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Script – Backup de VMs no XEN / XCP com Shell Script

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Esse script faz backup das VMs sem necessidade de reboot ou shutdown, permitindo um backup sem a queda do servidor.

O backup consiste em:
-Procurar cada VM pegando seu LABEL e UUID
-Criar um Snapshot
-Exportar o snapshot como uma VM .xva
-Apagar o snapshot criado

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#!/bin/bash

#Destino onde ficara guardado o backup
dir="/mnt/usb/";
#Quantidade de cópias diárias que o backup deve permanecer na unidade.
dias=5;
 
#Pegando nomes das maquinas
uuids=$(xe vm-list is-control-domain=false is-a-snapshot=false power-state=running | grep "uuid" | awk '{ print $'5'}');
labels=$(xe vm-list is-control-domain=false is-a-snapshot=false power-state=running | grep "name-label" | awk '{ print $'4' $'5' $'6' $'7' $'8' $'9' $'10'}');
qvms=$(echo "$uuids" | wc -l);
 
#Loop para backup de cada VM
for i in `seq 1 $qvms`
do
uid=$(echo $uuids | awk '{ print $'$i'}');
label=$(echo $labels | awk '{ print $'$i'}');
 
nuid=$(xe vm-snapshot uuid=$uid new-name-label=$label-backup)
xe template-param-set is-a-template=false ha-always-run=false uuid=$nuid
xe vm-export vm=$nuid filename=$dir$label-backup.xva
xe vm-uninstall uuid=$nuid force=true
 
done
 
#Apagando arquivos mais antigos que a variável (dias)
find /mnt/usb/ -ctime +$dias -name "*.xva" -exec rm -rvf {} \;

Como importar a vm?
xe vm-import filename=nome-do-arquivo.xva sr-uuid=UUDI-DE-SEU-SR

Morfologia Matemática – Usando Erosão e Dilatação – MatLab

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clear all;
close all;
clc;
tic;
 
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%5
%  INFORME A VARIAVEL TIPO, USANDO:
% 1 - PARA ESORSÃO
% 2 - PARA DILATAÇÃO
tipo=2;
 
imagen = imread('faixa.png');
 
b=zeros(1,5);
larg = size(imagen,2)-1 ;
alt  = size(imagen,1)-1 ;
res = zeros(alt+1,larg+1);
 
if ( tipo == 1 )
c = 300;
d = 0;
end
 
if ( tipo == 2 ) 
c = 0;
d = 0;
end
 
	for i = 2 : alt
		for j = 2 : larg
		b(1)=imagen(i-1,j);
		b(2)=imagen(i,j);
		b(3)=imagen(i,j-1);
		b(4)=imagen(i,j+1);
		b(5)=imagen(i+1,j);
 
			if ( tipo == 1 )
			for k=1 : 5
				if ( b(k) < c )
				d=b(k);
				c=d;
				end
			end
				res(i,j) = d;
				c = 300;
				d = 0;
			end
 
			if ( tipo == 2 ) 
			for k=1 : 5
				if ( b(k) > c )
				d=b(k);
				c=d;
				end
			end
				res(i,j) = d;
				c = 0;
				d = 0;
			end
		end
	end
	subplot(1,2,1); imshow(imagen);
	subplot(1,2,2); imshow(res,[0 255]);
	drawnow;
 
time=toc;
time

Imagem utilizada nos testes.

faixa

Backup – Banco de dados MySql – Separado por Databases

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############################################
# Backup do banco Mysql
# Jorge Luiz Taioque
#
# Uso das váriaveis
#---------------------------
# usuario - usuario do banco de dados
# senha - senha do banco de dados
# copias - quantidade de copias que devem ser guardadas
# diretorio - diretorio que ficara salvo os bakcups
#
############################################

#VARIAVEIS DO AMBIENTE
usuario=root
senha=1234
copias=5
diretorio=/home/backup
 
find $diretorio -mtime +$copias > $diretorio/old_backups.txt
 
find $diretorio -mtime +$copias -type f -exec rm -rf {} \; 
 
mysql -u $usuario -p$senha -Bse 'show databases' > $diretorio/databases.txt;
 
mkdir $diretorio/backup_databases;
 
data=$( date +%d-%m-%Y)
 
for i in $(cat $diretorio/databases.txt); do
if [ "$i" != "information_schema" ]
then
 
    mysqldump -u $usuario -p$senha $i > $diretorio/backup_databases/$i-backup.sql;
 
fi
 
done
 
tar zcvf $diretorio/backup_mysql_$data.tar.gz $diretorio/backup_databases;
 
rm -r $diretorio/databases.txt;
rm -r $diretorio/backup_databases;

Script – Matlab usando Fuzzy e chi-quadrado para reconhecimento facial

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%limpando variaveis e terminal.
%cleaning the variables and terminal
clear all;
close all;
clc;
 
%inicia contador de tempo
%start counter of time
tic;
 
%procura imagem inicial
%Search initial image
imagefiles = dir('*.pgm');      
nfiles = length(imagefiles);  
	forResult = zeros(1,nfiles);
	y = randi([1, nfiles]);
 
	for ii=1:nfiles
		if (ii == y)
		currentfilename = imagefiles(ii).name;
		inputImage = imread(currentfilename);
		images{ii} = inputImage;
		end
	end
 
 
		inputImage=inputImage;
		diferente = currentfilename;
 
%seta tamanho da janela de verificação
%set window size
windowSize=3;
 
inputImage=inputImage;
 
%executa função fuzy
%execuit function fuzy
res = fuzy(inputImage, windowSize, 0.950);
 
% 0.950 melhor valor que encontrei para fuzy
 
 
%pega parametros da imagen para criar histograma
%get parameters of image to create histogram
larg = size(res,2) ;
alt  = size(res,1) ;
minimo = min(min(res)) ;
maximo = max(max(res)) ;
img_contraste = 255 * ( double(res - minimo) / double(maximo - minimo) );
 
histograma = zeros(1,256) ;
 
%criando histograma
%creating histegram
for i = 1 : alt
    for j = 1 : larg
        histograma(floor(img_contraste(i,j)+1)) = histograma(floor(img_contraste(i,j)+1)) + 1 ;
    end
end
 
	%calculando histograma
	%calculating histogram
	resultado1 = sum(histograma);
 
	%mostra resultados na janela figura
	%show results in window figure
	figure,
	subplot(2,3,1); plot(1:256,histograma,'-b');
	title('Histograma Original');
	subplot(2,3,3); imshow(inputImage);
	title('Imagem Original');
	drawnow 
 
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
	%procura imagen canditada 
	%Search image candidate
	imagefiles = dir('*.pgm');      
	nfiles = length(imagefiles); 
 
	%Vector of results
	%Vetor de resultados
	forResult = zeros(1,nfiles);
	resultchi = 999999999999999;
 
	for ii=1:nfiles
 
	currentfilename = imagefiles(ii).name;
 
	z = strcmp( currentfilename, diferente );
	if (z==0)
 
	inputImage2 = imread(currentfilename);
	images{ii} = inputImage2;
 
 
windowSize=3;
 
inputImage2=inputImage2;
 
 
%executando função fuzy
%running fuzy function
res2 = fuzy(inputImage2, windowSize, 0.950);
 
%pega parametros do fuzy para criar histograma
%get parameters of fuzy to create histogram
larg = size(res2,2) ;
alt  = size(res2,1) ;
minimo = min(min(res2)) ;
maximo = max(max(res2)) ;
img_contraste2 = 255 * ( double(res2 - minimo) / double(maximo - minimo) );
 
histograma2 = zeros(1,256) ;
 
%criando histograma
%creating histegram
for i = 1 : alt
    for j = 1 : larg
        histograma2(floor(img_contraste2(i,j)+1)) = histograma2(floor(img_contraste2(i,j)+1)) + 1 ;
    end
end
 
	%calculando chi-quadrado
	%calculating chi-square
	reschi = sum((histograma - histograma2).^2);
 
	%vetor para resultados do chi
	% Vector for results of chi
	forResult(ii) = reschi;
 
	%procura menor resultado do chi
	%search menor result of chi
	if ( reschi < resultchi )
	resultchi = reschi;
	reshistograma = histograma2;
	resresultado = res2;
	resimage = inputImage2;
	end 
 
 
	subplot(2,3,4); plot(1:256,histograma2,'-b');
	title('Histograma');
	subplot(2,3,6); imshow(inputImage2);
	title('Imagem Candidata');
	drawnow 
	ii
 
	end
end
 
	%mostra resultado
	%show result
	subplot(2,3,4); plot(1:256,reshistograma,'-b');
	title('RESULTADO');
	subplot(2,3,6); imshow(resimage);
	title('RESULTADO');
	drawnow 
 
 
%mostra tempo de procesamento
%show processing time
time=toc;
time

Função fuzy

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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% LFP - Local Fuzzy Pattern
%
% Input arguments:
% img - Gray scale image.
% neighborSize - number of sample point in an square window.
% beta - pertinence function argument.
%
function result = LFP(img, neighborSize, beta)
if neighborSize < 3 || floor(neighborSize/2) == 0
error('A vizinhança deve ser um número ímpar maior ou igual a 3!');
end;
img = double(img);
% Tamanho da imagem original
[ysize xsize] = size(img);
if(xsize < neighborSize || ysize < neighborSize)
error('Imagem muito pequena. Deve ter pelo menos o tamanho da janela.');
end
% weightMatrix = [1 1 1 1 1; 1 1 1 1 1; 1 1 1 1 1; 1 1 1 1 1; 1 1 1 1 1];
weightMatrix = [1 1 1; 1 1 1; 1 1 1]; %matriz de pesos 1
%weightMatrix = [1 1 1; 1 0 1; 1 1 1]; %matriz de pesos 2
border = fix(neighborSize/2);
dataMatrix = img(2*border : ysize - border, 2*border : xsize - border);
[matrixSizeY matrixSizeX] = size(dataMatrix);
pertinenceSum = zeros(matrixSizeY, matrixSizeX);
weightSum = 0;
for i = 1 : neighborSize
for j = 1 : neighborSize
weight = weightMatrix(i, j);
windowData = img(i : (i+matrixSizeY) - 1, j : (j+matrixSizeX) - 1);
expData = windowData - dataMatrix;
pert = 1./(1 + exp(-expData/beta));
pertinenceSum = pertinenceSum + (pert * weight);
weightSum = weightSum + weight;
end;
end;
result = pertinenceSum / weightSum;

Script – Matlab usando Census e Chi-quadrado, para reconhecimento facial

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%limpando variaveis e terminal.
%cleaning the variables and terminal
clear all;
close all;
clc;
 
%inicia contador de tempo
%start counter of time
tic;
 
%procura imagem inicial
%Search initial image
imagefiles = dir('*.pgm');      
nfiles = length(imagefiles);  
	forResult = zeros(1,nfiles);
	y = randi([1, nfiles]);
 
	for ii=1:nfiles
		if (ii == y)
		currentfilename = imagefiles(ii).name;
		inputImage = imread(currentfilename);
		images{ii} = inputImage;
		end
	end
 
 
		inputImage=inputImage;
		diferente = currentfilename;
 
%seta tamanho da janela de verificação
%set window size
windowSize=3;
 
inputImage=inputImage;
 
 
%executa função cesus
%execuit function cesus
[nr,nc] = size(inputImage);
 
bits=uint32(0);
 
res=uint32(zeros(nr,nc));
 
C= (windowSize-1)/2;
for(j=C+1:1:nc-C) 
	for(i=C+1:1:nr-C) 
	census = 0; 
		for (a=-C:1:C) 
			for (b=-C:1:C) 
				if (~(a==0 && b==0)) 
				census=bitshift(census,1); 
					if (inputImage(i+a,j+b) < inputImage(i,j))
					census=census+1;
					end
				end
			end
		end
	res(i,j) = census;
	end
end
 
 
 
%pega parametros da imagen para criar histograma
%get parameters of image to create histogram
larg = size(res,2) ;
alt  = size(res,1) ;
minimo = min(min(res)) ;
maximo = max(max(res)) ;
img_contraste = 255 * ( double(res - minimo) / double(maximo - minimo) );
 
histograma = zeros(1,256) ;
 
%criando histograma
%creating histegram
for i = 1 : alt
    for j = 1 : larg
        histograma(floor(img_contraste(i,j)+1)) = histograma(floor(img_contraste(i,j)+1)) + 1 ;
    end
end
 
	%calculando histograma
	%calculating histogram
	resultado1 = sum(histograma);
 
	%mostra resultados na janela figura
	%show results in window figure
	figure,
	subplot(2,3,1); plot(1:256,histograma,'-b');
	subplot(2,3,2); imshow(res,[0 128]);
	subplot(2,3,3); imshow(inputImage);
	drawnow 
 
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
	%procura imagen canditada 
	%Search image candidate
	imagefiles = dir('*.pgm');      
	nfiles = length(imagefiles);  
 
	%Vector of results
	%Vetor de resultados
	forResult = zeros(1,nfiles);
	resultchi = 999999999999999;
 
	for ii=1:nfiles
 
	currentfilename = imagefiles(ii).name;
 
	z = strcmp( currentfilename, diferente );
	if (z==0)
 
	inputImage2 = imread(currentfilename);
	images{ii} = inputImage2;
 
 
windowSize=3;
 
inputImage2=inputImage2;
 
 
%executando função cesus
%running cesus function
[nr,nc] = size(inputImage2);
 
bits=uint32(0);
 
res2=uint32(zeros(nr,nc));
 
 
 
%creatingo histogram
C= (windowSize-1)/2;
for(j=C+1:1:nc-C) 
	for(i=C+1:1:nr-C) 
	census2 = 0; 
		for (a=-C:1:C) 
			for (b=-C:1:C) 
				if (~(a==0 && b==0)) 
				census2=bitshift(census2,1); 
					if (inputImage2(i+a,j+b) < inputImage2(i,j))
					census2=census2+1;
					end
				end
			end
		end
		%res = histogram
	res2(i,j) = census2;
	end
end
 
 
 
%pega parametros do fuzy para criar histograma
%get parameters of fuzy to create histogram
larg = size(res2,2) ;
alt  = size(res2,1) ;
minimo = min(min(res2)) ;
maximo = max(max(res2)) ;
img_contraste2 = 255 * ( double(res2 - minimo) / double(maximo - minimo) );
 
histograma2 = zeros(1,256) ;
 
%criando histograma
%creating histegram
for i = 1 : alt
    for j = 1 : larg
        histograma2(floor(img_contraste2(i,j)+1)) = histograma2(floor(img_contraste2(i,j)+1)) + 1 ;
    end
end
 
 
	%calculando chi-quadrado
	%calculating chi-square
	reschi = sum((histograma - histograma2).^2);
 
	%vetor para resultados do chi
	% Vector for results of chi
	forResult(ii) = reschi;
 
	%procura menor resultado do chi
	%search menor result of chi
	if ( reschi < resultchi )
	resultchi = reschi;
	reshistograma = histograma2;
	resresultado = res2;
	resimage = inputImage2;
	end 
 
 
 
	subplot(2,3,4); plot(1:256,histograma2,'-b');
	title('Histograma');
	subplot(2,3,5); imshow(res2,[0 128]);
	title('Trnas Census');
	subplot(2,3,6); imshow(inputImage2);
	title('Imagem Original');
	drawnow 
 
	end
end
	%mostra resultado
	%show result
	subplot(2,3,4); plot(1:256,reshistograma,'-b');
	title('RESULTADO');
	subplot(2,3,5); imshow(resresultado,[0 128]);
	title('RESULTADO');
	subplot(2,3,6); imshow(resimage);
	title('RESULTADO');
	drawnow 
 
 
 
%mostra tempo de procesamento
%show processing time
time=toc;
time