Mit der kontinuierlichen Entwicklung des Internets ist auch die Menge an Informationen im Internet explodiert, darunter auch eine riesige Menge an Bildressourcen. Beim Suchen und Surfen im Internet wirkt sich die Qualität des Bildmaterials direkt auf das Erlebnis und den Eindruck des Benutzers aus. Daher ist die Frage, wie diese umfangreichen Bildinformationen effizient erfasst und verarbeitet werden können, zu einem allgemeinen Schwerpunkt geworden. Scrapy kann als Python-Webcrawler-Framework auch auf das Crawlen und Verarbeiten von Bildern angewendet werden. In diesem Artikel werden die Grundkenntnisse des Scrapy-Frameworks und der Bildverarbeitungstechnologie sowie deren Anwendung im Scrapy-Crawler vorgestellt.
1. Scrapy-Crawler-Framework
Scrapy ist ein Python-basiertes Web-Crawler-Framework, das hauptsächlich zum Crawlen von Webseiten und zum Extrahieren wertvoller Daten verwendet wird. Das Scrapy-Framework besteht aus den folgenden Komponenten:
1. Scrapy Spider: Verantwortlich für das Auffinden der Startadresse der zu crawlenden Webseite und das rekursive Platzieren der zu crawlenden Webseite in der Crawling-Warteschlange.
2. Scheduler (Spider Scheduler): Verantwortlich für die Planung von Webseiten in der Crawl-Warteschlange sowie für die Verwaltung und Kontrolle der Anzahl gleichzeitiger Crawler-Anfragen.
3. Spider Downloader: Verantwortlich für das Senden von Anfragen an den Website-Server, das Abrufen des HTML-Codes der zu crawlenden Webseite und das Zurücksenden der Antwort an den Spider.
4. Spider Pipeline: Verantwortlich für die Verarbeitung, Filterung, Bereinigung und Speicherung der erfassten Daten.
2. Bildverarbeitungstechnologie
1. Die Bildformatkonvertierung wird normalerweise verwendet, um Bilder in andere Formate in häufiger verwendete Formate zu konvertieren, z. B. das Konvertieren von BMP-Bildern in das JPG- oder PNG-Format, das Komprimieren der Bildgröße usw Verbesserung der Bildladegeschwindigkeit usw. Im Scrapy-Crawler wird die Pillow-Bibliothek von Python zum Konvertieren von Bildformaten verwendet.
2. Bildverbesserungsverarbeitung
Bei der Bildverbesserungsverarbeitung werden Farbverbesserung, Kontrastanpassung, Schärfung und andere Vorgänge am Originalbild durchgeführt. Zu den häufig verwendeten Bibliotheken gehören ImageEnhance und OpenCV. Die Bildverbesserungsverarbeitung kann die Details des Bildes hervorheben und die Klarheit des Bildes erhöhen.
3. Bildrauschunterdrückungsverarbeitung
Während des Bilderfassungsprozesses können einige Bilder Rauschen, Farbfehler und andere Probleme aufweisen. Diese Störungen können durch Bildrauschunterdrückungsverarbeitungsmethoden effektiv entfernt werden. Zu den häufig verwendeten Methoden gehören Medianfilterung, Mittelwertfilterung, Gaußsche Filterung und andere Methoden zur Rauschunterdrückung.
4. Bildsegmentierungsverarbeitung
Bildsegmentierungsverarbeitung bezieht sich auf die Aufteilung eines Bildes in mehrere Blöcke, die für Anwendungen wie Texterkennung oder Texturerkennung verwendet werden können. Zu den häufig verwendeten Lösungen gehören Segmentierungsmethoden basierend auf Farbe, Form, Kante, Horizontale, Vertikale und anderen Faktoren.
3. Bilder crawlen und verarbeiten
Das Scrapy-Framework bietet leistungsstarke Crawler-Funktionen, um Bildinformationen zu crawlen. Das Folgende ist ein einfacher Beispielcode, der im Scrapy-Framework als Beispiel für einen Bild-Crawler verwendet wird:
import scrapy
class ImageSpider(scrapy.Spider):
name = 'image_spider'
allowed_domains = ['example.com']
start_urls = ['http://example.com']
def parse(self, response):
img_urls = response.css('img::attr(src)').extract()
yield {'image_urls': img_urls}Nach dem Login kopieren
Dieser Code kann die Bildinformationen auf der angegebenen Website crawlen und die Ergebnisse als Liste von Bild-URLs für die spätere Verarbeitung speichern.
Für die gecrawlten Bilder können wir die Pillow-Bibliothek verwenden, um eine Formatkonvertierung und Verbesserungsverarbeitung durchzuführen. Der Code lautet wie folgt:
from PIL import Image, ImageEnhance
image = Image.open('image.jpg')
image.convert('RGB').save('image.png')
enhancer = ImageEnhance.Contrast(image)
image = enhancer.enhance(1.5)Nach dem Login kopieren
Der obige Code wird verwendet, um ein Bild im JPG-Format aus dem lokalen Format zu laden und in das PNG-Format zu konvertieren und eine Kontrastverstärkungsverarbeitung für das Bild durchführen.
4. Speicherung nach der Bildverarbeitung
Nach der Verarbeitung verschiedener Bilder müssen wir sie wie folgt speichern.
1. Lokale Speicherung
Wenn Sie Bilder lokal speichern, können Sie sie direkt mit der von Python bereitgestellten Dateioperation speichern:
fp = open('image.png', 'rb')
data = fp.read()
fp.close()
fp = open('new_image.png', 'wb')
fp.write(data)
fp.close()Nach dem Login kopieren
2. Sie können Bilddaten über speichern das ORM-Framework in die Datenbank. Für die MySQL-Datenbank können wir beispielsweise die SQLAlchemy-Bibliothek von Python zur Datenspeicherung verwenden. Es ist zu beachten, dass das Speichern einer großen Anzahl von Bildern mehr Festplatten- und Speicherressourcen beansprucht. Es wird empfohlen, Dateisystemspeicher anstelle von Datenbankspeicher zu verwenden.
3. Cloud-Speicher
Cloud-Speicher ist eine Möglichkeit, Daten im Internet zu speichern, darunter Alibaba Cloud OSS, Tencent Cloud COS, AWS S3 usw. Verwenden Sie Cloud-Speicher, um Bilder in der Cloud zu hosten und so die lokale Festplatten- und Speichernutzung zu reduzieren.
5. Zusammenfassung
Die Anwendung der Bildverarbeitungstechnologie in Scrapy-Crawlern kann nicht nur die Crawler-Effizienz verbessern, sondern auch die Bildqualität verbessern und so die Benutzererfahrung und den Eindruck verbessern. Gleichzeitig ist es beim Crawlen und Verarbeiten von Bildern erforderlich, die Verwendung verschiedener Ressourcen angemessen zu koordinieren, um den Ressourcenverbrauch des Crawlers zu reduzieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnwendung der Bildverarbeitungstechnologie im Scrapy-Crawler. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
