAJ中修改MAVEN的运行参数

举个例子,常规的是命令 mvn install,这时只需要双击这里即可:

但是如果需要制定运行参数,那怎么办?

第一种方法是直接在IdeaJ的Terminal中执行即可:

但这里的环境调用的是windows的环境,所以有可能你的windows环境是JDK17,但是项目的环境是JDK8,此时便会报错。那么我们可以通过这种形式去配置其参数:

右击这个命令,选择“Modify Run Configuration”:

然后在以下圈住的位置填写mvn参数(注意不需要前面打mvn三个英文字母):

点击“OK”后便可以在这个位置展开找到刚刚添加的快速启动入口:

选择并运行即可。

使用JAVA开发视窗软件,浅谈Swing、SWT、JavaFX的区别。

Swing是JAVA内置的,因此商用免费,优点是无需额外引入依赖而且跨平台。

SWT是Eclipse开发并维护的,开源协议是Eclipse所以商用免费,有点是界面调用了不同系统的底层实现的,做出来的窗体效果比较贴近系统,所以效果相对精美。

JavaFX是官方的产物,JDK1.8是内置,超过JDK1.8的版本都是需要独立引用,功能及效果均超越Swing和SWT,但开源协议是CC BY-NC 4.0 DEED,也就是不可商用!不可商用!不可商用!因此没有学习价值。

所以,长远来看,还是用Swing吧。

在SpringBoot项目中使用AWT的Toolkit.getDefaultToolkit().getScreenSize()时出现Exception in thread “JavaFX Application Thread” java.awt.HeadlessException错误

可以修改启动类为:

@SpringBootApplication
public class RmToolApplication implements CommandLineRunner {

	public static void main(String[] args) {
		//SpringApplication.run(RmToolApplication.class, args);
		SpringApplicationBuilder builder = new SpringApplicationBuilder(RmToolApplication.class);
		builder.headless(false).run(args);
	}

	@Override
	public void run(String... args) throws Exception {
		Application.launch(MainApp.class, args);
	}

}

SpringBoot项目使用tesseract

官方github地址:

https://github.com/tesseract-ocr/tesseract

注意,tess4j中用到的JAI类库只支持以下图像类型:

详情可到进入下面链接查看:

https://github.com/jai-imageio/jai-imageio-core

安装系统环境(可选)

https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki

如果不安装,则会在执行OCR识别时出现如下作物提示:

java.lang.RuntimeException: Unsupported image format. May need to install JAI Image I/O package.
https://github.com/jai-imageio/jai-imageio-core
	at net.sourceforge.tess4j.Tesseract.doOCR(Tesseract.java:215) ~[tess4j-4.5.5.jar:4.5.5]
	at net.sourceforge.tess4j.Tesseract.doOCR(Tesseract.java:195) ~[tess4j-4.5.5.jar:4.5.5]

下载语言数据

https://github.com/tesseract-ocr/tessdata

到这个连接中,下载zip包:

做OCR识别之前,不配置tessdata的话,会出现以下错误:

当然,你也可以只下载eng.traineddata

引入依赖

//OCR依赖
implementation 'net.sourceforge.tess4j:tess4j:4.5.5'

//JAI Image I/O 扩展库
implementation group: 'com.github.jai-imageio', name: 'jai-imageio-jpeg2000', version: '1.4.0'

代码示例

        File ocrFile = new File("ocr.png ");
        //使用OCR提取图片文字
        Tesseract tesseract = new Tesseract();
        //设置 Tesseract 数据文件的路径,如果不是默认路径的话
        //tesseract.setDatapath("path_to_your_tessdata_folder");
        try {
            String result = tesseract.doOCR(ocrFile);
            System.out.println(result);
        } catch (TesseractException e) {
            System.err.println(e.getMessage());
        }

其他

java.lang.RuntimeException: Unsupported image format. May need to install JAI Image I/O package.
https://github.com/jai-imageio/jai-imageio-core
	at net.sourceforge.tess4j.Tesseract.doOCR(Tesseract.java:215) ~[tess4j-4.5.5.jar:4.5.5]
	at net.sourceforge.tess4j.Tesseract.doOCR(Tesseract.java:195) ~[tess4j-4.5.5.jar:4.5.5]

出现这种情况,请注意一下是否你的图像类型不属于支持的范围,请查看JAI的官网链接,别怀疑,PNG和JPG都是不支持的~!

SpringBoot下使用OpenCV的MatchTemplate功能

在Windows下编译OpenCV(如在其他系统下编译,请自行搜索)

CMake:

https://cmake.org/download/

  1. 下载zip版本“cmake-3.xx-win64-x64.zip”
  2. 解压到指定目录并添加bin所在目录到环境变量。
  3. 在终端输入“cmake –help”或 “cmake –version”查看是否配置成功。

MinGW:

https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/files/

  1. 推荐下载 离线版本“x86_64-posix-seh”
  2. 解压到指定目录并将bin目录加入到环境变量
  3. 在终端输入 “gcc –version”。查看是否安装成功。

OpenCV

本次 Windows 环境的安装,因此下载OpenCV-4.6.0 Windows 版。

双击下载好的exe文件,程序会生成 opencv 文件夹。

这个 opencv 文件夹就是我们后面的编译源文件。

新建一个文件夹 build_for_vscode ,用于存放我们后面的编译结果。

下载OpenCV运行库

下载OpenCV – 4.7.0的Windows版本,运行并制定解压目录。

(注意,如果这里选择其他版本,请务必在后面的项目依赖用也配置对应的4.7.0版本。)

然后配置系统的环境变量Path,添加“opencv/build/java/x86/opencv_java470.dll”。

否则会报类似如下的错误:

Exception in thread "JavaFX Application Thread" java.lang.UnsatisfiedLinkError: no opencv_java470 in java.library.path: D:\Java\jdk-17.0.8\bin;C:\Windows\Sun\Java\bin;C:\Windows\system32;C:\Windows;C:\Program Files (x86)\VMware\VMware Workstation\bin\;C:\Program Files (x86)\Common Files\Oracle\Java\javapath;C:\Windows\system32;C:\Windows;C:\Windows\System32\Wbem;C:\Windows\System32\WindowsPowerShell\v1.0\;C:\Windows\System32\OpenSSH\;C:\Program Files (x86)\NVIDIA Corporation\PhysX\Common;C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVIDIA NvDLISR;C:\Program Files\Git\cmd;C:\Program Files\TortoiseGit\bin;C:\Program Files (x86)\Microsoft SQL Server\160\Tools\Binn\;C:\Program Files\Microsoft SQL Server\160\Tools\Binn\;C:\Program Files\Microsoft SQL Server\Client SDK\ODBC\170\Tools\Binn\;C:\Program Files\Microsoft SQL Server\160\DTS\Binn\;C:\Program Files\Docker\Docker\resources\bin;D:\Java\jdk-1.8\bin;C:\Program Files\JetBrains\IntelliJ IDEA 2021.2\plugins\maven\lib\maven3\bin;C:\Program Files\nodejs\;C:\Windows\System32\Wbem;D:\Redis-x64-3.2.100;C:\Program Files\Go\bin;C:\Program Files\Go\bin;C:\Program Files\OpenSSL-Win64\bin;D:\MinGW-12.2.0\bin;D:\gradle-8.5\bin;D:\hkbea\20231201.PBWMS Enhancement\RmTool\opencv\build\java\x64;C:\Program Files\Tesseract-OCR;C:\Users\cp0612\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps;C:\Users\cp0612\AppData\Roaming\npm;C:\Windows\System32\Wbem;C:\Users\cp0612\AppData\Local\Programs\Microsoft VS Code\bin;C:\Users\cp0612\go\bin;C:\Program Files\CMake\bin;.
	at java.base/java.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:2429)
	at java.base/java.lang.Runtime.loadLibrary0(Runtime.java:818)
	at java.base/java.lang.System.loadLibrary(System.java:1989)
	at com.hkbea.pbwms.rmtool.MainApp$1.run(MainApp.java:151)
	at com.sun.javafx.application.PlatformImpl.lambda$runLater$10(PlatformImpl.java:457)
	at java.base/java.security.AccessController.doPrivileged(AccessController.java:399)
	at com.sun.javafx.application.PlatformImpl.lambda$runLater$11(PlatformImpl.java:456)
	at com.sun.glass.ui.InvokeLaterDispatcher$Future.run$$$capture(InvokeLaterDispatcher.java:96)
	at com.sun.glass.ui.InvokeLaterDispatcher$Future.run(InvokeLaterDispatcher.java)
	at com.sun.glass.ui.win.WinApplication._runLoop(Native Method)
	at com.sun.glass.ui.win.WinApplication.lambda$runLoop$3(WinApplication.java:184)
	at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:833)

在项目中引入依赖

依赖版本可以查看这里:https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco/opencv

	// https://mvnrepository.com/artifact/org.bytedeco/opencv
	implementation group: 'org.bytedeco', name: 'opencv', version: '4.7.0-1.5.9'

请务必注意version需要和所下载的OpenCV运行版本号一致。

示例代码

// 加载OpenCV库
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

// 读取源图像和模板图像
Mat sourceImage = Imgcodecs.imread("screenshot.png");
Mat templateImage = Imgcodecs.imread("template.png");

// 创建结果矩阵
int resultCols = sourceImage.cols() - templateImage.cols() + 1;
int resultRows = sourceImage.rows() - templateImage.rows() + 1;
//Mat resultImage = new Mat(resultRows, resultCols, CvType.CV_32F);
Mat resultImage = new Mat(resultRows, resultCols, CvType.CV_32FC1);

// 执行模板匹配
// 注意:这里只是一个简单的示例,实际的模板匹配需要根据具体需求进行参数调整和处理
/**
 * result 参数:用于存储匹配结果的矩阵,您可以检查这个矩阵来了解匹配的情况。
 * method 参数:指定匹配方法。常见的匹配方法包括 Imgproc.TM_SQDIFF、 Imgproc.TM_SQDIFF_NORMED、Imgproc.TM_CCORR、Imgproc.TM_CCORR_NORMED、Imgproc.TM_CCOEFF 和 Imgproc.TM_CCOEFF_NORMED,它们会影响到匹配结果的精确度和准确度。
 * mask 参数:指定模板的掩码,可以使用它来限制匹配区域,提高匹配的准确度。
 * scale 和 scaleFactor 参数:指定搜索图像和模板图像的缩放比例,可以通过调整这些参数来适应不同尺寸的图像。
 */
Imgproc.matchTemplate(sourceImage, templateImage, resultImage, Imgproc.TM_CCOEFF_NORMED);

// --------- 处理匹配结果 ----------

//匹配阈值处理
//double thresholdValue = 0.8;
//Core.compare(resultImage, new Scalar(thresholdValue), resultImage, Core.CMP_GE);

// 寻找最大和最小匹配值及其位置
Core.MinMaxLocResult mmr = Core.minMaxLoc(resultImage);

//比对匹配到的图像结果
double threshold = 0.2; // 设置匹配阈值
if (mmr.maxVal >= threshold) {
    //log.info("匹配成功");
    System.out.println("匹配成功");
    Point maxLoc = mmr.maxLoc;
    // 在原始图像中画出匹配结果的矩形框
    Rect matchRect = new Rect((int)maxLoc.x, (int)maxLoc.y, templateImage.cols(), templateImage.rows());
    Imgproc.rectangle(sourceImage, matchRect.tl(), matchRect.br(), new Scalar(0, 255, 0), 2);

    // 将 Mat 对象转换为 BufferedImage
    //imageView.setImage(SwingFXUtils.toFXImage(matToBufferedImage(resultImage),null));
    BufferedImage resultBuffImage = Mat2BufImg(sourceImage,".png");
    WritableImage rersultWritableImage = SwingFXUtils.toFXImage(resultBuffImage,null);
    File resultImageFile = new File("outputImage.png");
    try {
        ImageIO.write(SwingFXUtils.fromFXImage(rersultWritableImage, null), "png", resultImageFile);
        System.out.println("屏幕截图已保存到: " + resultImageFile.getAbsolutePath()+"; 大小="+resultImageFile.length());
    } catch (IOException e) {
        System.out.println("无法保存屏幕截图: " + e.getMessage());
    }
    imageView.setImage(rersultWritableImage);
} else {
    // 未找到匹配
    //log.info("匹配失败");
    System.out.println("匹配失败");
}

// 释放资源
sourceImage.release();
templateImage.release();
resultImage.release();

使用SpringBoot3.2.3[Gradle]整合JavaFX

环境:JDK1.7

官方的配置参考指导:https://openjfx.cn/openjfx-docs/#gradle

第一步:修改Gradle配置,增加JavaFX依赖

在项目的build.gradle文件中增加JavaFX的插件配置:

plugins {
	//JavaFX
	id 'application'
	id 'org.openjfx.javafxplugin' version '0.0.13'
}

//JavaFX配置
javafx {
	version = "17.0.2"
	modules = [ 'javafx.controls', 'javafx.graphics', 'javafx.base', 'javafx.fxml' ]
}

版本号可以在这里获取:https://openjfx.cn/dl/

但是注意一下:

1、有可能官网上最新的版本号在Maven依赖镜像仓中不存在,我在测试的时候,官网的是17.0.4,但一直无法下载成功,于是改成17.0.2就成功了。

2、org.openjfx.javafxplugin的version如果太低,则有可能无法匹配到对应的依赖。当时我找的教程是0.0.10,但是一直提示javafx的配置那里一直报灰色(失效),且无法build。

第二步:创建窗体程序类

import javafx.application.Application;
import javafx.scene.Scene;
import javafx.scene.layout.AnchorPane;
import javafx.stage.Stage;

public class MainApp extends Application {

    @Override
    public void start(Stage primaryStage) throws Exception {
        AnchorPane anchorPane = new AnchorPane();
        Scene scene = new Scene(anchorPane, 200, 150);
        primaryStage.setScene(scene);
        primaryStage.show();
    }

}

第三步:改造SpringBoot启动类

import javafx.application.Application;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class RmToolApplication implements CommandLineRunner {

	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(RmToolApplication.class, args);
	}

	@Override
	public void run(String... args) throws Exception {
		Application.launch(MainApp.class, args);
	}

}

第四步:启动

在安装了OpenWrt的树莓派4B上组建软RAID1,然后进行故障恢复测试,并配置监控的邮件通知

组建软RAID1

先插入两个规格相同的存储器,一般会是/dev/sda和/dev/sdb,此时可以使用以下两个命令来查看磁盘情况:

#查看当前系统磁盘使用情况
df -h
#查看磁盘情况
fdisk -l

然后使用以下命令对这两个存储器分别进行分区和格式化:

fdisk /dev/sda

然后按顺序进行以下操作:

输入n,回车

输入p,回车

输入1,回车

回车

输入分区大小如+2G

输入wq,回车

至此新建完sda1,然后再用同样的操作对/dev/sdb进行操作以新建sda2。

然后在OpenWRT界面中进行软raid1的建立:

记得要把你的磁盘阵列成员选上,也就是刚刚的/dev/sda1和/dev/sdb1。

接着如下图所示创建一个挂载点:

注意:同一个存储器在开机启动时不能被同时挂载,否则会以最后一个挂载为准。

然后重启设备即可,重启后可以到OpenWRT中查看挂载情况:

模拟故障

查看当前RAID的详情:

mdadm --detail /dev/md0

使用以下命令让设备分区sdb1模拟故障:

mdadm --manage /dev/md0 --fail /dev/sdb1

然后查看软RAID的详情:

mdadm --detail /dev/md0

从RAID1阵列中移除sdb1分区:

mdadm --manage /dev/md0 --remove /dev/sdb1

再次查看RAID详情:

mdadm --detail /dev/md0

从上图中可以看到原来标记faulty的设备信息已经没有看见了。

接着我们拔掉故障存储器sdb,把存储器sdb插到其他电脑上删除分区,然后再插回到设备上,接着格式化,此时咱们的sdb1又回来了。

于是使用以下指令进行把用于模拟恢复的设备分区sdb1重新加回到原来的md0软阵列分区中:

mdadm --add /dev/md0 /dev/sdb1

执行命令后,可以看到两个存储器正在闪烁并同步数据,使用以下命令可以查看到RAID1的数据正在重建中:

最后等待重建完毕,在此过程中,/dev/sda1依然能够正常访问:

若同步完毕,则两个盘的状态都会如下图所示:

设置RAID的健康监控通知

在网络上有些人说mdadm的监控配置路径是/etc/mdadm.conf或/etc/mdadm/mdadm.conf,但是我都找不到,然后使用“mdadm –monitor –scan”指令,其提示:

这是没有配置邮箱地址的提示,那我便创建了/etc/mdadm.conf和/etc/mdadm/mdadm.conf这两个配置文件,结果提示依然没变。

找了网上资料,说monitor指令需要加-mail参数,加了后又说只允许有一个监控进程:

然后使用以下指令查看相关进程:

ps -ef | grep mdadm

这才得知,原来默认是加载的/var/etc/mdadm.conf文件啊!

于是便打开/var/etc/mdadm.conf文件,发现又有一句提示:

然后又看看/etc/config/mdadm这个文件,看到我明明已经修改了:

但是这里又看到下面的array配置已经成功写到了/var/etc/mdadm.conf文件了。于是心里便想,是不是启动服务时某个脚本创建的呢?所以就到/etc/init.d里面找找相关的启动脚本。

果真如此!找到了mdadm的启动脚本,编辑他:

vim /etc/init.d/mdadm

发现有如下代码片段:

意思是只有找到sendmail程序时才会在mdadm的配置文件中加入邮箱地址。

我看了下,没有sendmail,但我已经安装并配置好了msmtp了,所以就修改一下这里:

mdadm_common() {
        local cfg="$1"
        local email devices

#       if [ -x /usr/sbin/sendmail ]; then
        if [ -x /usr/bin/msmtp ]; then
                config_get email "$cfg" email
#               [ -n "$email" ] && printf "MAILADDR %s\n" "$email" >> $CONF
               [ -n "$email" ] && printf "MAILADDR %s\nMAILFROM %s\n" "$email" "$email" >> $CONF
        fi

        config_list_foreach "$cfg" devices append_list_item devices " "
        [ -n "$devices" ] && printf "DEVICE %s\n" "$devices" >> $CONF
}

然后umount你的分区,再使用 service mdadm restart 命令来服务即可。

如果配置正常,则你在模拟分区异常的时候,就能够收到如图所示的邮件通知:

其他

强制检查时遇到“sh: /usr/lib/sendmail: not found”,则代表你的mdadm默认调用的是sendmail的程序进行邮件发送的,但你的电脑上并没有安装sendmail,所以报了这个错误。此时你如果想继续使用msmtp的话,则可以使用以下指令创建软连接:

ln -s /usr/bin/msmtp /usr/lib/sendmail

然后再次执行mdadm的强制测试指令即可:

mdadm --monitor --scan --test --oneshot

在OpenWRT上配置MSMTP邮件服务并配置QQ邮箱

先执行msmtp命令看看是否已经安装,如果没有安装,则会如下图所示:

然后使用以下命令进行安装

opkg update
opkg install msmtp

再次输入msmtp命令,不再有命令错误提示,即代表安装成功。

使用以下指令测试邮件发送:

echo -e "Subject: Test\n\nThis is a test email." | msmtp 81408242@qq.com

此时出现如下提示:

这是因为安装msmtp服务后未配置邮件服务器引起的,我们使用以下指令进行配置:

vim /etc/msmtprc

然后修改成smtp的默认配置参数即可:

account default
host smtp.qq.com
port 587
tls on
tls_starttls on
user 81408242@qq.com
password *************** #这里换成邮箱授权密码
from 81408242@qq.com
auth on

保存后再次使用邮件测试指令进行测试即可:

echo -e "Subject: Test\r\n\r\nThis is a test email." | msmtp 81408242@qq.com

树莓派安装OpenWRT后安装Docker环境+GitLab

安装Docker

更新软件源:

opkg update

安装docker进程:

opkg install dockerd

安装docker:

opkg install docker

安装dockerman:

opkg install luci-app-dockerman

安装完毕后,登录OpenWrt界面,应该就可以看到Docker的菜单了:

点击上图所示的“启动”按钮,即可启动程序Docker服务了。

然后可以在SSH界面中执行以下命令以查看Docker的相关情况:

#docker的完整性检查
docker info

#docker的版本查看
docker version

启动命令:

service dockerd start

停止命令:

service dockerd stop

Docker的空间配置

默认安装好后docker的空间只有几百M,完全不够。可以到磁盘管理里面,找到对应的硬盘进行编辑。

上图只是个示例,实际上可能你不是需要在这里新增分区。
上图圈住的部分是我创建的分区,mmcblk0p3是我本次需要挂在成docker磁盘的分区。mmcblk0p4我是打算作为data分区用于保存实例的持久化数据。

最后重启设备,再次进入,即可看到如下图所示:

使用“df -h”可以看到最新的分区情况:

同理,你也可以使用上述的流程,设置mmcblk0p4为/data挂载点:

最后应该是这样的:

安装Arm64版本的GitLab-CE

(机器配置要大于4g,否则很容易启动不了,报502)

GitLab-CE是指社区免费版本,使用如下命令安装:

docker run \
  --detach \
  --restart always \
  --name gitlab-ce \
  --privileged \
  --publish 8022:22 \
  --publish 8080:80 \
  --publish 8443:443 \
  --hostname 192.168.1.1 \
  --env GITLAB_OMNIBUS_CONFIG="nginx['redirect_http_to_https'] = true;" \
  --volume /data/docker/gitlab-ce/conf:/etc/gitlab:z \
  --volume /data/docker/gitlab-ce/logs:/var/log/gitlab:z \
  --volume /data/docker/gitlab-ce/data:/var/opt/gitlab:z \
  yrzr/gitlab-ce-arm64v8:latest

需要查看gitlab的root初始密码时,可以使用以下命令:

sudo docker exec -it gitlab-ce grep 'Password:' /etc/gitlab/initial_root_password

密码文件将在 24 小时后的第一次重新配置运行中自动删除。

如需配置邮件传输,可以修改以下配置文件/srv/gitlab-ce/conf/gitlab.rb:

vim /srv/gitlab-ce/conf/gitlab.rb

配置完成后保存,并使用下面命令进入 gitlab-ce 的 docker 容器:

docker exec -it gitlab-ce /bin/bash

然后让gitlab重新加载新的配置文件:

gitlab-ctl reconfigure

测试邮件传输是否可用,可先进入控制台:

gitlab-rails console

然后在控制台中使用以下命令即可:

Notify.test_email('收件邮箱','Message Subject','Message Body').deliver_now
close