PHP写采集心得

在论坛好久了没有怎么正式的发表过东西,今天给大家共享一下我的采集代码! 思路: 采集程序的思路很简单大体可以分为以下几个步骤:
1.获取远程文件源代码(file_get_contents或用fopen).
2.分析代码得到自己想要的内容(这里用正规匹配,一般是得到分页)
在论坛好久了没有怎么正式的发表过东西,今天给大家共享一下我的采集代码!

  思路:

  采集程序的思路很简单大体可以分为以下几个步骤:

    1.获取远程文件源代码(file_get_contents或用fopen).

   2.分析代码得到自己想要的内容(这里用正规匹配,一般是得到分页)。

  3.跟根得到的内容进行下载入库等操作。

  在这里第二步有可能要重复的操作好几次,比如说要先分析一下分页地址,再分析一下内页的内容才能取得我们想要的东西。

  代码:

  记的以前发部过部分的代码今天我在这里在简单的发部一下

  复制PHP内容到剪贴板

  PHP代码:

@$nl=file_get_contents($rs['url']);//抓取远程内容
preg_match_all("/var url = "gameswf/(.*?).swf";/is",$nl,$connect);//进行正规匹配取得自己要的内容
mysql_query("insert ......插入数据库部分");

  上面的代码就是所有采集要用到的代码了,当然大家也可以用fopen来作,我个人喜欢用file_get_contents。

  下面在共享一下我的下载图片flash到本地的办法,太简单了两行代码

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  PHP代码:

if(@copy($url,$newurl)){
echo 'ok';
}

  在论坛上以前还发过一个图片下载函数这会也放上来给大家

  复制PHP内容到剪贴板

  PHP代码:

/*本存图片函数*/
function getimg($url,$filename){
    /*判断图片的url是否为空,如果为空停止函数*/
    if($url==""){
        return false;
    }
    /*取得图片的扩展名,存入变量$ext中*/
    $ext=strrchr($url,".");
    /*判断是否是合法的图片文件*/
  if($ext!=".gif" && $ext!=".jpg"){
        return false;
    }
    /*读取图片*/
    $img=file_get_contents($url);
    /*打开指定的文件*/
    $fp=@fopen($filename.$ext,"a");
    /*写入图片到指点的文件*/
    fwrite($fp,$img);
    /*关闭文件*/
    fclose($fp);
    /*返回图片的新文件名*/
    return $filename.$ext;
}

  共享一下个人的采集心德:

  1.不采那些作防盗链了的站,其实可以作假来路但是这样的站采集成本太高

  2.采集尽量快的站,最好在本地进行采集

  3.采集时有很多时候可以先把一部分数据存入数据库,等以后进行下一步的处理。

  4.采集的时候一定要作好出错处理,我一般都是如果采集三次没有成功就跳过。以前经常就因为一条内容不能采就卡在那里一直的采。

  5.入库前一定要作好判断,检查内容的合法,过滤不必要的字符串。
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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