获取网络图片

本文提供了两种实用的方法:一种是通过URL获取网络图片并将其转换为byte数组以便于进一步处理;另一种是从URL直接读取图片并返回为BufferedImage对象。

//根据url获取网络图片并转化为byte数组,方便操作

public  byte[] getBytesByURL(String imageUrl)throws IOException {
       ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
       BufferedInputStream bis = null;
       HttpURLConnection urlconnection= null;
       URL url = null;
      //创建一个Buffer字符串
       byte[] buf = new byte[1024];
       try {
           url = new URL(imageUrl);
           urlconnection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
           urlconnection.connect();
           bis = new BufferedInputStream(urlconnection.getInputStream());
           for (int len = 0; (len = bis.read(buf)) != -1;){
           bos.write(buf,0,len);
           }
       } finally {
           try {
                urlconnection.disconnect();
                bis.close();
           } catch (IOException ignore) {
           }
       }
       return bos.toByteArray();
  }

//根据url返回bufferedImage

public static BufferedImage RequestImage(String imageurl) throws IOException{
   URL url = new URL(imageurl); 
try {
   InputStream inputStream=url.openStream();
BufferedImage  bufferedImage=ImageIO.read(inputStream);
return bufferedImage;
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
return null;
}
  }




内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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