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  • 汽车车牌识别图片数据库

    热门讨论 2016-04-01 16:47:52
    超全的汽车车牌识别图片数据库(数字0-9,字符A-Z,各省中文字符,带车牌车辆训练测试图片)
  • 老师要让我们做个小app,像商城一样,需要用到数据库,但是图片怎么弄,我们还没有学到网络的部分,数据库只能在本地的,把图片存储到哪里,然后怎么取出来
  • Python徒手实现识别手写数字—简易图片数据库。为了方便数据的读取与存储。我决定建立一个简单的小数据库用来存放。

    Python徒手实现识别手写数字—简易图片数据库

    写在前面

    上一篇文章Python徒手实现识别手写数字—图像的处理中我们讲了图片的处理,将图片经过剪裁,拉伸等操作以后将每一个图片变成了1x10000大小的向量。但是如果只是这样的话,我们每一次运行的时候都需要将他们计算一遍,当图片特别多的时候会消耗大量的时间。

    所以我们需要将这些向量存入一个文件当中,每次先看看图库中有没有新增的图片,如果有新增的图片,那么就将新增的图片变成1x10000向量再存入文件之中,然后从文件中读取全部图片向量即可。当图库中没有新增图片的时候,那么就直接调用文件中的图片向量进行计算就好。这样子算是节省了大量的时间。

    所以本文就是从零开始建立一个这样的图片存储管理系统。

    实现逻辑

    第一次读入图片

    我们的图库中拥有一大堆图片,每一张图片上面都是一个手写的数字,图片的名称为[数字内容]_[序号]。比如说一个图片的名称为2_3,代表这一张图片里面的数字是2,并且是“数字是2的第3张图片”。

    存在一个csv文件作为我们的建议的图片数据库,名称为Data.csv。

    首先我们读取图库中所有图片的名称,保存在fileNames中。然后读取Data.csv中所有数据。

    提取出Data.csv的最后一列(一共10002列,第10001列说明该数字是什么数字,第10002列是图片的名称),也就是数据库中存储的所有图片的名称,存储在item中。

    将新加入图库的图片名称保存在newFileNames中。如果Data.csv为空,那么就直接令newFileNames = fileNames。也就是说如果数据库中什么也没有,那么图库中所有图片都是新加入的。

    如果Data.csv不为空,那么就将item里面的内容与fileNames的内容比较,如果出现了fileNames里面有的名称item中没有,那么就将这些名称放进newFileNames中。如果item里有的名称fileNames中没有,那就不管。

    也就是说,我令我们的数据库只进不出。

    现在我们得到了新加入图库的图片的名称newFileNames。

    将newFileNames中的名称的图片带入上一文中函数GetTrainPicture进行处理,得到了一个nx10001的矩阵,每一行代表一个新加入的图片,前10000列是图片向量,第10001列是该图片的数字,保存在pic中。

    将这些图片压入到数据库的后面。

    读取之前数据库原有的图片向量,并与pic合并,得到目前拥有的所有的训练图片向量pic。

    Created with Raphaël 2.1.0图库图片名称fileNames数据库为空?全部导入newFileNames带入GetTrainPicture函数得到矩阵pic与数据库中原有数据合并压入数据库数据库图片名称item比较得到newFileNamesyesno

    以上就是本章写的所有内容,下面放出代码来详细解释一下。

    代码解析

    主文件

    import os
    import numpy as np
    import OperatePicture as OP
    import OperateDataBase as OD
    import csv
    
    ##Essential vavriable 基础变量
    #Standard size 标准大小
    N = 100
    #Gray threshold 灰度阈值
    color = 100/255
    
    #读取原CSV文件
    reader = list(csv.reader(open('DataBase.csv', encoding = 'utf-8')))
    #清除读取后的第一个空行
    del reader[0]
    #读取num目录下的所有文件名
    fileNames = os.listdir(r"./num/")
    #对比fileNames与reader,得到新增的图片newFileNames
    newFileNames = OD.NewFiles(fileNames, reader)
    print('New pictures are: 'newFileNames)
    #得到newFilesNames对应的矩阵
    pic = OP.GetTrainPicture(newFileNames)
    #将新增图片矩阵存入CSV中
    OD.SaveToCSV(pic, newFileNames)
    #将原数据库矩阵与新数据库矩阵合并
    pic = OD.Combination(reader, pic)

    我将两节内容分别封装在两个py文件里面,上一篇文章中的图片的切割与处理等所有内容我放在文件OperatePicture里面了,这一节的数据库处理放在了文件OperateDatabase里面。

    因为整个代码的逻辑我在上面已经捋过一遍了,所以我不再解释其中的内容,接下来针对每个函数开始讲解。

    OperateDatabase代码

    从上面的主文件中,我们首先用到了函数NewFiles,主要是对比fileNames和reader这两个文件中图片的名称有什么不同,返回值是新增的图片的名称的列表。下面是代码

    def NewFiles(fileNames, reader):
        '''判断是否有不同于数据库中的新文件加入'''
        #如果数据库中没有数据,则返回filenames
        if len(reader) == 0:
            return fileNames
        else:
            #从数据库中提取所有名称
            files = [item[10001] for item in reader]
            #需要加入的图片名称
            newFileNames = []
            for item in fileNames:
                #判断当前名称是否存在数据库中
                #如果不存在,则加入newFileNames
                if item not in files:
                    newFileNames.append(item)
            return newFileNames

    首先判断reader是否有内容,如果没有内容,说明是第一次执行,那么会直接把fileNames返回。否则才会进入下面进行比较。

    返回了newFileNames之后,就会把这个列表中的所有名称的图片通过GetTrainPicture函数得到一个1x10001大小的矩阵,具体过程请看我上一篇文章讲的内容。

    之后为了把新的数据存入CSV文件中,我们利用函数SaveToCSV将pic存入文件中,具体代码如下。

    def SaveToCSV(pic, fileNames):
        '''将pic与对应的dileNames存入CSV文件'''
        writer = csv.writer(open('Database.csv', 'a', newline = ''), dialect = 'excel')
        #将fileNames变为列表
        f = [item for item in fileNames]
        #每一行依次写入文件中
        for i in range(len(pic)):
            #将改行图片向量转为list
            item = pic[i].tolist()
            #将这个图片向量对应的名称f放入列表最后一个
            item.append(f[i])
            writer.writerow(item)

    当函数运行过后,会把pic矩阵对应的内容直接给续写入CSV文件中,相当于数据库操纵的写入,并不会覆盖之前原有的数据。

    之后我们需要将数据库原有的一大堆数据reader和新加进来的数据pic合并到pic里面,所以利用Combination函数将两个矩阵合并,代码如下

    def Combination(reader, pic):
        '''将两个矩阵reader与pic合并'''
        #两个矩阵的总行数
        l = len(reader) + len(pic)
        #初始化新的矩阵
        newPic = np.zeros(l*10001).reshape(l, 10001)
        #将reader最后的那个字符串名称去掉
        for item in reader:
            item.pop()
        #将reader转化为numpy的矩阵形式
        reader = np.array(reader)
        #新矩阵前半部分放reader,后半部分放pic
        if len(reader) != 0:
            newPic[0:len(reader), :] = reader
        newPic[len(reader):len(pic), :] = pic
        return newPic

    因为reader最后一行还包括了一个图片的名称,所以先利用pop将其去掉,之后转化为矩阵形式,然后再直接放入矩阵中。这个矩阵操作可能没有见过,下面我详细解释一下。

    假如我现在有一个2x3的矩阵和一个2x2的矩阵

    m = [[1 2 3]
         [4 5 6]]
    n = [[7 8]
         [9 1]]

    我可以进行如下操作

    #操作一
    m[:, 0:2] = n
    print(m)
    #操作二
    m[:, 1:3] = n
    print(m)
    
    #以下为输出结果
    #操作一
    [[7 8 3]
     [9 1 6]]
    #操作二
    [[7 7 8]
     [9 9 1]]

    可以看出操作一直接把m的第一二列给替换成n,操作二把m的第二三列替换成了n。具体过程可以百度查一下numpy的矩阵的操作,也可以自己总结规律,不细讲了。

    以上就是这一篇的全部代码。

    小结

    这一篇我相当于用CSV文件制作了一个非常简陋的数据库,能够执行的操作只有识别已有内容NewFiles与添加内容SaveToCSV,并没有插入、删改等操作。主要是我觉得这两个函数目前已经够用,因此只写了这两个操作,所以再需求已经被满足的情况下就不再拓展了。

    所有的源代码已经上传到了我的GitHub上,可以前去下载,谢谢阅读。

    如果喜欢的话麻烦点一个喜欢哦,加关注可以得到超厉害的更新提醒。

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  • 如何检索获取安卓图片数据库的所有信息: 使用内容解析者通过Uri: 获取这些信息 数据库位置:data/data/com.android.providers/media/databases/external.db 获取图库图片信息的Uri:Media.EXTERNAL_CONTENT_...

    1.Android中所有的多媒体文件除了存储在物理硬盘上,还会将文件信息(路径、id、类型、)保存到数据库中,这样当我们想要获取这些文件的信息时,就不需要耗时的扫描硬盘,只需要读数据库就可以了。Android平台中称手机终端内存为内部存储空间,称SD卡为外部存储空间。针对内部和外部存储空间中的媒体文件信息是分开管理的,各自有独立的数据库管理。外部存储空间和内部存储空间对应的卷标为”external”和”internal”。
    2.数据库的数据都会由相应的内容提供者暴露出来,根据预先定义的URI,可以轻松获取这些数据
    3.安卓有一个服务专门用于将文件信息扫描添加到数据库中,该服务开机自启动(监听了开机广播),也可以由开发人员在特定的时机主动发送广播更新数据库的信息,比如刚刚保存了一张图片希望立刻在图库中看到。

    第一种方式:启动    MediaScanner服务,后台扫描媒体文件
    启动方式:
    /**
    * 异步扫描SD卡多媒体文件,不阻塞当前线程
    *
    * @param ctx
    * @param file 扫描的指定文件
    */
    public static void scanMediaAsync(Context ctx, File file) {
    Intent scanner = new Intent(Intent.ACTION_MEDIA_SCANNER_SCAN_FILE);
    scanner.setData(Uri.fromFile(file));
    ctx.sendBroadcast(scanner);
    }

    开始扫描和结束扫描时都会发送一个全局的广播,第三方应用程序也可以通过注册这两个广播来避开在media 扫描的时候往改扫描文件夹里面写入或删除文件
    系统发送的开始扫描时广播和扫描完成的广播
    Uri uri = Uri.parse("file://" + directories[0]);
      sendBroadcast(new Intent(Intent.ACTION_MEDIA_SCANNER_STARTED, uri));
    ............
    sendBroadcast(new Intent(Intent.ACTION_MEDIA_SCANNER_FINISHED, uri));

    如何检索获取安卓图片数据库的所有信息

    使用内容解析者通过Uri:  获取这些信息
    数据库位置:data/data/com.android.providers/media/databases/external.db
    获取图库图片信息的Uri:Media.EXTERNAL_CONTENT_URI和Media.INTERNAL_CONTENT_URI分别是访问外部SD卡和内部存储数据库的Uri
    public static List<Map> getMediaImageInfo(Context ctx, Uri uri) {
    //可以手动指定获取的列
    String[] columns = new String[]{
    MediaStore.Images.Media.DATA, MediaStore.Images.Media._ID, MediaStore.Images.Media.TITLE, MediaStore.Images.Media.DISPLAY_NAME
    , MediaStore.Images.Media.LATITUDE, MediaStore.Images.Media.LONGITUDE, MediaStore.Images.Media.DATE_TAKEN};
    ContentResolver contentResolver = ctx.getContentResolver();
    // Uri uri = MediaStore.Images.Media.EXTERNAL_CONTENT_URI;//外部存储的SD卡的访问Uri
    // MediaStore.Images.Media.INTERNAL_CONTENT_URI
    Cursor cursor = contentResolver.query(uri, null, null, null, null);//获取全部列
    // Cursor cursor = contentResolver.query(uri, columns, null, null, null);//获取指定列
    if (cursor != null) {
    Map<String, String> item = null;
    List<Map> result = new ArrayList<>();
    while (cursor.moveToNext()) {
    String[] columnNames = cursor.getColumnNames();
    item = new HashMap<>();
    for (String colnmnName : columnNames) {
    int columnIndex = cursor.getColumnIndex(colnmnName);
    String columnValue = cursor.getString(columnIndex);
    item.put(colnmnName, columnValue);
    }
    result.add(item);
    Log.d("debug", "getMediaImageInfo() item=" + item);
    }
    Log.d("debug", "getMediaImageInfo() size=" + result.size() + ", result=" + result);
    return result;
    }
     
    return null;
    }
    获取音视频文件信息和这个大体相同:
    音频内容URL:  MediaStore.Audio.Media.EXTERNAL_CONTENT_URI    数据库位置:data/data/com.android.providers/media/databases/external.db
    视频内容URL:  MediaStore.Video.Media.EXTERNAL_CONTENT_URI    数据库位置:data/data/com.android.providers/media/databases.external.db
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  • 深度学习开源图片数据库汇总

    万次阅读 多人点赞 2017-05-08 16:26:49
    显然这也是非常耗时的,所以在入门阶段我们完全可以用现有的开源图片库快速完成前期的准备工作:ImageNet  ImageNet是根据WordNet层次结构(目前只有名词)组织的图像数据库,其中层次结构的每个节点都由数百和数...

    数据的准备工作是训练模型前的必要工作,显然这也是非常耗时的,所以在入门阶段我们完全可以用现有的开源图片库快速完成前期的准备工作:

    ImageNet

      ImageNet是根据WordNet层次结构(目前只有名词)组织的图像数据库,其中层次结构的每个节点都由数百和数千个图像描绘。 目前,数据库中每个节点平均拥有超过五百幅图像。 我们希望ImageNet将成为研究人员,教育工作者,学生以及分享我们对图片热情的所有人的有用资源。
      ImageNet的一些特点:
      ImageNet是全球最大的开源图片库,截至到现在(2017.5)ImageNet共有一千四百多万张图片。其中包括超过20000个synset(s),synset是近义词的合集,synsnet可以理解为ImageNet整理的标签。
      说到WordNet层次结构,就要提一下什么是WordNet,WordNet是普林斯顿大学开源的词汇库,可以理解为是一个词典。每个词语(word)可能有多个不同的语义,对应不同的sense。而每个不同的语义(sense)又可能对应多个词,如topic和subject在某些情况下是同义的,WordNet由Princeton 大学的心理学家,语言学家和计算机工程师联合设计的一种基于认知语言学的英语词典。它不是光把单词以字母顺序排列,而且按照单词的意义组成一个“单词的网络”。WordNet 主要有3个主概念 Synset, WordSense 和 Word。而ImageNet就是应用了synset这个概念,只是ImageNet目前只有名词。
      由于图片的版权问题,ImageNet中的图片以URLs的形式提供下载,也就是说ImageNet只提供这个图片在哪,而不直接提供图片本身。
    这里写图片描述
      我们在ImageNet搜索一个synset的时,左侧可以看到他的层次结构WordNet,在Download中提供了URLs的下载地址。

    CIFAR

      CIFAR由Alex Krizhevsky, Vinod Nair和 Geoffrey Hinton收集并整理,在Visual Dictionary的80万张图片中选择了6万张,并把它们分为CIFAR-10 和CIFAR-100。
      CIFAR-10数据集包含60000个32*32的彩色图像,共有10类。有50000个训练图像和10000个测试图像。数据集分为5个训练块和1个测试块,每个块有10000个图像。测试块包含从每类随机选择的1000个图像。训练块以随机的顺序包含这些图像,但一些训练块可能比其它类包含更多的图像。训练块每类包含5000个图像。
      CIFAR-100数据集包含100小类,每小类包含600个图像,其中有500个训练图像和100个测试图像。100类被分组为20个大类。
    这里写图片描述

    MNIST

      MNIST深度学习领域中大名鼎鼎的数据集—MNIST,几乎所有的深度学习教程的入门实例都是手写数字识别,而它们用到的库就是MNIST。这就好比我们学习一门语言的时候显示”hello world”。
      MNIST数据集共包含7万个样本,分别是手写体数字0~9,样本大小为28*28。

    这里写图片描述

    Labeled Faces in the Wild

      Labeled Faces in the Wild数据库中收集了1万3千多张人脸图像,共包含了5000多个人物。每个人标记除了人物的名字外,还包含了其他信息,比如性别,年龄等

    这里写图片描述

    Quick Draw

      Quick Draw是由google发布的涂鸦数据集,其中包含 5000 万张图画的集合,分成了 345 个类别,它其实就是张这个样子:
    这里写图片描述

      这么看起来这个数据集还是挺无聊的,它的发布其实是源于谷歌推出的 AutoDraw ,这是一个能把你的随手涂鸦变成绘画的人工智能技术工具,就是这样(谷歌总是在做一些很好玩的东西):
    这里写图片描述

      谷歌也曾发布论文和博客介绍了其背后的技术。实际上,AutoDraw 所用的技术基于谷歌先前的涂鸦实验「Quick, Draw!」。近日,谷歌发布了该项目背后的数据集,就是之前提到的Quick Draw数据集了。这个项目同时发布到了git上,在git的地址中对数据集进行了详细的介绍,在这里简要描述下:

      原始数据在 ndjson 文件中,并按类别进行了分割,按照如下格式:
    这里写图片描述

      该数据集在谷歌云存储服务中,在 ndjson 文件中分类存储。请参阅 Cloud Console 中的文件列表,数据集分类如下:

    Raw files (.ndjson)
    Simplified drawings files (.ndjson)
    Binary files (.bin)
    Numpy bitmap files (.npy)

      其中原始文件和简笔画都是.ndjson形式存储,同时提供了二进制文件(.bin)和Numpy 位图(.npy)文件。

    Binary files (.bin)
      我们也提供了简化后的绘画和元数据的定制二进制格式,可用于高效的压缩和加载。examples/binary_file_parser.py 给出了如何用 Python 加载该文件的示例。

    Numpy 位图(.npy)
      所有简化过的绘画也都被转换成了 28×28 的灰度位图,保存为 numpy 的 .npy 格式。该文件可以通过 np.load() 函数加载。

    AI-Challneger

      AI-Challneger是一个由创新工场发起的大赛,其中有6个项目,每一个项目下都提供了配套的数据集,比如场景分类项目下,到目前为止提供了三个数据集,分别是训练集(train),验证集(valuation)和测试集A(test_a),分别包含图片5w+,7k+,7k+;包含80类场景图,支持直接下载原图。
    这里写图片描述

    kaggle cats vs. dogs

      猫狗大战数据集,大名鼎鼎的kaggle大赛下的数据,一个二分类数据集,训练集中猫狗图片各12500张,测试集中猫狗图片共12500张,支持原图下载。
    这里写图片描述

    notMNIST

      notMNIST数据集起做这个名字是为了致敬MNIST,它提供了从A到J是个字母的图片,图片大小为28*28,而且图片不是手写字母,而是来源于网络上各种各样奇奇怪怪的图片,比如字母A:
    这里写图片描述
      该数据集提供了两个版本,其中large版中,每个类大概5.3W左右的图片,总数在53W个,类别间数据比较平均。

    Pascal VOC

      PASCAL VOC挑战赛是视觉对象的分类识别和检测的一个基准测试,提供了检测算法和学习性能的标准图像注释数据集和标准的评估系统。PASCAL VOC图片集包括20个目录:人类;动物(鸟、猫、牛、狗、马、羊);交通工具(飞机、自行车、船、公共汽车、小轿车、摩托车、火车);室内(瓶子、椅子、餐桌、盆栽植物、沙发、电视)。PASCAL VOC挑战赛在2012年后便不再举办,但其数据集图像质量好,标注完备,非常适合用来测试算法性能。

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    COCO common objects Dataset

      COCO数据集由微软赞助,其对于图像的标注信息不仅有类别、位置信息,还有对图像的语义文本描述,COCO数据集的开源使得近两三年来图像分割语义理解取得了巨大的进展,也几乎成为了图像语义理解算法性能评价的“标准”数据集。Google的开源show and tell生成模型就是在此数据集上测试的。
    目前包含的比赛项目有:
    1.目标检测(COCO Detection Challenge),包含两项比赛:
      输出目标物的边框即可(using bounding box output),也就是我们常说的目标检测(object detection)了
    要求把目标物从图像中分割出来(object segmentation output),即我们所说的图像语义分割(Semantic image segmentation)
    2.图像标注(COCO Captioning Challenge)
      具体说来就是一句话准确描述图片上的信息(producing image captions that are informative and accurate)。那这个怎么评分呢?目前是靠人工评分。
    3.人体关键点检测(COCO Keypoint Challenge)
      比赛要求是找到人在哪,然后定位到人体的一些关键点位置(The keypoint challenge involves simultaneously detecting people and localizing their keypoints)。
    这里写图片描述

    CityScapes

      CityScapes数据场景包括50个不同城市(主要在德国),春夏秋三个季节白天的场景,有大量的动态目标不同层次的场景和多样的背景。场景不包括下大雨的和下雪的,因为这种场景需要用特殊的技术处理。
      图像数据分为30类:除了有 5000帧细标注的(像素级别的),标注一张图时间控制在1.5h左右,精细标注的数据划分成如下图训练验证测试集,不是随机划分的,而是确保每个划分的数据集里面包含各种场景。最终有2975张用来训练,500张用来验证,1525张用来测试。此外,还有20000张弱标注的帧,只用来训练,标注一张图控制在7min内。
    这里写图片描述

    持续更新中……

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    简介:车牌图片数据库的子集,共500张图片,包括不同分辨率的标清图片和高清图片,其中720*288的有260张,768*576的有100张,1600*1200的有70张,2560*1920的有70张。每张图片都在文件名中标注了车牌号。主要用于车牌定位和识别等。如需更多的图片数据,请线下联系我们。


    用途:可用于道路监控分析,违章监控分析,一般图像分析,事件检测等。


    数据截图:


    数据堂免费提供数据挖掘数据集下载:http://www.datatang.com/data/29148
    数据堂 - 国内科研数据免费下载平台

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  • 数据库图片上传

    千次阅读 2019-05-17 12:06:28
    上图的思路:点击浏览按钮,弹出选择图片的窗体,筛选图片文件,声明一个io流文件等于选择的图片(选择的文件打开只读流),获取文件的长度(用户字节表示流的长度),声明数组等于文件的获取的长度,读取文件,从0...
  • PHP上传图片数据库

    千次阅读 2018-05-30 07:45:08
    但如果一个网站有多台服务器,就需要把图片发布到所有的服务器上才能正常使用(使用图片服务器的除外)如果把图片数据保存到数据库中,多台服务器间可以实现文件共享,节省空间。首先图片文件是二进制数据,所以需要...
  • C#上传图片数据库

    2019-05-22 23:23:53
    目录下建一个目录保存上传的图片 打开对话框获取图片绝对路径 用System.IO.File的Copy方法 把源路径的文件复制到\bin\Debug下新建的目录, 数据库保存文件名 使用时用数据库保存文件名和相对路径调用 private...
  • 怎样将图片存入数据库

    千次阅读 2019-01-08 02:28:48
    NET下如何上传图片数据库,并且读出图片 首先在SQL Server中建立一个图片存储的数库表,ImageData Column为图象二进制数据储存字段 ,ImageContentType Column为图象文件类型记录字段,ImageDescription ...

空空如也

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