C#实现图片存储在SQL Server的源代码

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0 下载量 60 浏览量 更新于2024-10-06 收藏 4.24MB ZIP 举报
资源摘要信息: "store-image-in-sql-server.zip_C# sql image_in_sql server image" 在当今信息化时代,数据存储是任何信息系统的核心组成部分。其中,图像作为一类特殊的数据类型,广泛应用于各种应用程序中。在使用Microsoft SQL Server作为数据库管理系统时,如何有效地存储图像数据是开发者们需要解决的问题之一。C#作为一种流行的编程语言,常用于开发桌面和服务器端应用程序,它与SQL Server的结合为图像数据的存储提供了强大的支持。 在上述资源中,涉及到的关键知识点可以细分为以下几个方面: 1. SQL Server数据库中的图像存储 SQL Server支持多种数据类型,包括用于存储图像的二进制大对象(BLOB)数据类型,其中image类型是早期版本中用于存储图像的特定数据类型。从SQL Server 2012版本开始,微软推荐使用varbinary(MAX)类型来替代image类型。varbinary(MAX)能够存储最大2GB的二进制数据,适合存储图像文件。 2. C#中与SQL Server交互的技术 在C#中,可以使用多种技术与SQL Server进行交互,如System.Data.SqlClient命名空间下的SqlConnection, SqlCommand, SqlDataReader等类。这些类可以帮助开发者构建数据库连接,执行SQL命令,以及从数据库中检索数据等。 3. 图像数据的存储过程 当需要在C#应用程序中将图像存储到SQL Server时,通常会涉及到以下几个步骤: - 将图像文件读取为二进制数据。 - 使用适当的参数化查询将图像数据写入数据库中的varbinary(MAX)字段。 - 确保在存储过程中处理好数据的输入验证和异常处理,避免SQL注入等安全风险。 4. 图像数据的检索与显示 从数据库中检索图像并显示在应用程序界面上,也是一系列技术的集合应用。需要从数据库中读取存储的二进制数据,再将其转换为图像格式并使用控件如PictureBox在Windows窗体应用程序中显示,或转换为适用于Web页面的Base64编码。 5. 压缩包文件名称“MedicalStore Project”暗示的应用场景 从文件名“MedicalStore Project”可以推测,该资源可能与医疗行业的图像存储应用相关。在医疗信息系统中,图像存储是非常重要的一个组成部分,包括X光片、CT扫描图、MRI图像等。C#结合SQL Server能够为这类应用场景提供必要的数据管理能力。 以上知识体系的构建,不仅涉及了基础的数据库操作知识,还包含了C#语言在实际应用开发中的最佳实践,如安全性、性能优化、数据管理等。对于希望深入学习图像存储和检索的开发者来说,本资源提供了一个从基础到实际应用的全面学习路径。通过理解这些知识点,开发者可以更好地设计出稳定、安全、高效的应用程序来处理图像数据。

from pdb import set_trace as st import os import numpy as np import cv2 import argparse parser = argparse.ArgumentParser('create image pairs') parser.add_argument('--fold_A', dest='fold_A', help='input directory for image A', type=str, default='../dataset/50kshoes_edges') parser.add_argument('--fold_B', dest='fold_B', help='input directory for image B', type=str, default='../dataset/50kshoes_jpg') parser.add_argument('--fold_AB', dest='fold_AB', help='output directory', type=str, default='../dataset/test_AB') parser.add_argument('--num_imgs', dest='num_imgs', help='number of images',type=int, default=1000000) parser.add_argument('--use_AB', dest='use_AB', help='if true: (0001_A, 0001_B) to (0001_AB)',action='store_true') args = parser.parse_args() for arg in vars(args): print('[%s] = ' % arg, getattr(args, arg)) splits = os.listdir(args.fold_A) for sp in splits: img_fold_A = os.path.join(args.fold_A, sp) img_fold_B = os.path.join(args.fold_B, sp) img_list = os.listdir(img_fold_A) if args.use_AB: img_list = [img_path for img_path in img_list if '_A.' in img_path] num_imgs = min(args.num_imgs, len(img_list)) print('split = %s, use %d/%d images' % (sp, num_imgs, len(img_list))) img_fold_AB = os.path.join(args.fold_AB, sp) if not os.path.isdir(img_fold_AB): os.makedirs(img_fold_AB) print('split = %s, number of images = %d' % (sp, num_imgs)) for n in range(num_imgs): name_A = img_list[n] path_A = os.path.join(img_fold_A, name_A) if args.use_AB: name_B = name_A.replace('_A.', '_B.') else: name_B = name_A path_B = os.path.join(img_fold_B, name_B) if os.path.isfile(path_A) and os.path.isfile(path_B): name_AB = name_A if args.use_AB: name_AB = name_AB.replace('_A.', '.') # remove _A path_AB = os.path.join(img_fold_AB, name_AB) im_A = cv2.imread(path_A, cv2.IMREAD_COLOR) im_B = cv2.imread(path_B, cv2.IMREAD_COLOR) im_AB = np.concatenate([im_A, im_B], 1) cv2.imwrite(path_AB, im_AB),解释上述代码,并告诉我怎么设置文件夹格式

2023-06-10 上传
2023-07-13 上传