Aplikasi teknologi pemprosesan imej dalam perangkak Scrapy

Dengan perkembangan berterusan Internet, jumlah maklumat di Internet juga telah meletup, termasuk sejumlah besar sumber gambar. Apabila mencari dan menyemak imbas web, kualiti bahan gambar secara langsung mempengaruhi pengalaman dan tanggapan pengguna. Oleh itu, cara mendapatkan dan memproses maklumat imej besar-besaran ini dengan cekap telah menjadi tumpuan umum. Scrapy, sebagai rangka kerja perangkak web Python, juga boleh digunakan pada rangkak dan pemprosesan imej. Artikel ini akan memperkenalkan pengetahuan asas rangka kerja Scrapy dan teknologi pemprosesan imej, dan cara menggunakannya dalam perangkak Scrapy.

1. Rangka kerja perangkak Scrapy

Scrapy ialah rangka kerja perangkak web berasaskan Python, terutamanya digunakan untuk merangkak halaman web dan mengekstrak data berharga. Rangka kerja Scrapy terdiri daripada komponen berikut:

1 Scrapy Spider: Bertanggungjawab untuk mencari alamat permulaan halaman web yang hendak dirangkak dan secara rekursif meletakkan halaman web untuk dirangkak ke dalam baris gilir.

2. Penjadual (Spider Scheduler): Bertanggungjawab untuk menjadualkan halaman web dalam baris gilir merangkak, mengurus dan mengawal bilangan permintaan perangkak serentak.

3. Downloader (Spider Downloader): Bertanggungjawab untuk membuat permintaan ke pelayan tapak web, mendapatkan kod HTML halaman web untuk dirangkak dan mengembalikan respons kepada Spider.

4. Spider Pipeline: Bertanggungjawab untuk memproses, menapis, membersihkan dan menyimpan data yang ditangkap.

2. Teknologi pemprosesan imej

1 Penukaran format imej

Penukaran format imej biasanya digunakan untuk menukar imej dalam format lain kepada format yang lebih biasa digunakan, seperti imej BMP . Tukar kepada format JPG atau PNG, memampatkan saiz imej, meningkatkan kelajuan pemuatan imej, dsb. Dalam perangkak Scrapy, perpustakaan Bantal Python digunakan untuk menukar format imej.

2. Pemprosesan peningkatan imej

Pemprosesan peningkatan imej adalah untuk melakukan peningkatan warna, pelarasan kontras, penajaman dan operasi lain pada imej asal. Perpustakaan yang biasa digunakan termasuk ImageEnhance dan OpenCV. Pemprosesan peningkatan imej boleh mengeluarkan butiran imej dan meningkatkan kejelasan imej.

3. Pemprosesan denoising imej

Semasa proses pengumpulan imej, sesetengah imej mungkin mengalami masalah seperti hingar dan penyimpangan warna Bunyi ini boleh dikeluarkan dengan berkesan melalui kaedah pemprosesan imej. Kaedah yang biasa digunakan termasuk penapisan median, penapisan min, penapisan Gaussian dan kaedah lain untuk denoising.

4. Pemprosesan pembahagian imej

Pemprosesan pembahagian imej merujuk kepada membahagikan gambar kepada berbilang blok, yang boleh digunakan untuk aplikasi seperti pengecaman teks atau pengecaman tekstur. Penyelesaian yang biasa digunakan termasuk kaedah pembahagian berdasarkan warna, bentuk, tepi, mendatar, menegak dan faktor lain.

3. Merangkak dan memproses imej

Rangka kerja Scrapy menyediakan fungsi perangkak yang kuat Pengguna boleh menggunakan rangka kerja ini untuk merangkak maklumat imej. Berikut ialah contoh kod mudah untuk rangka kerja Scrapy sebagai contoh perangkak imej:

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}

Kod ini boleh merangkak maklumat imej dalam tapak web yang ditentukan dan menyimpan hasilnya sebagai senarai URL imej untuk kegunaan seterusnya penggunaan pemprosesan.

Untuk imej yang dirangkak, kami boleh menggunakan perpustakaan Bantal untuk melaksanakan penukaran format dan pemprosesan peningkatan Kod adalah seperti berikut:

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)

Kod di atas digunakan untuk memuatkan format JPG daripada. tempatan Imej telah ditukar kepada format PNG, dan kontras imej telah dipertingkatkan.

4. Storan selepas pemprosesan imej

Selepas memproses pelbagai imej, kita perlu menyimpannya Kaedah penyimpanan yang biasa digunakan adalah seperti berikut.

1. Storan tempatan

Apabila menyimpan gambar secara setempat, anda boleh terus menggunakan operasi fail yang disediakan oleh Python untuk menyimpannya Kodnya adalah seperti berikut:

fp = open('image.png', 'rb')
data = fp.read()
fp.close()
fp = open('new_image.png', 'wb') 
fp.write(data)
fp.close()

2. Simpan ke Pangkalan Data

boleh menyimpan data imej ke dalam pangkalan data melalui rangka kerja ORM. Sebagai contoh, untuk pangkalan data MySQL, kita boleh menggunakan perpustakaan SQLAlchemy Python untuk penyimpanan data. Perlu diingatkan bahawa menyimpan sejumlah besar imej akan menggunakan lebih banyak sumber cakera keras dan memori. Adalah disyorkan untuk menggunakan storan sistem fail dan bukannya storan pangkalan data.

3. Storan awan

Storan awan ialah cara untuk menyimpan data di Internet termasuk Alibaba Cloud OSS, Tencent Cloud COS, AWS S3, dll. Gunakan storan awan untuk mengehoskan imej dalam awan, mengurangkan pemacu keras tempatan dan penggunaan memori.

5. Ringkasan

Aplikasi teknologi pemprosesan imej dalam perangkak Scrapy bukan sahaja dapat meningkatkan kecekapan perangkak, tetapi juga meningkatkan kualiti imej, dengan itu meningkatkan pengalaman dan kesan pengguna. Pada masa yang sama, apabila merangkak dan memproses imej, adalah perlu untuk menyelaraskan penggunaan pelbagai sumber secara munasabah untuk mengurangkan penggunaan sumber perangkak.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi teknologi pemprosesan imej dalam perangkak Scrapy. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!