java – 为什么我的BufferedImage从ImageIO.read()接收一个空值

weixin_38082021 2019-09-12 01:16:01
BufferedImage = ImageIO.read(getClass().getResourceAsStream("/Images/player.gif")); 首先,是的,我确实将图像文件夹添加到了我的类路径中. 为此,我收到错误java.lang.IllegalArgumentException:input == null! 我不明白为什么上面的代码不起作用.从我读到的一切,我不明白为什么它不会.我被告知我应该使用FileInputStream而不是GetResourceAsStream,但正如我刚才所说,我不明白为什么.我已经阅读了有关方法和各种指南的文档,这似乎可行. 编辑:好的,尝试清除一些关于我在类路径中的内容. 这是在Eclipse中创建的项目.一切都在项目文件夹DreamGame中,包括“Images”文件夹.当然,DreamGame是在类路径中.我知道这是有效的,因为我正在使用代码中前面提供的gif信息读取/ Images中的文本文件. 所以我有:/DreamGame/Images/player.gif 编辑2:当前在原始帖子中的行是所有正在传递的行;没有/DreamGame/Images/player.gif,只是/Images/player.gif.这是来自ImagesLoader类中的方法,该方法在创建PlayerSprite中的对象时调用.主要类是DreamGame.我正在使用Run选项直接从Eclipse运行代码而没有特殊参数 试图弄清楚如何找到正在加载类的类加载器.对不起,与大多数人相比,我对此非常陌生. 好的,这就是getClassLoader()给我的东西:sun.misc.Launcher$AppClassLoader@4ba778 getClass().getResource(getClass().getName()“.class”)返回/home/gixugif/Documents/projects/DreamGame/bin/ImagesLoader.class 图像文件也被放入bin中.要仔细检查,我从bin中删除了文件,清理了项目并运行它.仍然有同样的问题,图像文件回到bin
...全文
822 1 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
1 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
weixin_38085230 2019-09-12
  • 打赏
  • 举报
回复
基本上,Class.getResourceAsStream不会按照您的想法执行. 它试图获取相对于该类的类加载器的资源 – 所以除非你有一个以你的文件系统根目录作为其根目录的类加载器,否则它将找不到你所追求的文件. 听起来你应该真的有这样的东西: BufferedImage = ImageIO.read(getClass().getResourceAsStream("/Images/player.gif")) (编辑:显示的原始代码不同,并具有完整的文件系统路径.) 并确保将图像复制到当前类的类加载器的适当位置以获取Images目录.当你将它打包到一个jar文件中时,你也想要那里的Images目录. 编辑:这个位可能是问题: First of all, yes I did add the image folder to my classpath. images文件夹不应该在类路径中 – Images文件夹的父级应该是,因此当类加载器查找Images目录时,它将在其根目录下找到它.
这个是完整源码 python实现 大数据 Spark pyspark 可视化大屏+Kafka+FastAPI+Vue3 【深度学习毕业设计】人脸识别 智能门禁系统(深度学习+OpenCV DNN+FastAPI+Vue3) 源码+论文 完整版 数据库Mysql 出入控制是安防体系中的基础环节。长期以来,IC 卡、密码键盘和门禁钥匙在企事业单位中广泛使用,但存在卡片易丢失、密码易泄露、冒用难追溯等问题。尤其在人员流动性较高的园区与写字楼场景中,卡片补办成本高,权限变更往往滞后,管理方难以及时掌握“谁在何时从何处进出”的完整信息。近年来,深度学习推动生物特征识别技术快速落地,人脸识别因采集成本低、通行体验好、可与视频监控联动,成为智能门禁的主流方案之一。 在智慧园区和数字化办公场景中,门禁系统不仅要完成“开门”,还要完成“管人、管设备、管权限、管记录、管告警”的闭环。将人脸识别与后台管理系统结合,能够把身份核验、权限策略和安全事件处理统一到同一平台,提升管理效率与安全水平。对组织管理者而言,系统可以支撑考勤辅助、访客管控与安全审计;对通行者而言,非接触式识别减少了掏卡刷卡的繁琐步骤,也降低了交叉接触风险。因此,研究并实现一套结构清晰、技术路线明确、可演示可扩展的带人脸识别智能门禁系统,具有明确的工程意义与教学价值。 本课题选择 OpenCV DNN、YuNet 与 SFace 作为识别技术路线,结合 Python、FastAPI 与 Vue3 完成系统开发。该方案无需依赖商业闭源 SDK,模型文件体积较小,部署门槛低,适合本科毕业设计在有限硬件条件下完成可运行原型,同时又能体现深度学习在实际工程中的应用方式。与单纯调用云端识别 API 相比,本地化推理更有利于保护人脸生物特征数据,也便于在论文中完整展示算法调用链路与系统设计细节。 从人才培养角度看,本课题横跨软件工程、数据库原

479

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
其他技术讨论专区
其他 技术论坛(原bbs)
社区管理员
  • 其他技术讨论专区社区
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧