Java怎么处理这样的json数据{ "x1": 37, "y1": 63, "x2": 160, "y2": 110 }

时间: 2023-09-19 08:09:01 浏览: 42
你可以使用Java中的JSON库来处理这样的JSON数据。下面是使用Jackson库来解析和处理JSON数据的示例代码: ```java import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode; import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; public class JsonExample { public static void main(String[] args) { String json = "{ \"x1\": 37, \"y1\": 63, \"x2\": 160, \"y2\": 110 }"; try { ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); // 将JSON字符串解析为JsonNode对象 JsonNode jsonNode = objectMapper.readTree(json); // 获取具体的值 int x1 = jsonNode.get("x1").asInt(); int y1 = jsonNode.get("y1").asInt(); int x2 = jsonNode.get("x2").asInt(); int y2 = jsonNode.get("y2").asInt(); // 打印结果 System.out.println("x1: " + x1); System.out.println("y1: " + y1); System.out.println("x2: " + x2); System.out.println("y2: " + y2); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } ``` 请注意,此示例使用了Jackson库,您需要在项目中添加相应的依赖。您可以在Maven或Gradle构建文件中添加以下依赖: Maven: ```xml <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-databind</artifactId> <version>2.12.3</version> </dependency> ``` Gradle: ```groovy implementation 'com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind:2.12.3' ``` 这将使您能够使用`ObjectMapper`类和`JsonNode`类来解析和处理JSON数据。

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处理嵌套json格式的数据。。。 public static void main(String[] args) { // 官方API http://www.json.org/java/ /* 购物车中信息 goods_cart={cart_1325036696007:{goods_id:"100015",goods_name:"澳大利亚进口绵羊",goods_imgsrc:"http://192.168.1.180:7001//gwadmin/uploadimg/spxc/2011/12/9/100016_00948703_68.jpg",specs:"b555bfj05d7dcg307h91323398584156",specsstr:"颜色:黑色 尺寸:L",price:4765,stock:15,count:6},cart_1325036702105:{goods_id:"100015",goods_name:"澳大利亚进口绵羊",goods_imgsrc:"http://192.168.1.180:7001//gwadmin/uploadimg/spxc/2011/12/9/100016_00948703_68.jpg",specs:"787a9f5he93chcifh951323398314484",specsstr:"颜色:黑色 尺寸:XL",price:4700.15,stock:12,count:1},cart_1325136643984:{goods_id:"100015",goods_name:"澳大利亚进口绵羊",goods_imgsrc:"http://192.168.1.180:7001//gwadmin/uploadimg/spxc/2011/12/9/100015_00399656_68.jpg",specs:"8466347bi6eia43hd6j1323398639859",specsstr:"颜色:灰色 尺寸:XL",price:4600,stock:3,count:1}}; * **/ try{ String s0 = "{cart_1325036696007:{goods_id:"100015",goods_name:"澳大利亚进口绵羊",goods_imgsrc:"http://192.168.1.180:7001//gwadmin/uploadimg/spxc/2011/12/9/100016_00948703_68.jpg",specs:"b555bfj05d7dcg307h91323398584156",specsstr:"颜色:黑色 尺寸:L",price:4765,stock:15,count:6},cart_1325036702105:{goods_id:"100015",goods_name:"澳大利亚进口绵羊",goods_imgsrc:"http://192.168.1.180:7001//gwadmin/uploadimg/spxc/2011/12/9/100016_00948703_68.jpg",specs:"787a9f5he93chcifh951323398314484",specsstr:"颜色:黑色 尺寸:XL",price:4700.15,stock:12,count:1},cart_1325136643984:{goods_id:"100015",goods_name:"澳大利亚进口绵羊",goods_imgsrc:"http://192.168.1.180:7001//gwadmin/uploadimg/spxc/2011/12/9/100015_00399656_68.jpg",specs:"8466347bi6eia43hd6j1323398639859",specsstr:"颜色:灰色 尺寸:XL",price:4600,stock:3,count:1}};"; String s= java.net.URLDecoder.decode(s0, "utf-8"); System.out.println(s); JSONObject o = new JSONObject(s); System.out.println(o.get("cart_1325036696007")); //根据属性,获取值 System.out.println(o.toString()); //得到字符串 System.out.println(o.names().get(2)); //获取对象中第三组属性名 System.out.println(o.names().length()); //获取对象中属性个数 //System.out.println(o.names().getJSONArray(1)); //获取对象中属性个数 //names(jsonObjectName) 私有方法 获取该对象的所有属性名,返回成JSONArray。 //JSONObject.getNames(jsonObjectName) 静态方法 获取对象的所有属性名,返回成数组。 System.out.println(JSONObject.getNames(o.getJSONObject("cart_1325036696007"))[1]); System.out.println(o.getJSONObject("cart_1325036696007").names().get(1)); System.out.println(o.length()); //共有几组对象 System.out.println(o.has("cart_1325036696007")); //有无该该值 /* 遍历json中的每一组元素*/ String name = null; JSONObject t_o = null; for(int i=0; i<o.length(); i++){ name = JSONObject.getNames(o)[i]; System.out.println("商品项ID:"+name); t_o = o.getJSONObject(name); for(int j=0; j< t_o.length(); j++){ name = JSONObject.getNames(t_o)[j]; System.out.print(name+":"+t_o.get(name)+" "); } System.out.println(); } }catch(Exception e){ e.printStackTrace(); } }

翻译每行代码的意思 def IOU(boxes, classes, scores, controlRectangle, controlInvalid, url): # numpy转list boxes = boxes.tolist() classes = classes.tolist() scores = scores.tolist() # 读取配置文件 if os.path.exists('stream_dict.txt'): with open('stream_dict.txt', 'r') as f: stream_dict = json.load(f) else: stream_dict = {} if os.path.exists('cameraId_dict.txt'): with open('cameraId_dict.txt', 'r') as f: cameraId_dict = json.load(f) else: cameraId_dict = {} cameraId = cameraId_dict[url] try: w = int(stream_dict[cameraId][1].split(',')[0]) h = int(stream_dict[cameraId][1].split(',')[1]) except: w = 1920 h = 1080 h1 = (w - h) * 0.5 / w * 640 img_h = 640 - h1 * 2 if controlRectangle == [] and controlInvalid == []: boxes1 = boxes classes1 = classes scores1 = scores if controlRectangle != []: boxes1 = [] classes1 = [] scores1 = [] for i in range(len(boxes)): for j in range(len(controlRectangle)): a = boxes[i] c = classes[i] s = scores[i] x1 = a[0] y1 = a[1] x2 = a[2] y2 = a[3] d = [x1, y1, x2, y2, x2, y1, x1, y2] b = [controlRectangle[j][0]*640, h1 + controlRectangle[j][1]*img_h, controlRectangle[j][2]*640, h1 + controlRectangle[j][3]*img_h, controlRectangle[j][4]*640, h1 + controlRectangle[j][5]*img_h, controlRectangle[j][6]*640, h1 + controlRectangle[j][7]*img_h] iou = calculate_iou(d, b) if iou > 0: boxes1.append(a) classes1.append(c) scores1.append(s) break else: boxes1 = boxes classes1 = classes scores1 = scores if controlInvalid != []: boxes2 = copy.deepcopy(boxes1) classes2 = copy.deepcopy(classes1) scores2 = copy.deepcopy(scores1) for i in range(len(boxes2)): for j in range(len(controlInvalid)): a = boxes2[i] c = classes2[i] s = scores2[i] x1 = a[0] y1 = a[1] x2 = a[2] y2 = a[3] d = [x1, y1, x2, y2, x2, y1, x1, y2] b = [controlInvalid[j][0]*640, h1 + controlInvalid[j][1]*img_h, controlInvalid[j][2]*640, h1 + controlInvalid[j][3]*img_h, controlInvalid[j][4]*640, h1 + controlInvalid[j][5]*img_h, controlInvalid[j][6]*640, h1 + controlInvalid[j][7]*img_h] iou = calculate_iou(d, b) if iou > 0: del boxes1[i] del classes1[i] del scores1[i] break boxes1 = np.array(boxes1) classes1 = np.array(classes1) scores1 = np.array(scores1) return boxes1, classes1, scores1

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