How do I read and insert BLOBs data from database?

本文提供了一个Java程序示例,展示了如何使用JDBC插入和查询数据库中的BLOB类型数据,包括图片文件的读取与写入。

Only for reference.

 

import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.InputStream;
import java.sql.*;

public class TestOperBlob {
    private static String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl";
    private static String username = "test";
    private static String password = "test";
    
    public void queryBlob(){
      try{
          conn = getConnection();
          conn.setAutoCommit(false);

          String sql = "INSERT INTO pictures (name, description, image) VALUES (?, ?, ?)";
          PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(sql);
          stmt.setString(1, "java.gif");
          stmt.setString(2, "Java Official Logo");

          File image = new File("D:\\Projects\\kodejava\\web\\images\\java.gif");
          fis = new FileInputStream(image);
          stmt.setBinaryStream(3, fis, (int) image.length());
          stmt.execute();

          conn.commit();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            closeConnection(conn);
        }
    }

    public void insertBlob(){
      Connection conn = null;
      try {
            conn = getConnection();

            String sql = "SELECT name, description, image FROM pictures ";
            PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(sql);
            ResultSet resultSet = stmt.executeQuery();
            while (resultSet.next()) {
                String name = resultSet.getString(1);
                System.out.println("Name        = " + name);
                String description = resultSet.getString(2);
                System.out.println("Description = " + description);

                File image = new File("D:\\java.gif");
                FileOutputStream fos = new FileOutputStream(image);

                byte[] buffer = new byte[256];
                // Get the binary stream of our BLOB data
                InputStream is = resultSet.getBinaryStream(3);
                while (is.read(buffer) > 0) {
                    fos.write(buffer);
                }

                fos.close();
            }
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (fis != null) {
                fis.close();
            }
            closeConnection(conn);
        }
    }
    
    private static Connection getConnection() throws Exception {    
        Connection connection = null;    
        Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");    
        connection = DriverManager.getConnection(url, username, password);
        return connection;    
    }    
        
    private static void closeConnection(Connection connection) throws SQLException {    
        if (connection != null && !connection.isClosed()) {             
            connection.close();    
        }    
    }
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        queryBlob();
        insertBlob();
    }
}

 

<think>嗯,用户问的是如何优化find_blobs函数中的颜色阈值参数调整方法。首先,我需要回想一下find_blobs通常是用于图像处理中的斑点检测,特别是在像OpenMV这样的库中常见。颜色阈值参数可能包括LAB或HSV颜色空间中的各个通道的最小和最大值。 首先,我应该解释颜色阈值的构成,比如LAB中的L(亮度)、A(绿-红)、B(蓝-黄)分量,或者HSV的H(色调)、S(饱和度)、V(明度)。用户需要知道每个通道的取值范围,这样他们才能理解如何调整。 接下来,用户可能需要知道具体的步骤。比如如何通过工具来辅助调整,比如OpenMV IDE中的阈值编辑器。这里需要详细说明如何通过实时预览来调整各个通道的阈值,确保目标物体高亮显示,而背景被抑制。 然后,实际调整方法可能包括分通道调整,比如先固定亮度和饱和度,调整色调,或者根据环境光变化进行动态调整。这部分需要给出具体的例子,比如LAB中设置l_min=0, l_max=60,a_min=30等,并说明每个参数的影响。 另外,用户可能遇到的问题包括光照变化,这时候可能需要动态阈值或者自动白平衡。还有多颜色检测时的参数冲突,需要分步处理。这些常见问题需要给出解决方案,比如使用多个阈值元组或者分区域处理。 最后,代码示例也很重要,展示如何将调整后的阈值应用到find_blobs函数中,并解释关键参数的作用,比如pixels_threshold和merge参数的影响。 在生成相关问题的时候,需要考虑用户可能的后续疑问,比如如何应对光照变化,或者处理多个颜色检测的问题,以及如何提高检测精度。这些问题能帮助用户更深入地理解和应用调整后的阈值参数。 需要确保回答结构清晰,分步骤说明,并且提供实际代码示例,同时引用相关的知识点,比如颜色空间和函数参数的作用。另外,引用标识要自然地添加在相关段落末尾,但根据用户提供的参考,可能没有具体的引用来源,所以可能不需要添加实际引用,只需遵循格式。</think>### find_blobs颜色阈值参数优化方法 #### 一、理解颜色阈值参数结构 find_blobs函数通常使用LAB/HSV颜色空间的阈值元组,格式为: - LAB模式:`(l_min, l_max, a_min, a_max, b_min, b_max)` - HSV模式:`(h_min, h_max, s_min, s_max, v_min, v_max)`[^1] $$ \text{LAB颜色空间计算}:L \in [0,100],\ a \in [-128,127],\ b \in [-128,127] $$ #### 二、参数调整步骤 1. **使用阈值编辑器工具** - 在OpenMV IDE中打开「工具→机器视觉→阈值编辑器」 - 拖动滑块实时观察二值化效果,确保目标区域呈白色 2. **分通道调整原则** ```python # 示例LAB阈值设置(红色物体检测) thresholds = (0, 60, 30, 80, 10, 60) # (Lmin,Lmax,Amin,Amax,Bmin,Bmax) ``` 3. **环境光补偿** - 在目标使用环境中进行校准 - 使用`image.statistics()`获取当前帧的亮度均值[^2] ```python stats = img.get_statistics() l_adj = stats.l_mean() * 0.8 # 亮度动态调整系数 ``` #### 三、常见问题优化 1. **光照变化处理** ```python # 自动白平衡预处理 img.awb(True) # 直方图均衡化 img.histeq() ``` 2. **多颜色检测优化** ```python # 使用多个阈值元组 thresholds = [(30, 60, -10, 10, 10, 40), # 红色阈值 (10, 40, -30, -10, 20, 50)] # 蓝色阈值 ``` #### 四、完整代码示例 ```python import sensor, image, time sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 优化后的阈值参数 red_threshold = (20, 70, 25, 75, 10, 50) while True: img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([red_threshold], pixels_threshold=50, area_threshold=50, merge=True) for b in blobs: img.draw_rectangle(b.rect()) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值