「java解析网络图片格式」java中图片的数据类型
今天给各位分享java解析网络图片格式的知识，其中也会对java中图片的数据类型进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、Java中怎么抓取网页中的图片
- 2、java开发中图片文件.plist怎么解析
- 3、Java 在for循环内用base64解析多张图片问题，求高手指点
- 4、java 把一个网络图片转换为base64
- 5、关于通过java实现图片格式的转换
- 6、怎么用JAVA实现从网络上获取一张图片，并输出
Java中怎么抓取网页中的图片
通过httpclient来爬取网站内容，分析当前内容页中的图片‘规则’
抓取一般都是模拟浏览器访问目标网页，通过返回的页面html代码进行分析自己需要的数据
查找规则，例如你爬取的网页 ，看到当前页面显示的图片格式如下img src=""
通过解析爬取的网页源代码（html）进行字符串的操作即可，现在有相应的第三方jar包可以帮你更快的完成这部分工作，例如htmlpaser，获取到对应的地址，然后进行保存或下载。
你可以搜索，java爬虫(httpclient)和htmlpaser做更多的了解。
java开发中图片文件.plist怎么解析
DOM解析比较麻烦 因为element getChildNodes 会获取到text对象。而这个对象可能是一个空白字符解析起来异常麻烦！
DOM 采用建立树形结构的方式访问 XML 文档，而 SAX 采用的事件模型。
DOM 解析器把 XML 文档转化为一个包含其内容的树，并可以对树进行遍历。用 DOM 解析模型的优点是编程容易，开发人员只需要调用建树的指令，然后利用navigation APIs访问所需的树节点来完成任务。可以很容易的添加和修改树中的元素。然而由于使用 DOM 解析器的时候需要处理整个 XML 文档，所以对性能和内存的要求比较高，尤其是遇到很大的 XML 文件的时候。由于它的遍历能力，DOM 解析器常用于 XML 文档需要频繁的改变的服务中。
SAX 解析器采用了基于事件的模型，它在解析 XML 文档的时候可以触发一系列的事件，当发现给定的tag的时候，它可以激活一个回调方法，告诉该方法制定的标签已经找到。SAX 对内存的要求通常会比较低，因为它让开发人员自己来决定所要处理的tag。特别是当开发人员只需要处理文档中所包含的部分数据时，SAX 这种扩展能力得到了更好的体现。但用 SAX 解析器的时候编码工作会比较困难，而且很难同时访问同一个文档中的多处不同数据。
DOM [树型结构] SAX [事件驱动型]
于是采用SAX解析！网上有人写过，但存在些问题，于是自己做了修改测试！放出代码如下：
[java] view plain copy
package logame.core;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Stack;
import org.xml.sax.Attributes;
import org.xml.sax.SAXException;
import org.xml.sax.helpers.DefaultHandler;
/**
* .plist配置文件的解析器
*
* @author afly
*
*/
public class PlistHandler extends DefaultHandler {
private boolean isRootElement = false;
private boolean keyElementBegin = false;
private String key;
StackObject stack = new StackObject();
private boolean valueElementBegin = false;
private Object root;
@SuppressWarnings("unchecked")
public HashMapString, Object getMapResult() {
return (HashMapString, Object) root;
}
@SuppressWarnings("unchecked")
public ListObject getArrayResult() {
return (ListObject) root;
}
@Override
public void startDocument() throws SAXException {
System.out.println("开始解析");
}
@Override
public void endDocument() throws SAXException {
System.out.println("结束解析");
}
@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
public void startElement(String uri, String localName, String qName, Attributes attributes) throws SAXException {
// System.out.println(uri+"startElement:"+qName);
if ("plist".equals(qName)) {
isRootElement = true;
}
if ("dict".equals(qName)) {
if (isRootElement) {
stack.push(new HashMapString, Object());// 压栈
isRootElement = !isRootElement;
} else {
Object object = stack.peek();
HashMapString, Object dict = new HashMapString, Object();
if (object instanceof ArrayList)
((ArrayListObject) object).add(dict);
else if (object instanceof HashMap)
((HashMapString, Object) object).put(key, dict);
stack.push(dict);
}
}
if ("key".equals(qName)) {
keyElementBegin = true;
}
if ("true".equals(qName)) {
HashMapString, Object parent = (HashMapString, Object) stack.peek();
parent.put(key, true);
}
if ("false".equals(qName)) {
HashMapString, Object parent = (HashMapString, Object) stack.peek();
parent.put(key, false);
}
if ("array".equals(qName)) {
if (isRootElement) {
ArrayListObject obj = new ArrayListObject();
stack.push(obj);
isRootElement = !isRootElement;
} else {
HashMapString, Object parent = (HashMapString, Object) stack.peek();
ArrayListObject obj = new ArrayListObject();
stack.push(obj);
parent.put(key, obj);
}
}
if ("string".equals(qName)) {
valueElementBegin = true;
}
}
/*
* 字符串解析(non-Javadoc)
*
* @see org.xml.sax.helpers.DefaultHandler#characters(char[], int, int)
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
public void characters(char[] ch, int start, int length) throws SAXException {
System.out.println("characters:");
if (length 0) {
if (keyElementBegin) {
key = new String(ch, start, length);
System.out.println("key:" + key);
}
if (valueElementBegin) {
if (HashMap.class.equals(stack.peek().getClass())) {
HashMapString, Object parent = (HashMapString, Object) stack.peek();
String value = new String(ch, start, length);
parent.put(key, value);
} else if (ArrayList.class.equals(stack.peek().getClass())) {
ArrayListObject parent = (ArrayListObject) stack.peek();
String value = new String(ch, start, length);
parent.add(value);
}
System.out.println("value:" + new String(ch, start, length));
}
}
}
@Override
public void endElement(String uri, String localName, String qName) throws SAXException {
if ("plist".equals(qName)) {
;
}
if ("key".equals(qName)) {
keyElementBegin = false;
}
if ("string".equals(qName)) {
valueElementBegin = false;
}
if ("array".equals(qName)) {
root = stack.pop();
}
if ("dict".equals(qName)) {
root = stack.pop();
}
}
}
调用也相对比较简单：
[java] view plain copySAXParserFactory factorys = SAXParserFactory.newInstance();
SAXParser saxparser = factorys.newSAXParser();
PlistHandler plistHandler = new PlistHandler();
saxparser.parse(uri, plistHandler);
HashMapString, Object hash = plistHandler.getMapResult();
ArrayListObject array = (ArrayListObject)plistHandler.getArrayResult();
返回可以是一个 dict 也可以是一个array根据自己的格式获得。
Java 在for循环内用base64解析多张图片问题，求高手指点
前提这些图片必须先经过base64进行编码。测试时，循环遍历每一张图片经过base64编码后的码值。只要码值不同，解析方法正确，图片不会出现相同
java 把一个网络图片转换为base64
这个简单啊
（1）把获取url流转为bitmap
（2）把bitmap再转为base64
public static Bitmap getBitMBitmap(String urlpath) {
Bitmap map = null;
try {
URL url = new URL(urlpath);
URLConnection conn = url.openConnection();
conn.connect();
InputStream in;
in = conn.getInputStream();
map = BitmapFactory.decodeStream(in);
// TODO Auto-generated catch block
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return map;
}
第二步
/**
* bitmap转为base64
* @param bitmap
* @return
*/
public static String bitmapToBase64(Bitmap bitmap) {
String result = null;
ByteArrayOutputStream baos = null;
try {
if (bitmap != null) {
baos = new ByteArrayOutputStream();
bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, baos);
baos.flush();
baos.close();
byte[] bitmapBytes = baos.toByteArray();
result = Base64.encodeToString(bitmapBytes, Base64.DEFAULT);
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
try {
if (baos != null) {
baos.flush();
baos.close();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return result;
}
有什么问题提问就好
关于通过java实现图片格式的转换
import java.io.*; import java.awt.*; import java.awt.image.*;
import java.awt.Graphics; import java.awt.color.ColorSpace;
import javax.imageio.ImageIO;
public class ImageCut {
/**
* 缩放图像
* @param srcImageFile源图像文件地址
* @param result缩放后的图像地址
* @param scale缩放比例
* @param flag缩放选择:true 放大; false 缩小;
*/
public static void scale(String srcImageFile, String result, int scale,
boolean flag) {
try {
BufferedImage src = ImageIO.read(new File(srcImageFile)); // 读入文件
int width = src.getWidth(); // 得到源图宽
int height = src.getHeight(); // 得到源图长
if (flag) {// 放大
width = width * scale;
height = height * scale;
} else {// 缩小
width = width / scale;
height = height / scale;
}
Image image = src.getScaledInstance(width, height,
Image.SCALE_DEFAULT);
BufferedImage tag = new BufferedImage(width, height,
BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
Graphics g = tag.getGraphics();
g.drawImage(image, 0, 0, null); // 绘制缩小后的图
g.dispose();
ImageIO.write(tag, "JPEG", new File(result));// 输出到文件流
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 图像切割
* @param srcImageFile源图像地址
* @param descDir切片目标文件夹
* @param destWidth目标切片宽度
* @param destHeight目标切片高度
*/
public static void cut(String srcImageFile, String descDir, int destWidth,
int destHeight) {
try {
Image img;
ImageFilter cropFilter; // 读取源图像
BufferedImage bi = ImageIO.read(new File(srcImageFile));
int srcWidth = bi.getHeight(); // 源图宽度
int srcHeight = bi.getWidth(); // 源图高度
if (srcWidth destWidth srcHeight destHeight) {
Image image = bi.getScaledInstance(srcWidth, srcHeight,
Image.SCALE_DEFAULT);
destWidth = 200; // 切片宽度
destHeight = 150; // 切片高度
int cols = 0; // 切片横向数量
int rows = 0; // 切片纵向数量
// 计算切片的横向和纵向数量
if (srcWidth % destWidth == 0) {
cols = srcWidth / destWidth;
} else {
cols = (int) Math.floor(srcWidth / destWidth) + 1;
}
if (srcHeight % destHeight == 0) {
rows = srcHeight / destHeight;
} else {
rows = (int) Math.floor(srcHeight / destHeight) + 1;
}
// 循环建立切片
// 改进的想法:是否可用多线程加快切割速度
for (int i = 0; i rows; i++) {
for (int j = 0; j cols; j++) {
// 四个参数分别为图像起点坐标和宽高
// 即: CropImageFilter(int x,int y,int width,int height)
cropFilter = new CropImageFilter(j * 200, i * 150,
destWidth, destHeight);
img = Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(
new FilteredImageSource(image.getSource(),
cropFilter));
BufferedImage tag = new BufferedImage(destWidth,
destHeight, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
Graphics g = tag.getGraphics();
g.drawImage(img, 0, 0, null); // 绘制缩小后的图
g.dispose();
// 输出为文件
ImageIO.write(tag, "JPEG", new File(descDir
+ "pre_map_" + i + "_" + j + ".jpg"));
}
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 图像类型转换GIF-JPG GIF-PNG PNG-JPG PNG-GIF(X)
public static void convert(String source, String result) {
try {
File f = new File(source);
f.canRead();
f.canWrite();
BufferedImage src = ImageIO.read(f);
ImageIO.write(src, "JPG", new File(result));
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
// 彩色转为黑白
public static void gray(String source, String result) {
try {
BufferedImage src = ImageIO.read(new File(source));
ColorSpace cs = ColorSpace.getInstance(ColorSpace.CS_GRAY);
ColorConvertOp op = new ColorConvertOp(cs, null);
src = op.filter(src, null);
ImageIO.write(src, "JPEG", new File(result));
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void main(String［］ args) {
//cut("e:/1.jpg", "e:/t/", 200, 150);
}
}
import java.io.*; import java.awt.*; import java.awt.image.*;
import java.awt.Graphics; import java.awt.color.ColorSpace;
import javax.imageio.ImageIO;
public class ImageCut {
/**
* 缩放图像
* @param srcImageFile源图像文件地址
* @param result缩放后的图像地址
* @param scale缩放比例
* @param flag缩放选择:true 放大; false 缩小;
*/
public static void scale(String srcImageFile, String result, int scale,
boolean flag) {
try {
BufferedImage src = ImageIO.read(new File(srcImageFile)); // 读入文件
int width = src.getWidth(); // 得到源图宽
int height = src.getHeight(); // 得到源图长
if (flag) {// 放大
width = width * scale;
height = height * scale;
} else {// 缩小
width = width / scale;
height = height / scale;
}
Image image = src.getScaledInstance(width, height,
Image.SCALE_DEFAULT);
BufferedImage tag = new BufferedImage(width, height,
BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
Graphics g = tag.getGraphics();
g.drawImage(image, 0, 0, null); // 绘制缩小后的图
g.dispose();
ImageIO.write(tag, "JPEG", new File(result));// 输出到文件流
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
/**
* 图像切割
* @param srcImageFile源图像地址
* @param descDir切片目标文件夹
* @param destWidth目标切片宽度
* @param destHeight目标切片高度
*/
public static void cut(String srcImageFile, String descDir, int destWidth,
int destHeight) {
try {
Image img;
ImageFilter cropFilter; // 读取源图像
BufferedImage bi = ImageIO.read(new File(srcImageFile));
int srcWidth = bi.getHeight(); // 源图宽度
int srcHeight = bi.getWidth(); // 源图高度
if (srcWidth destWidth srcHeight destHeight) {
Image image = bi.getScaledInstance(srcWidth, srcHeight,
Image.SCALE_DEFAULT);
destWidth = 200; // 切片宽度
destHeight = 150; // 切片高度
int cols = 0; // 切片横向数量
int rows = 0; // 切片纵向数量
// 计算切片的横向和纵向数量
if (srcWidth % destWidth == 0) {
cols = srcWidth / destWidth;
} else {
cols = (int) Math.floor(srcWidth / destWidth) + 1;
}
if (srcHeight % destHeight == 0) {
rows = srcHeight / destHeight;
} else {
rows = (int) Math.floor(srcHeight / destHeight) + 1;
}
// 循环建立切片
// 改进的想法:是否可用多线程加快切割速度
for (int i = 0; i rows; i++) {
for (int j = 0; j cols; j++) {
// 四个参数分别为图像起点坐标和宽高
// 即: CropImageFilter(int x,int y,int width,int height)
cropFilter = new CropImageFilter(j * 200, i * 150,
destWidth, destHeight);
img = Toolkit.getDefaultToolkit().createImage(
new FilteredImageSource(image.getSource(),
cropFilter));
BufferedImage tag = new BufferedImage(destWidth,
destHeight, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);
Graphics g = tag.getGraphics();
g.drawImage(img, 0, 0, null); // 绘制缩小后的图
g.dispose();
// 输出为文件
ImageIO.write(tag, "JPEG", new File(descDir
+ "pre_map_" + i + "_" + j + ".jpg"));
}
}
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 图像类型转换GIF-JPG GIF-PNG PNG-JPG PNG-GIF(X)
public static void convert(String source, String result) {
try {
File f = new File(source);
f.canRead();
f.canWrite();
BufferedImage src = ImageIO.read(f);
ImageIO.write(src, "JPG", new File(result));
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
// 彩色转为黑白
public static void gray(String source, String result) {
try {
BufferedImage src = ImageIO.read(new File(source));
ColorSpace cs = ColorSpace.getInstance(ColorSpace.CS_GRAY);
ColorConvertOp op = new ColorConvertOp(cs, null);
src = op.filter(src, null);
ImageIO.write(src, "JPEG", new File(result));
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
public static void main(String［］ args) {
//cut("e:/1.jpg", "e:/t/", 200, 150);
}
}
参考文献：
怎么用JAVA实现从网络上获取一张图片，并输出
我看了下API， 不知道下面的方法是否可行，你可以试一下
swing包里有个类ImageIcon
ImageIcon(String filename),指定文件生成一个ImageIcon im;
然后调用im.getImage()返回一个Image对象 image,再调用image对象的getGraphics()返回一个Graphics对象，使用Graphics绘画
绘画中途不知道界面会不会把image重绘，如果看不到结果的话，用image对象构造ImageIcon,然后用ImageIcon构造一个JLabel添加到界面上显示
java解析网络图片格式的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于java中图片的数据类型、java解析网络图片格式的信息别忘了在本站进行查找喔。