try { if (!bstd) { rs = stmt.executeQuery("select * from unpw where qx=1"); } else { rs = stmt.executeQuery("select * from unpw where qx=0 and un='" + myh + "'"); } while (rs.next() && j1 <= row) { yh = rs.getString("un"); mm = rs.getString("pw"); j1++; } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); }

这段代码是一个try-catch块，用于从数据库中查询数据并将结果存储在yh和mm变量中。如果bstd变量为false，则查询所有权限等于1的记录；否则，查询权限等于0且用户名等于myh的记录。查询结果将被存储在ResultSet对象rs中，并通过while循环遍历每一条记录。在循环中，从rs对象中获取用户名和密码，并将其存储在yh和mm变量中。如果发生SQLException异常，则将其打印出来。

需要注意的是，这段代码存在SQL注入的风险，应该使用参数化查询或者对输入进行严格的验证来避免安全问题。

相关问题

MATLAB计算黑白照片与彩色化后的色差代码

以下是MATLAB的代码，用于计算黑白照片与彩色化后的色差：

% 读取黑白照片和彩色化后的照片
gray_img = imread('gray_image.png');
colorized_img = imread('colorized_image.png');

% 将两张图片转换为 Lab 颜色空间
gray_img_Lab = rgb2lab(gray_img);
colorized_img_Lab = rgb2lab(colorized_img);

% 计算两张图片的 Delta E 色差
deltaE = deltaE2000(gray_img_Lab, colorized_img_Lab);

% 显示 Delta E 色差结果
disp(['Delta E 色差: ', num2str(deltaE)]);

% Delta E 色差计算函数
function de = deltaE2000(Lab1, Lab2)

% 计算每个像素点的 Delta E 色差
de = sqrt(sum((deltaE2000_helper(Lab1)-deltaE2000_helper(Lab2)).^2,2));

end

% Delta E 色差计算辅助函数
function de = deltaE2000_helper(Lab)

% 定义常量
kL = 1;
kC = 1;
kH = 1;
kl1 = 0.045;
kl2 = 0.015;
kh1 = 0.015;
kh2 = 0.045;
kc1 = 0.045;
kc2 = 0.015;
PI = atan(1)*4;

% 提取 L，a，b 三个通道
L = Lab(:, :, 1);
a = Lab(:, :, 2);
b = Lab(:, :, 3);

% 计算 L，a，b 三个通道的均值
Lm = mean2(L);
am = mean2(a);
bm = mean2(b);

% 计算 L，a，b 三个通道的标准差
Lstd = std2(L);
astd = std2(a);
bstd = std2(b);

% 计算 SL
SL = 1 + kl1*(Lm-50)^2 / sqrt(20+(Lm-50)^2) + kl2*Lstd;

% 计算 SC
SC = 1 + kc1*astd / sqrt(20+astd^2) + kc2*bstd / sqrt(20+bstd^2);

% 计算 SH
deltaL = L(:, [2:end end], :) - L(:, [1 1:end-1], :);
deltaa = a(:, [2:end end], :) - a(:, [1 1:end-1], :);
deltab = b(:, [2:end end], :) - b(:, [1 1:end-1], :);
deltaE = sqrt(deltaL.^2 + deltaa.^2 + deltab.^2);
deltaECM = mean2(deltaE);
SLdelta = 1 + kl1*(deltaECM-1)^2 / sqrt(0.005+deltaECM^2);
SH = 1 + kh1*SC*SLdelta / sqrt(0.015+SC*SLdelta) + kh2*SC*SLdelta / sqrt(0.015+SC*SLdelta)*(am^2+bm^2)^(1/2);

% 计算 Delta L，Delta C，Delta H
deltaL = L-L([2:end end], :, :);
deltaa = a-a([2:end end], :, :);
deltab = b-b([2:end end], :, :);
deltaC = sqrt(deltaa.^2 + deltab.^2 - deltaE.^2);
deltaH = atan2(deltab, deltaa);

% 将 Delta H 转换到 0 到 2*PI 范围内
deltaH(deltaH<0) = deltaH(deltaH<0) + 2*PI;

% 计算 DH
DH = deltaH;
DH(deltaH > PI) = deltaH(deltaH > PI) - 2*PI;

% 计算 DE
de = sqrt((deltaL/(kL*SL)).^2 + (deltaC/(kC*SC)).^2 + (DH/(kH*SH)).^2);

end

代码中使用了 Delta E 2000 公式来计算色差。Delta E 2000 是一种广泛使用的计算颜色差异的方法，它考虑了人眼对不同颜色的感知差异，因此可以更准确地计算颜色之间的差异。

（2）读取图像的三个不同分量值； >> R=I(:,:,1); >> G=I(:,:,2); >> B=I(:,:,3); （3）求取各个分量的平均值 >> Ravg1=mean2(R); >> Gavg1=mean2(G); >> Bavg1=mean2(B); （4）求取各个分量的标准差 Rstd1=std(std(R)); （5）分析不同颜色图像的各个分量的平均值和标准差按要求写一段matlab代码

下面是一段 MATLAB 代码，用于读取图像的三个不同分量值，求取各个分量的平均值和标准差：

% 读取图像
I = imread('image.jpg');

% 读取不同分量
R = I(:,:,1);
G = I(:,:,2);
B = I(:,:,3);

% 求取各个分量的平均值
Ravg = mean2(R);
Gavg = mean2(G);
Bavg = mean2(B);

% 求取各个分量的标准差
Rstd = std2(R);
Gstd = std2(G);
Bstd = std2(B);

% 打印结果
fprintf('红色分量平均值：%.2f，标准差：%.2f\n', Ravg, Rstd);
fprintf('绿色分量平均值：%.2f，标准差：%.2f\n', Gavg, Gstd);
fprintf('蓝色分量平均值：%.2f，标准差：%.2f\n', Bavg, Bstd);

其中，`imread` 函数用于读取图像，`mean2` 函数用于求取矩阵的平均值，`std2` 函数用于求取矩阵的标准差。最后，使用 `fprintf` 函数将结果打印出来。