基于数据库的JPG图像处理

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基于网络环境下数据库中图像数据的处理策略

基于网络环境下数据库中图像数据的处理策略

据 库 中 图像 数 据 的 一 种 思 路 和 处 理 方 法 。这 种 方 法 不 仅 能提 高 图像 数 据 检 索的 效 率 . 且 可 以 减 轻 数 据 库 服 务 器 的 而
负担 , 高 系统 的 运 行 效 率 。 提
关键 词 : B;Q e e ; D 图像数 据 V S LS r rA O: v
第9 第1 期 卷 2
2 1年 l 00 2月
软 件 导 刊
Sot r ie fwae Gud
Vo1 .2 . NO 1 9 Te 2 0 w. 0l
基于 网络环境下数据库 中图像数据的处理策略
陈 锋 , 红伟 付
( 中国人 民解放 军军事 经济 学院 计 算机 教研 室 , 湖北 武汉 4 0 3 ) 3 0 5 摘 要: 结合 V B与 S L Sre , Q evr 通过 具体 实例 , 细介 绍 了在 开发 网络环 境 下的 管理信 息 系统 时, 何有 效 处理数 详 如
这 个 问题 感 兴 趣 的 读 者 参 考 。
像 字段 外 , 它 字段信 息 全部 检索 到记 录集 1中 . 把记 录集 其 再 1中当前记 录 的图像 字段 信息 检索 到记 录集 2中 . 就是 记 录 也
集 2中 始 终 只 有 一 条 记 录 的 图 像 数 据 。 记 录 集 1中 的 当 前 记 当
销 . 响应用 系统 的运行效 率 。 影 22 用 户 界 面 的 设 计 .
首先 , V 在 B的工程 中添加一 窗体 , 窗体界 面 的设 计 如图 1
所示。 Βιβλιοθήκη 针对 这个 问题 , 笔者 提 出一种 思路 : 在检 索 含有 图像 字 段
作 者简 介 : 陈锋 (9 7 , 湖北 武汉人 , 士 , 国人 民解放 军 军事 经济 学院 副教 授 , 究方 向为 管理信 息 系统 、 16 一) 男, 硕 中 研 网络应 用; 红伟 (9 2 ) 男 , 付 18 一 , 山 东曹县人 , 中国人 民解放 军军事 经济 学院讲 师 , 究方 向为数 据挖 掘 、 件工程 。 研 软

基于内容的图像检索系统设计

基于内容的图像检索系统设计

基于内容的图像检索系统设计摘要:随着多媒体技术的发展,传统的基于文本的信息检索技术已经不能满足需求,基于内容的图像检索技术成为当今的研究热点。

图像的特征提取,相似性匹配是基于内容图像检索系统设计的关键技术。

本研究在对图像检索关键技术研究的基础上,利用Visual Basic程序设计语言和Access数据库实现图像数据库的建立和检索。

结果显示,所设计的基于内容的图像检索系统可以有效地利用图像的颜色、纹理特征从图像数据库中检索出相似的图像。

关键词:颜色;特征提取;纹理;基于内容图像检索1 图像数据库的建立Access是由微软发布的关联式数据库管理系统,常被小型企业、大公司的部门和开发人员专门用来制作处理桌面系统。

具有存储方式简单,界面友好,处理多种数据信息,支持广泛,易于扩张等特点。

因此,本研究利用access来建立小型的图像数据库。

Data控件是Visual Basic提供的用来执行大部分数据库访问操作。

能自动处理一些事件包括空记录集,添加新纪录,编辑和更新现有纪录,处理某些类型的错误。

图像数据是图像元灰度值的纪录,以行列数据矩阵表示,一般信息量比较大。

直接读取图像的信息存入数据库中,不但增加了数据库的容量,而且增加了计算机的负担。

经研究发现,建立图像地址库,可有效提高计算机的计算效率。

当需要提取图像时,再根据图像的地址,对图像进行检索,平时,只需对图像的基本信息进行管理。

数据库的基本功能包括:增加删除图像、图像统计、图像的显示等。

2 关键技术问题基于内容图像检索系统的5个基本组成部分中,用户接口和图像查询模块由Visual Basic编程实现。

要求用户接口界面直观易懂、交互性较好,图像查询模块能提供多种查询方式。

有效的特征提取和特征匹配技术对图像检索系统的实现至关重要。

要求一方面降低数据处理量,另一方面提高匹配精度。

2.1 图像特征提取2.1.1 直方图特征颜色的模型有RGB、HIS、YUV模型等。

图像处理_BioID face database(BioID脸部数据库)

图像处理_BioID face database(BioID脸部数据库)

BioID face database(BioID脸部数据库)数据摘要:The BioID Face Database has been recorded and is published to give all researchers working in the area of face detection the possibility to compare the quality of their face detection algorithms with others. During the recording special emphasis has been placed on "real world" conditions. Therefore the testset features a large variety of illumination, background, and face size. Some typical sample images are shown below. The dataset consists of 1521 gray level images with a resolution of384x286 pixel. Each one shows the frontal view of a face of one out of 23 different test persons. For comparison reasons the set also contains manually set eye postions. The images are labeled "BioID_xxxx.pgm" where the characters xxxx are replaced by the index of the current image (with leading zeros). Similar to this, the files "BioID_xxxx.eye" contain the eye positions for the corresponding images.中文关键词:脸部,检测,比较,灰度,大光照变化,英文关键词:face,detection,compare,gray,large illumination,数据格式:IMAGE数据用途:to give all researchers working in the area of face detection the possibility to compare the quality of their face detection algorithms with others.数据详细介绍:BioID face databaseThe BioID Face Database has been recorded and is published to give all researchers working in the area of face detection the possibility to compare the quality of their face detection algorithms with others. During the recording special emphasis has been placed on "real world" conditions. Therefore the testset features a large variety of illumination, background, and face size. Some typical sample images are shown below.Description of the face databaseThe dataset consists of 1521 gray level images with a resolution of 384x286 pixel. Each one shows the frontal view of a face of one out of 23 different test persons. For comparison reasons the set also contains manually set eye postions. The images are labeled "BioID_xxxx.pgm" where the characters xxxx are replaced by the index of the current image (with leading zeros). Similar to this, the files "BioID_xxxx.eye" contain the eye positions for the corresponding images.Image file formatThe images are stored in single files using the portable gray map (pgm) data format. A pgm file contains a data header followed by the image data. In our case the header consists of four lines of text. In detail:the first line describes the format of the image data (ASCII/binary). In our files the text "P5" indicates that the data is written in binary formthe second line contains the image width written in text formthe third line keeps the image height also in text formthe fourth line contains the maximum allowed gray value (255 in our images) The header is followed by a data block containing the image data. The data is stored line per line from top to bottom using one byte per pixel.Eye position file formatThe eye position files are text files containing a single comment line followed by the x and the y coordinate of the left eye and the x and the y coordinate of the right eye separated by spaces. Note that we refer to the left eye as the person's left eye. Therefore, when captured by a camera, the position of the left eye is on the image's right and vice versa.Evaluation of face detection algorithmsTo make it possible to compare the quality of different face detection algorithms on the testset we propose the following distance-based quality measure:Estimate the eye positions with your algorithm and calculate the absolute pixel distance from the manually set positions so that you receive two distance values.Choose the larger value and divide by the absolute pixel distance of the two manually set eye positions so that you become independent from the face's size in the image. We call this value relative eye distance.When calculating this distance for each image you can choose the distribution function of the relative distances to compare some results with others. Alternatively we recommend to rate a face as found if the relative distance is equal to or less than 0.25, which corresponds to an accuracy of about half the width of an eye in the image. The detection rate can directly be calculated by dividing the number of correctly found faces by the total number of faces in the dataset.数据预览:点此下载完整数据集。

基于mfc的opencv中resize

基于mfc的opencv中resize

基于mfc的opencv中resize1.引言1.1 概述概述:本文主要介绍基于MFC的OpenCV中Resize的实现原理及其在图像处理中的应用。

首先,我们将简要介绍MFC框架和OpenCV库,包括它们的基本概念和主要功能。

然后,我们将重点探讨Resize函数的原理,该函数是OpenCV库中一个重要的图像缩放函数,可以实现图像的大小调整。

最后,我们将详细介绍如何在基于MFC的应用程序中使用OpenCV 库实现Resize功能,并给出实际代码示例。

通过本文的学习,读者将能够更深入地了解MFC框架和OpenCV库的结合应用,以及如何使用Resize函数对图像进行处理和调整。

在文章的结尾,我们将对本文进行总结,并展望Resize函数在未来的发展和应用前景。

1.2 文章结构文章结构部分主要是对整篇文章进行简要的介绍和概括,包括各个章节的主要内容和组织结构。

在本篇文章中,文章结构可以按照以下方式进行描述:本文主要通过以下几个章节来介绍基于MFC的OpenCV中resize的实现。

第一章是引言部分,概述了文章的研究背景和重要性。

首先介绍了基于MFC的OpenCV中resize的需求和应用场景,然后对文章的结构和内容进行了简单的介绍,最后明确了本文的目的和主要贡献。

第二章是正文部分,主要分为四个小节。

首先是MFC介绍,介绍了MFC的基本概念和用途,以及MFC在图像处理中的应用。

接着是OpenCV 介绍,对OpenCV进行了简要的介绍,包括OpenCV的基本功能和使用方式。

然后是Resize函数原理,对Resize函数的工作原理进行了详细的解释和说明。

最后是基于MFC的OpenCV中resize的实现,详细介绍了基于MFC框架下如何实现resize功能,包括代码示例和实际应用。

第三章是结论部分,主要总结了本文的研究内容和结果,回顾了本文的主要贡献和创新点。

同时,也对基于MFC的OpenCV中resize功能进行了展望,提出了一些待解决的问题和可能的改进方向。

delphi使用流实现jpg文件的处理(转)

delphi使用流实现jpg文件的处理(转)

一、原理介绍--流式数据的类型及其应用在Dephi中提供了TStream来支持对流式数据的操作。

TStream是万流之源。

但由于它是一个抽象类,故不能被直接使用;而要使用其相应的子类,如:TFileStream 、TStringStream、TMemoryStream、TBlobStream、TWinSocketStream和TOleStream。

TStream提供了统一、简洁的方法来进行数据的读写。

1.)SaveToStream(Stream: TStream ); 作用:将类中的数据写到Stream的当前位置中2.)LoadFromStream(Stream: TStream); 作用:从当前位置读入Stream里的数据实际使用时我们基本上只要使用上面两个函数就可以了。

二、所遇到的问题及相应的解决方法为了节省图像的存储空间和使用更加方便,决定采用JPEG这种图像格式。

(一)所遇到的问题第一、在Delphi 5中进行画图所用到的组件是TImage,所生成的图像的格式为BMP格式,而为了节省图像的存储空间,图像在数据库里存储的格式须为JPEG格式,这样就产生了图像格式转化的需求;而TImage本身并不直接提供这两种图像格式之间的转化。

第二、怎样将存储在Microsoft Access数据库中的图像取出并且显示出来:在Delphi 5 中,能提供这种功能的组件是TDBImage,但该组件却存在着一个很大的缺陷:它所能显示的图像类型只能是一些图标文件,元文件和BMP文件,而不能支持JPEG格式的图像在该组件中的显示;但根据实际需要,在Microsoft Access数据库中所存储的图像数据却是以JPEG格式保存的。

(二)相应的解决方法为了解决上述两个问题,可以采用目前数据库中一种名为大二分对象(BLOB--Binary Large Object),它是用来处理某些特殊格式的数据的。

BLOB在数据库的表中实际上是以二进制数据的形式存放的。

第一章 课时4 数据管理与安全、数据与大数据 教案 浙教版(2019)必修1

第一章 课时4 数据管理与安全、数据与大数据  教案 浙教版(2019)必修1

课时4数据管理与安全、数据与大数据课时目标1.能选择合适的方法管理数据,理解文件的基本属性。

2.了解数据保护的一般方法,提高数据安全意识。

3.了解大数据的概念,理解大数据的特征。

4.了解大数据对人类思维方式的影响,能正确面对大数据。

一、数据管理与安全1.数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效收集、存储、处理和应用的过程,其目的在于充分、有效地发挥数据的作用。

2.在大数据出现之前,计算机数据的管理已经经历了人工管理、文件管理和数据库管理三个阶段。

3.数据一般以文件的形式存储。

根据编码规则的不同,文件的格式也不相同,可以用文件扩展名来表示某些特定的文件类型,如网页文件的文件扩展名为.htm或.html,而JPEG图像文件扩展名为.jpg等,以区分不同类型的存储数据,如文本、图像、音频等。

常见数据文件格式类型扩展名说明打开该类型文件软件文本文件.txt 纯文本文件记事本.docx Word文档Microsoft Word .wps WPS文档金山WPS.html 网页文件htm或html 记事本、FrontPage、4.计算机一般采用树形目录结构来管理文件。

在Windows系统中,则采用了更为形象的文件夹来管理文件。

5.传统数据库技术基于结构化数据进行开发,凭借其数据独立性、数据可共享等特点,已经成为现代社会数据管理的主要方式,在安全性、易使用、可靠性等方面都取得了令人瞩目的成绩。

6.数据管理技术不断发生着变化,目前借助云计算、大数据等技术来管理大量半结构化、非结构化数据。

7.威胁数据安全的因素有很多,如硬盘驱动器损坏、操作失误、黑客入侵、感染计算机病毒、遭受自然灾害等8.目前主要是采用主动防护的手段保护政府部门或企业的数据安全,如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾等手段,来保证数据的安全。

9.对于数据安全,不仅要做好防护上的安全,还应提高数据本身的安全,如通过数据加密、数据校验等方法,可以提高数据的保密性和完整性。

基于Delphi的JPEG图像处理

基于Delphi的JPEG图像处理

procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject)?
Var
jpg1.compressD
Jpg1: TJPEGImageD
jpg1.SaveTofile(' c:\jpg.jpg' )D
Bmp2: TBitmapD
finally
Begin
jpg1.free;
Bmp2:= TBitmap.CreateD
3 结束语
J2EE 提供了简单、实用、标准化、分布式的 WEB 编程 方法,掌握这些方法会使程序开发者事半功倍。
参考文献 [1] 何桥,李肃义. Java 程序设计简明教程[M]. 北京:中国
水利水电出版社,2004. [2] 蔡剑,景楠. Java web 应用开发- J2EE 和 Tomcat[M]. 北
的 PicturePath 字段上,并可通过组件查看 Image1 在用户界
面中显示所选图像。
Image1.Picture.LoadFromFile(filename)? Adotable1.fieldbyname(' PicturePath' ).AsString:=filename?
(2)显示图像,首先从 picture 表中 PicturePath 字段
(7)Web 服务技术:是通过互联网进行远程应用服务
收稿日期:2007- 07- 05 * 刘建培 广东商学院教育技术中心实验师(广州 510320)
ing 设置为真,解压缩才能递增显示。 1.2 TJPEGImage 的主要方法
(1)Assign 方法。拷贝 JPEG 图像对象并且使它与内部 JPEG 数据源对象建立联系。如果要显示 JPEG 图像,可以调 用 Assign 方法把 JPEG 图像赋值给位图,然后显示。

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告目录1.数字图像处理简介2.实验目的3.实验内容4.实验结果及代码展示5.算法综述6.M atlab优势7.总结8.存在问题一、数字图像处理简介图像处理,是对图像进行分析、加工、和处理,使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。

图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。

目前大多数的图像是以数字形式存储,因而图像处理很多情况下指数字图像处理。

此外,基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。

图像处理是信号处理的子类,另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。

传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上,比如降噪、量化等。

然而,图像属于二维信号,和一维信号相比,它有自己特殊的一面,处理的方式和角度也有所不同。

二、实验目的巩固所学知识,提高所学能力三、实验内容利用matlab的GUI程序设计一个简单的图像处理程序,并含有如下基本功能:1. 读入一幅RGB图像,变换为灰度图像和二值图像,并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像,注上文字标题2. 对给定图像进行旋转3.对给定的图像添加噪声(椒盐噪声、高斯噪声)四、实验结果及代码展示1.软件设计界面2.各模块功能展示以及程序代码(1)读入一幅RGB图像,变换为灰度图像和二值图像,并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像,注上文字标题效果展示:代码:a = imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\数字图像\舞美.JPG');i = rgb2gray(a);I = im2bw(a,0.5);subplot(3,1,1);imshow(a);title('源图像')subplot(3,1,2);imshow(i);title('灰度图像')subplot(3,1,3);imshow(I);title('二值图像')(2)图像旋转原图效果展示:代码:clc;clear all;close all;Img=imread('D:\My Documents\My Pictures\5.JPG'); Img=double(Img);[h w]=size(Img);alpha=pi/4;wnew=w*cos(alpha)+h*sin(alpha);hnew=w*sin(alpha)+h*cos(alpha);wnew=ceil(wnew);hnew=ceil(hnew); u0=w*sin(alpha);T=[cos(alpha),sin(alpha);-sin(alpha),cos(alpha)]; Imgnew2=zeros(hnew,wnew);Imgnew1=zeros(hnew,wnew); for u=1:hnewfor v=1:wnewtem=T*([u;v]-[u0;0]);x=tem(1);y=tem(2);if x>=1&&x<=h&&y>=1&&y<=wx_low=floor(x);x_up=ceil(x);y_low=floor(y);y_up=ceil(y);if (x-x_low)<=(x_up-x)x=x_low;elsex=x_up;endif (y-y_low)<=(y_up-y)y=y_low;elsey=y_up;endp1=Img(x_low,y_low);p2=Img(x_up,y_low);p3=Img(x_low,y_low);p4=Img(x_up,y_up);s=x-x_low;t=y-y_low;Imgnew1(u,v)=Img(x,y);Imgnew2(u,v)=(1-s)*(1-t)*p1+(1-s)*t*p3+(1-t)*s*p2+s*t*p4;endendendfigure;imshow(Imgnew2,[]);B=imrotate(Img,alpha/pi*180);figure;imshow(B,[]);(3)对给定的图像添加噪声(斑点噪声、高斯噪声)效果展示:代码:I= imread('D:\My Documents\My Pictures\5.JPG');figure,subplot(211);imshow(I);title('原图');J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);subplot(223);imshow(J);title('添加高斯噪声');J=imnoise(I,'speckle',0.04);subplot(224);imshow(J);title('添加斑点噪声');五、算法综述灰度图像:一幅完整的图像,是由红色、绿色、蓝色三个通道组成的。

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一、图像格式为何采用 JPG 格式 能 够 处 理 静 态 图 像 的 格 式 有 : BMP、 TIFF、 JPEG、GIF 等。 GIF: 图 形 互 换 格 式 ( Graphic Interchange For- mat) ,储 存 1 位/点 至 8 位/点 的 图 像 , 其 原 理 是 减 少每点的存储位数, 以减少图像文件的大小。准确 地说, GIF 减少了图像调色板中的色彩数量, 支持 的颜色数目较少。 图 像 格 式 JPEG 即 JPG, 是 由 Joint Photo- graphic Experts Group 提 出 并 因 此 而 得 名 。 JPG 在 Internet 上广泛应用, JPG 支持 16M 色彩也就是通 常所说的 24 位颜色或真彩色。JPG 是一种以损失 质量为代价的压缩方式, 是对图像中某些相同的色 彩进行压缩, 压缩比越高, 图像质量损失越大。
〔关键词〕图像处理; JPG; 数据库 〔中图分类号〕TP311.13 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1673- 7016( 2007) 01- 0094- 03
在开发应用软件时, 往往会遇到处理大量图像 信息的时候, 例如在人事档案系统中学生照片信息 的处理。一般情况下, 先将一幅幅照片扫描成 BMP 格式的单个文 件 , 保 存 在 文 件 系 统 中 , 然 后 在学生库中只保存对应照片的文件名。检索时先从 数据库得到图像文件名, 然后再去访问对应的 BMP 图像文件的方法。但这种方法存在两个缺点: 一 是 BMP 图 像 文 件 很 多 , 文 件 系 统 检 索 速 度 慢 ; 二是由于 BMP 格式的图像数据量很大, 在网络上 运行应用系统, 传输速度慢, 同时也占用了大量的 存 储 空 间 。 本 文 提 出 了 在 数 据 库 环 境 下 采 用 JPG 格式存储图像文件及图像处理的方法, 解决了上述 缺点。
— 95 —
2007 年
郭银芳: 基于数据库的 JPG 图像处理
第1期
jpg')
五、图像打印
在 窗 口 中 建 立 一 按 钮 cb_print, click 事 件 如
下: dw_1.print ()
利用数据窗口的打印函数即可将学生信息和照
片一起打印出。
六、结束语
从上述实例可见, 该方法使用文件函数处理
Abstr act: The storage, appearance and printing of the database belonging to JPG. Picture file are realized by adapting the JPG style to store picture file and picture dealing in the circumstances of database. The speed of retrieving picture operated by database is much faster than the speed of file system. The network load is lessened greatly, the speed is increased, the storage capacity of database is saved greatly in the application system of network operation.
ROLLBACK;
messagebox (' 出错信息 ' ,' 照片存储失败! ' )
2007 年第 1 期( 总第 81 期)
else commit; end if 四、图像显示 学生照片要求和学生信息一起显示、打印。在 窗口中建立一数据窗口控件 dw_1,然后利用数据窗 口画笔以 freeform 风格新建一数据窗口 dw_stu_info, 它以学号为参数检索 stu_info ( 学生信息表) 的数 据: 学号和姓名。为处理照片显示和打印, 在数据 窗 口 中 建 立 一 个 OLE 对 象 , 在 出 现 的 “insert object” ( 插 入 对 象 ) 对 话 框 中 , 选 中 “insert control”单选钮,在 “control type”控件选择列表框 中找到 “Microsoft Web 浏览器”,选 中 它 , 然 后 按 确 定 按 钮 , 在 该 对 象 name 属 性 中 输 入 ole_photo, 然后按确定。这时在数据窗口中增加了一个矩形对 象, 这就是显示照片的对象。调整该对象的大小, 使能容纳实际照片大小。如图 1 所示:
学号
Ole photo
姓名
图1 设 置 dw_1 的 Datawindow Object Name 属 性 为 dw_stu_info。在窗口 open 事件中编写如下程序: dw_1.settransobject (sqlca) dw_1.retrieve (g_stu_ID) 在 窗 口 中 建 立 一 按 钮 cb_display, 实 现 图 像 显 示 , click 事件程序如下: //从照片表中取出照片数据 selectblob photo into :i_photo from stu_photo where stu_ID = :g_stu_ID; //建立临时文件 fp=fileopen ('c:\ ̄ ̄temp_photo.jpg',streammode! , write! ,lockreadwrite! ,replace!) if fp= - 1 then messagebox (' 出错信息 ',' JPG 临时文件建立失败 ') return end if //建立 JPG 照片文件 filewrite (fp,i_photo) fileclose (fp) //在数据窗口中显示照片 dw_1.object.ole_photo.object.navigate(' c:\ ̄ ̄temp_photo.
收稿日期: 2006 ̄03 ̄10 作者简介: 郭银芳( 1976- ) , 女, 山西定襄人, 太原大学教育学院讲师。
— 94 —
太原大学教育学院学报
三、JPG 图像处理
现以一个实例介绍图像直接存入数据库及其显
示、打印的方法, 实例的环境为 ORACLE 数据库。
1. 建立两个表格
学生信息表 stu_info
参考文献: [1]( 美 ) Kevinboney.ORACLE8 数 据 库 管 理 员 手 册[M].北 京:机
械 工 业 出 版 社 ,1998. [2]Rryan Waters.OLE2 从 入 门 到 精 通[M].北 京:电 子 工 业 出 版
社, 1996.
Microsoft WEB 浏览 OLE 控件
JPG 照片文件和 BLOB 类型内存变量之间的数据转
换, 由 BLOB 变量向数据库存贮或读取照片数据,
由 Microsoft Web 浏览控件实现 JPG 文 件 的 显 示 和
打印, 如图 2:
selectblob
BIOB 变量
数据库
udateblob
该 方 法 快 速 有 效 , 实 现 了 JPG 图 像 文 件 的 数 据库存储、显示、打印。数据库检索照片的速度大 大快于文件系统; 在网络运行的应用系统中大大减 轻了网络负载, 提高了速度; 也大大节省了数据库 存储容量。图 2 所示处理方法同样适用于采用支持 WEB 浏览控件的开发工具和支持长二进制数据存 储的数据库的应用系统。
2. 在应用系统主程序中连接数据库
定义全局变量 integer g_stu_ID, 表示要处理照
片的学号。新建一窗口 w_photo, 定义窗口的实例
变量:
blob I_photo //存放照片数据
int fp //文件指针
3. 图像存储
将 经 过 扫 描 、 转 换 为 JPG 格 式 文 件 的 学 生 照
二、BMP 图像如何转换成 JPG 格式 转换方法很多, 可以采用各种图形处理软件 转 换 , 如 Photoshop、 Graphic Converter、 ACDsee 等。这里介绍比较简单的两种方法: 一是使用 windows 附 件 中 的 画 图 工 具 , 将 BMP 文 件 打 开 , 然 后 另 存 为 JPEG 格 式 。 二 是 使 用 frontpage 的 “导 入 ” (import) 功 能 , 将 BMP 文 件 “导 入 ”, 自 动 转 换 为 JPG 文 件 , 然 后 将 JPG 文 件 “导 出 ” (export) 到指定目录。
在 GIF 和 JPG 之间进行选择时, 要求在质量可 以接受的情况下使图像的容量变为最小。通常单调 的颜色考虑使用 GIF 压缩 ( 在 WEB 上使用很广泛, 如各种图形按钮) , 照片比较合适用 JPG 处理, 因 为它们的阴影与色彩中包含有许多缓和的变化。
JPG、GIF 格 式 的 图 像 可 以 用 WEB 浏 览 器 显 示, 常用的开发工具都支持 WEB 浏览器的控件处 理; 目前的扫描仪都能将图片扫描成 24 位的图像, 因此, 对具有连续色调 ( 如色彩丰富的照片) 或连 续灰阶的 24 位图像可以采用 JPG 格式处理图像。
片存放在目录中。现在处理如何将照片存入学生照
片表 stu_photo 中:
在窗口中 建 立 一 按 钮 cb_store ,click 事 件 程 序
编写如下:
string ls_path_filename,ls_filename
getfileopenname(' 选择照片文件 ', ls_path_file-
name,ls_filename,"JPG","JPG Files(*.JPG),*.JPG")
if ls_filename='' then return
fp=fileopen (ls_path_name,streammode!) //打 开
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