翻译为java代码 public FileContentResult ShowImg(int id) { var accessory = ProviderManager.GetProvider<AccessoryProviderBase>().FirstOrDefault<Accessory>(t => t.Id == id); var attachment = ProviderManager.GetProvider<AttachmentProviderBase>().FirstOrDefault<Attachment>(t => t.Id == accessory.AttachmentId); var path = Path.Combine(AttachmentProviderBase.FilePath, attachment.RelativePath); byte[] bytes = System.IO.File.ReadAllBytes(path); if (bytes != null) { return File(bytes, MediaTypeNames.Image.Jpeg); } return null; }

时间: 2024-02-14 19:06:20 浏览: 90
以下是 Java 代码的翻译,实现的功能与 C# 代码相同: ``` import org.springframework.http.MediaType; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody; import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.StreamingResponseBody; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.nio.file.Files; import java.nio.file.Path; import java.nio.file.Paths; @Controller public class ImageController { @GetMapping("/image/{id}") @ResponseBody public StreamingResponseBody showImage(@PathVariable("id") int id) throws IOException { Accessory accessory = ProviderManager.getProvider(AccessoryProviderBase.class).findFirst(Accessory.class, t -> t.getId() == id); Attachment attachment = ProviderManager.getProvider(AttachmentProviderBase.class).findFirst(Attachment.class, t -> t.getId() == accessory.getAttachmentId()); Path imagePath = Paths.get(AttachmentProviderBase.getFilePath(), attachment.getRelativePath()); byte[] imageBytes = Files.readAllBytes(imagePath); return outputStream -> { outputStream.write(imageBytes); outputStream.flush(); }; } } ``` 需要注意的是,Java 代码中使用了 Spring MVC 框架和 Java 8 的 NIO API 实现了图片的读取和返回。同时,Java 代码中使用了 lambda 表达式作为查询条件,这是 Java 8 中新增的语法特性。
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以下代码发生TypeError: Expected Ptrcv::UMat for argument 'mat',代码如下: def on_pushButton_5_clicked(self): # 读取左相机图像 left_image_path = '1_left.JPG' # 替换为实际图像的路径 left_image = cv2.imread(left_image_path) # 转换为HSV颜色空间 hsv_image = cv2.cvtColor(left_image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 定义红色的HSV颜色范围 lower_red = np.array([0, 100, 100]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) # 对图像进行红色阈值处理 red_mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_red, upper_red) # 执行形态学操作,去除噪声 kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) red_mask = cv2.morphologyEx(red_mask, cv2.MORPH_OPEN, kernel) # 查找红色轮廓 contours, _ = cv2.findContours(red_mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) # 保留最大的两个轮廓 contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)[:2] # 遍历轮廓并绘制圆心和坐标 for contour in contours: # 计算轮廓的最小外接圆 (x, y), radius = cv2.minEnclosingCircle(contour) center = (int(x), int(y)) radius = int(radius) # 绘制圆心 cv2.circle(left_image, center, 3, (0, 255, 0), -1) # 绘制圆形轮廓 cv2.circle(left_image, center, radius, (0, 0, 255), 2) # 绘制坐标 text = f'({int(x)}, {int(y)})' cv2.putText(left_image, text, (int(x) + 10, int(y) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Result', cv2.circle) cv2.waitKey() showImg = cv2.cvtColor('image', cv2.COLOR_BGR2RGB) qImgae = QImage(showImg, showImg.shape[1], showImg.shape[0], showImg.shape[1]*3, QImage.Format_RGB888) self.label.setPixmap(QPixmap(qImage).scaled(self.label.width(), self.label.height(), Qt.KeepAspectRatio))

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