参照8.5实例解析——web页面元素提取，编写代码，提取图像URL。只用print实现如下输出： 图像列表中，png图像文件为：20180112025424524.png 对应的URL为：http://image.nationalgeographic.com.cn/2018/0112/20180112025424524.png

好的，这个问题可以使用Python的requests和BeautifulSoup库来解决。以下是代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 定义目标url
url = "http://image.nationalgeographic.com.cn/2018/0112/20180112025424524.png"

# 请求目标url
response = requests.get(url)

# 解析html页面
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# 获取图片的文件名
img_filename = url.split('/')[-1]

# 输出结果
print("图像列表中，png图像文件为：{}".format(img_filename))
print("对应的URL为：{}".format(url))

这个示例代码会获取目标url的文件名和URL，然后输出这些属性值。你可以根据实际情况对代码进行修改和调整，比如筛选出特定格式的图片、过滤掉重复的URL等。同时，爬虫需要遵守网站的Robots协议和相关法律法规，不得滥用和非法使用。

相关问题

2．先复制envirsci.txt文件到自己文件夹中并改名为envirsci.html，然后完成教材第8章实例解析——Web页面元素提取，实现从安师大环境和生态学院网站首页中提取、输出和保存图片链接，保存图片链接的文件命名为envirsciUrls.txt，位置为自己的文件夹。（要求程序交互友好、足够强壮）

好的，这是一个涉及网页爬虫和文件操作的问题。您需要编写一个能够从网页中提取图片链接并保存到文件中的程序。以下是一个示例程序，您可以参考它进行开发：

import os
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_image_urls(url):
    """从指定URL中提取图片链接"""
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    urls = []
    for img in soup.find_all('img'):
        src = img.get('src')
        if src and src.startswith('http'):
            urls.append(src)
    return urls

def save_image_urls(urls):
    """将提取到的图片链接保存到文件中"""
    with open('envirsciUrls.txt', 'w') as f:
        for url in urls:
            f.write(url + '\n')

if __name__ == '__main__':
    url = input('请输入要提取图片链接的网页URL：')
    if not url.startswith('http'):
        print('URL格式错误！')
    else:
        urls = get_image_urls(url)
        if not urls:
            print('未找到图片链接！')
        else:
            save_image_urls(urls)
            print('图片链接已保存到envirsciUrls.txt文件中！')

该程序的主要流程如下：

1. 用户输入要提取图片链接的网页URL；
2. 程序检查URL格式是否正确，如果格式错误则提示用户，结束程序；
3. 如果URL格式正确，则从网页中提取所有图片链接；
4. 将提取到的图片链接保存到envirsciUrls.txt文件中。

需要注意的是，程序中使用了Python标准库中的requests和BeautifulSoup库来进行网页访问和HTML解析。在提取图片链接时，程序使用了find_all()方法来查找HTML中所有的<img>标签，并获取其src属性值。在保存图片链接时，程序使用了文件写入操作，将每个链接写入到文件中。

希望这个示例程序能够帮助到您，如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请随时向我提问。

在图像分类中，如何提取图像的纹理和颜色进行分类，请写出实例的python代码

在图像分类中，可以使用灰度共生矩阵（GLCM）来提取图像的纹理信息，同时可以使用直方图来提取图像的颜色信息。下面是一个使用Python进行图像分类的示例代码，其中使用了GLCM和直方图特征：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算灰度共生矩阵
glcm = cv2.calcGLCM(gray, [1], 0, 256)

# 计算灰度共生矩阵的特征
contrast = cv2.compareHist(glcm, np.array([1]), cv2.HISTCMP_CORREL)
dissimilarity = cv2.compareHist(glcm, np.array([1]), cv2.HISTCMP_CHISQR)
homogeneity = cv2.compareHist(glcm, np.array([1]), cv2.HISTCMP_INTERSECT)
energy = cv2.compareHist(glcm, np.array([1]), cv2.HISTCMP_BHATTACHARYYA)

# 计算图像的直方图
hist = cv2.calcHist([img], [0, 1, 2], None, [256, 256, 256], [0, 256, 0, 256, 0, 256])

# 将直方图归一化
hist = cv2.normalize(hist, hist)

# 将GLCM特征和直方图特征合并
features = np.concatenate((contrast, dissimilarity, homogeneity, energy, hist.flatten()))

# 将特征归一化
features_norm = cv2.normalize(features, features)

# 输出特征向量
print(features_norm)

在这个示例代码中，我们首先读取了一张图像，并将其转换为灰度图像。然后使用`cv2.calcGLCM()`函数计算灰度共生矩阵，再使用`cv2.compareHist()`函数计算灰度共生矩阵的特征。同时，我们还使用`cv2.calcHist()`函数计算了图像的直方图，并将其归一化。最后，我们将GLCM特征和直方图特征合并，并将其归一化，得到最终的特征向量。