Java实现Bing背景图片下载器教程

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0 下载量 55 浏览量 更新于2024-10-22 收藏 1.02MB RAR 举报
资源摘要信息:"该资源主要介绍了一个Java程序,该程序的作用是获取Bing搜索引擎主页的背景图片。Bing是微软公司推出的搜索引擎,每天都会更换其主页背景图片。这个Java程序能够获取当前的Bing背景图片,并且下载的图片分辨率是1920×1080像素,高清无水印。这程序对于喜欢收集高清壁纸的用户来说非常有用。" 知识点说明: 1. Java编程语言:Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言,它具有跨平台、面向对象、多线程等特性。Java通常用于开发企业级应用、安卓应用以及各种服务器端程序。在这个资源中,Java被用来编写一个能够自动下载图片的程序。 2. Bing背景图片获取:Bing是微软公司推出的搜索引擎,它以其高质量的每日壁纸而闻名。Bing通常每天更换一次背景图片,这些图片通常具有很高的分辨率和艺术价值。该资源中的Java程序能够自动下载这些图片。 3. 网络编程:该Java程序很可能涉及到了网络编程的知识。网络编程是指开发可以在网络上运行的软件应用程序。这通常涉及到了使用Java网络类库中的类和接口,例如***包下的URL、URLConnection、Socket等。网络编程允许Java程序通过网络发送和接收数据。 4. 高清图片分辨率:该资源明确提到下载的Bing背景图片分辨率为1920×1080像素,这通常被称为全高清(Full HD)分辨率。这意味着图片清晰度非常高,可以提供很好的视觉体验。 5. 无水印:资源中强调了下载的Bing背景图片是“无水印”的。在很多情况下,网站提供的图片可能会包含水印或者某些标记,以防止盗用。该程序能够获取到没有任何标记的原始图片。 6. 文件操作:该Java程序还需要具有处理文件的能力,例如读取、下载、保存图片等。在Java中,文件操作通常使用java.io包下的相关类和接口来完成,如FileInputStream、FileOutputStream、BufferedInputStream等。 7. 自动化:该资源中的程序是自动化的,这意味着用户无需手动去Bing网站下载背景图片,程序可以每天自动执行这一任务,实现自动化的壁纸更新。 8. 开源项目:虽然资源描述中没有明确指出,但很可能该Java程序是一个开源项目,因为“_9KD”可能代表了该项目或程序的名称或者是作者的缩写。开源项目意味着源代码是公开的,允许他人查看、修改和重新分发软件。 9. Java版本:资源标题中提到的"java1080"可能是指该程序兼容的Java版本,或者是为了符合1080p的分辨率而命名的。这表明在开发该程序时,开发人员可能考虑到了不同Java版本的兼容性问题。 10. 资源名称格式:最后,资源名称的格式“【标题】:【Java】getBingBackground.rar_9KD_Bing背景_java_java1080”反映了资源的命名习惯。通常,资源名称会包含关键信息,如编程语言、项目功能、标签等,以便于用户在搜索时能快速找到需要的内容。

import pyntcloud from scipy.spatial import cKDTree import numpy as np def pass_through(cloud, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="z"): """ 直通滤波 :param cloud:输入点云 :param limit_min: 滤波条件的最小值 :param limit_max: 滤波条件的最大值 :param filter_value_name: 滤波字段(x or y or z) :return: 位于[limit_min,limit_max]范围的点云 """ points = np.asarray(cloud.points) if filter_value_name == "x": ind = np.where((points[:, 0] >= limit_min) & (points[:, 0] <= limit_max))[0] x_cloud = pcd.select_by_index(ind) return x_cloud elif filter_value_name == "y": ind = np.where((points[:, 1] >= limit_min) & (points[:, 1] <= limit_max))[0] y_cloud = cloud.select_by_index(ind) return y_cloud elif filter_value_name == "z": ind = np.where((points[:, 2] >= limit_min) & (points[:, 2] <= limit_max))[0] z_cloud = pcd.select_by_index(ind) return z_cloud # -------------------读取点云数据并可视化------------------------ # 读取原始点云数据 cloud_before=pyntcloud.PyntCloud.from_file("./data/pcd/000000.pcd") # 进行点云下采样/滤波操作 # 假设得到了处理后的点云(下采样或滤波后) pcd = o3d.io.read_point_cloud("./data/pcd/000000.pcd") filtered_cloud = pass_through(pcd, limit_min=-10, limit_max=10, filter_value_name="x") # 获得原始点云和处理后的点云的坐标值 points_before = cloud_before.points.values points_after = filtered_cloud.points.values # 使用KD-Tree将两组点云数据匹配对应,求解最近邻距离 kdtree_before = cKDTree(points_before) distances, _ = kdtree_before.query(points_after) # 计算平均距离误差 ade = np.mean(distances) print("滤波前后的点云平均距离误差为:", ade) o3d.visualization.draw_geometries([filtered_cloud], window_name="直通滤波", width=1024, height=768, left=50, top=50, mesh_show_back_face=False) # 创建一个窗口,设置窗口大小为800x600 vis = o3d.visualization.Visualizer() vis.create_window(width=800, height=600) # 设置视角点 ctr = vis.get_view_control() ctr.set_lookat([0, 0, 0]) ctr.set_up([0, 0, 1]) ctr.set_front([1, 0, 0])这段程序有什么问题吗

2023-06-10 上传