java 抓取网络图片

时间: 2023-10-14 13:02:51 浏览: 39
你可以使用 Java 的 URL 和 BufferedImage 类来抓取网络图片。以下是一个示例代码: ```java import java.io.*; import java.net.*; import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.image.BufferedImage; public class ImageDownloader { public static void main(String[] args) { try { // 从网络获取图片 URL url = new URL("http://example.com/image.jpg"); BufferedImage image = ImageIO.read(url); // 将图片保存到本地文件 File output = new File("image.jpg"); ImageIO.write(image, "jpg", output); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } ``` 你需要将 `http://example.com/image.jpg` 替换成你要抓取的图片的 URL,然后运行这个程序即可将图片保存到本地。
相关问题

java 抓取图片的人脸

Java 抓取图片中的人脸可以使用 OpenCV 库实现。OpenCV 是一个开放源码的计算机视觉库,它支持多种操作系统和编程语言。OpenCV 中有人脸识别的模块,可以识别图像中的人脸并将其框出。 具体来说,可以按照以下步骤实现 Java 抓取图片中的人脸: 1. 安装 OpenCV 库,并在 Java 中调用它的人脸识别模块。 2. 加载需要识别的图片,并将其转换为灰度图像。 3. 在图像中进行人脸检测。可以使用 OpenCV 提供的预训练的级联分类器(Cascade Classifier)进行检测。级联分类器是一种由 Haar 特征分类器组成的级联检测器,它可以快速地检测出图片中的人脸。 4. 如果检测到人脸,则将其框出并用矩形标记出来。 5. 将识别出的人脸保存下来或者进行其他处理。 需要注意的是,OpenCV 的人脸识别模块对于人脸的检测可能会出现一些误差。为了提高准确性,可以尝试使用更加复杂的分类器或者进行参数调整。此外, OpenCV也支持人脸识别和追踪等功能的实现,可以根据需要进行相应的开发。

java 抓取网页_java抓取网页

Java 抓取网页的方式有很多种,其中比较常用的方式是使用 Java 提供的 URL 和 HttpURLConnection 类来实现。 以下是一个简单的 Java 抓取网页的示例代码: ```java import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStreamReader; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; public class WebPageFetcher { public static void main(String[] args) { try { // 创建URL对象 URL url = new URL("https://www.example.com"); // 打开URL连接 HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection(); // 设置请求方式为GET conn.setRequestMethod("GET"); // 获取输入流 BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(conn.getInputStream())); String line; // 读取数据 while ((line = in.readLine()) != null) { System.out.println(line); } // 关闭输入流 in.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } ``` 以上代码使用 HttpURLConnection 对象向指定 URL 发送 GET 请求,并将响应数据输出到控制台。可以根据需要进行修改,例如添加请求头、设置超时时间等。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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