使用 Java 实现从搜索引擎批量下载图片
在进行一些数据收集、图像处理或研究工作时,我们可能需要从网络上批量下载高质量的图片。本文将介绍如何使用 Java 和 Jsoup 库,从搜索引擎中抓取图片,解析详情页并过滤出高质量图片。通过以下几个步骤,您可以自动化这个图片收集的过程。
前置条件
- 环境:确保您的开发环境配置了 Java 8+ 和
Jsoup库。 - 工具依赖:引入
Jsoup库,通过Maven或Gradle直接添加依赖。
<dependency><groupId>org.jsoup</groupId><artifactId>jsoup</artifactId><version>1.15.3</version>
</dependency>
基本思路
- 构建搜索 URL:通过搜索引擎构建一个带有关键字的查询 URL,限制结果为高分辨率图片。
- 解析搜索结果页面:获取所有图片链接或详情页链接。
- 进入详情页抓取大图:访问详情页,提取大图的真实 URL。
- 质量过滤与下载:根据图片尺寸、类型等条件,过滤并下载符合要求的图片。
步骤一:构建搜索 URL
搜索引擎提供了 URL 参数限制,我们可以添加关键字和图片大小筛选条件。以bing搜索为例,在 Bing 的 URL 中可以使用 imagesize-huge 参数过滤出大尺寸图片。例如:
private static final String BASE_URL = "https://cn.bing.com/images/search?q=%s&form=ANNTH1&qft=+filterui:imagesize-huge";
其中 %s 为占位符,可动态替换为需要查询的关键字。
步骤二:解析搜索结果页面
使用 Jsoup 加载搜索结果页面并解析出所有图片的详情页链接。以下代码示例展示了如何提取搜索结果中的详情页链接:
public static void downloadLargeImages(String searchValue) {try {String searchUrl = String.format(BASE_URL, searchValue);Document document = Jsoup.connect(searchUrl).get();// 选择所有带有详情链接的元素Elements linkElements = document.select("a[class*='item-link']"); //(以实际情况为准)int count = 0;for (Element linkElement : linkElements) {if (count >= 10) break; // 设置下载数量上限// 获取详情页链接String detailPageUrl = linkElement.absUrl("href");if (!detailPageUrl.isEmpty()) {processDetailPage(detailPageUrl, count);count++;}}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}
}
步骤三:进入详情页抓取大图
在详情页中,通过 img 标签或特定属性来筛选大图的 URL。此处使用 img 标签的 src 属性,并进行其他属性检查,以确保我们下载的是大图而非缩略图。
private static void processDetailPage(String detailPageUrl, int count) {try {Document detailPage = Jsoup.connect(detailPageUrl).get();// 查找所有 img 标签Elements imgElements = detailPage.select("img");for (Element imgElement : imgElements) {String imgUrl = imgElement.absUrl("src");// 过滤掉无效图片链接if (!imgUrl.startsWith("data:image/") && isHighQualityImage(imgUrl)) {downloadImage(imgUrl);break;}}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}
}
步骤四:质量过滤与下载
在下载图片前,确保图片符合质量要求(例如尺寸),避免下载不符合条件的小图或缩略图。我们可以使用 HTTP 请求获取图片的元数据或直接下载后通过 BufferedImage 获取尺寸信息:
private static boolean isHighQualityImage(String imgUrl) {try {HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) new URL(imgUrl).openConnection();connection.setRequestMethod("GET");connection.connect();BufferedImage img = ImageIO.read(connection.getInputStream());if (img != null && img.getWidth() >= 800 && img.getHeight() >= 600) {return true;}} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return false;
}
下载图片方法
使用 Java 的 ImageIO 将图片保存到本地,确保路径正确且避免重名文件。
private static void downloadImage(String imgUrl) {try (InputStream in = new URL(imgUrl).openStream()) {Files.copy(in, Paths.get("downloaded_images/" + UUID.randomUUID() + ".jpg"));System.out.println("图片下载成功:" + imgUrl);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}
}
完整代码
将以上方法整合,形成一个完整的批量图片下载程序。以下是完整的工作流程:
- 构建并发送搜索请求,获取搜索结果。
- 解析搜索结果页面,抓取每张图片的详情页 URL。
- 访问详情页,筛选符合条件的大图。
- 下载高质量图片并保存至本地。
总结
通过上述步骤,我们实现了一个简单的批量图片下载工具。整个过程涉及 URL 构建、HTML 解析、图片过滤和下载等多个步骤,适用于数据收集或批量处理需求。在实际应用中,建议加入适当的延迟控制访问频率,以避免触发搜索引擎的限制。
相关文章:
使用 Java 实现从搜索引擎批量下载图片
在进行一些数据收集、图像处理或研究工作时,我们可能需要从网络上批量下载高质量的图片。本文将介绍如何使用 Java 和 Jsoup 库,从搜索引擎中抓取图片,解析详情页并过滤出高质量图片。通过以下几个步骤,您可以自动化这个图片收集的…...
基于Matlab GUI的说话人识别测试平台
基于Matlab GUI的说话人识别测试平台 摘 要:为了克服在Matlab中语音处理工具箱的不足,设计出基于Matlab图形用户界面(GUI)的说话人识别测试平台。系统框架设计:特征参数采用美尔倒谱系数及差分美尔倒谱系数,…...
Leetcode 热题100之二叉树2
1.二叉树的层序遍历 思路分析:层序遍历是逐层从左到右访问二叉树的所有节点,通常可以使用广度优先搜索(BFS)来实现。我们可以使用一个队列(FIFO)来存储每一层的节点,并逐层访问。 初始化队列&a…...
<项目代码>YOLOv8 煤矸石识别<目标检测>
YOLOv8是一种单阶段(one-stage)检测算法,它将目标检测问题转化为一个回归问题,能够在一次前向传播过程中同时完成目标的分类和定位任务。相较于两阶段检测算法(如Faster R-CNN),YOLOv8具有更高的…...
GA/T1400视图库平台EasyCVR视频分析设备平台微信H5小程序:智能视频监控的新篇章
GA/T1400视图库平台EasyCVR是一款综合性的视频管理工具,它兼容Windows、Linux(包括CentOS和Ubuntu)以及国产操作系统。这个平台不仅能够接入多种协议,还能将不同格式的视频数据统一转换为标准化的视频流,通过无需插件的…...
LVM与磁盘配额
文章目录 LVM与磁盘配额1 LVM概述1.1 名词解释1.2 LVM优势 2 LVM相关命令2.1 创建逻辑卷过程2.2 对逻辑卷扩容 3 磁盘配额3.1 磁盘配额的特点3.2 磁盘配额的命令3.3 查看配额使用情况3.4 验证磁盘配额3.5 实验 LVM与磁盘配额 1 LVM概述 1.1 名词解释 LVM:logical…...
xmuoj [蒙德里安的梦想] 状压dp个人笔记
本题是状压dp经典题目,很多人都是通过这一题开始对状压dp有所了解。 在进行讲解之前,我们先通过几个问答大致了解状压dp。 一、问答 1. 问题:什么是状压dp? 回答:状压dp即为状态压缩动态规划,何为状态压缩&#x…...
ubuntu22安装搜狗输入法不能输入中文
关闭Wayland 在/etc/gdm3/custom.conf文件内,取消注释WaylandEnable cat /etc/gdm3/custom.conf | grep WaylandEnable WaylandEnablefalse 其它步骤参考搜狗官方教程 https://pinyin.sogou.com/linux/help.php...
HtmlAgilityPack 操作详解
目录 1.安装 HtmlAgilityPack 2. 示例 HTML 3. 使用 HtmlAgilityPack 进行 HTML 解析与操作 4. 代码详解 1.加载html文档 2.选择元素 3. 提取属性 4.修改属性 5.常用的几种获取元素的 XPath 写法 HtmlAgilityPack: 轻量且高效,适合进行常规的 H…...
基于SSM医院门诊互联电子病历管理系统的设计
管理员账户功能包括:系统首页,个人中心,用户管理,医生管理,项目分类管理,项目信息管理,预约信息管理,检查信息管理,系统管理 用户账号功能包括:系统首页&…...
【读书笔记/深入理解K8S】集群网络
前言 上一章讲了集群控制器的一个大概的原理,这一章讲一下集群网络。网络是集群通信的载体,因为该书是阿里云团队出品的,所以也以阿里云的集群网络方案为例,其他云厂商的网络集群方案一般来说也大同小异。所以通过本章的学习&…...
【专有网络VPC】连接公网
通过ECS实例固定公网IP、弹性公网IP、NAT网关、负载均衡使专有网络中的云资源可以访问公网(Internet)或被公网访问。 概述 专有网络是您自定义的云上私有网络。专有网络中的云资源默认无法访问公网,也无法被公网访问。您可以通过配置ECS实例…...
论文 | Legal Prompt Engineering for Multilingual Legal Judgement Prediction
这篇文章探讨了如何利用“法律提示工程”(LPE)来指导大型语言模型(LLM)进行多语言法律判决预测(LJP)。主要内容: LPE 的概念: LPE 是指通过设计特定的提示(promp…...
国科安芯抗辐照MCU和CANFD芯片发布
国科安芯科技有限公司近期发布了两款重要的芯片产品:抗辐照MCU芯片和抗辐照CANFD芯片。这两款芯片的发布标志着国科安芯在高性能、高安全性芯片产品研制方面取得了显著进展,特别是在抗辐照技术领域。 1. 抗辐照MCU芯片:国科安芯研发的AS32A4…...
C++ 并发专题 - 无锁数据结构(概述)
一:概述: 无锁数据结构是一种在多线程环境中实现线程安全的结构,它允许多个线程在没有传统锁机制的情况下并发访问和修改数据。这种设计的目标是提高程序的性能和响应性,避免锁竞争和上下文切换的开销。 二:原理&…...
NLP领域的经典算法和模型
在自然语言处理(NLP)领域,经典算法和模型众多,它们在不同任务中发挥着重要作用。以下是一些NLP领域的经典算法和模型的详细介绍: 一、基础模型 词袋模型(Bag of Words,BoW) 原理&a…...
提升安全上网体验:Windows 11 启用 DOH(阿里公共DNS)
文章目录 阿里公共 DNS 介绍免费开通云解析 DNS 服务Windows 编辑 DNS 设置配置 IPv4配置 IPv6 路由器配置 DNS 阿里公共 DNS 介绍 https://alidns.com/ 免费开通云解析 DNS 服务 https://dnsnext.console.aliyun.com/pubDNS 开通服务后,获取 DOH 模板࿰…...
论文概览 |《Journal of Transport Geography》2024.10 Vol.120
本次给大家整理的是《Journal of Transport Geography》杂志2024年9月第120卷的论文的题目和摘要,一共包括17篇SCI论文! 论文1 Modelling scenarios in planning for future employment growth in Stockholm 斯德哥尔摩未来就业增长规划情景建模 【摘要…...
yum不能使用: cannot find a valid baseurl for repo: base/7/x86_64
使用yum命令时报错: 原因: CentOS 已经停止维护的问题。2020 年 12 月 8 号,CentOS 官方宣布了停止维护 CentOS Linux 的计划,并推出了 CentOS Stream 项目,CentOS Linux 8 作为 RHEL 8 的复刻版本,生命周期…...
什么品牌的护眼台灯比较好?五款护眼效果比较明显的护眼台灯
在当今信息爆炸的时代背景下,挑选一款真正符合个人需求的护眼台灯,确实是一项不小的挑战。市场上品牌众多、型号繁杂,功能特点各不相同,价格区间也相当广泛,许多消费者在选购时往往感到迷茫不已。当大家询问“什么品牌…...
【Linux】shell脚本忽略错误继续执行
在 shell 脚本中,可以使用 set -e 命令来设置脚本在遇到错误时退出执行。如果你希望脚本忽略错误并继续执行,可以在脚本开头添加 set e 命令来取消该设置。 举例1 #!/bin/bash# 取消 set -e 的设置 set e# 执行命令,并忽略错误 rm somefile…...
label-studio的使用教程(导入本地路径)
文章目录 1. 准备环境2. 脚本启动2.1 Windows2.2 Linux 3. 安装label-studio机器学习后端3.1 pip安装(推荐)3.2 GitHub仓库安装 4. 后端配置4.1 yolo环境4.2 引入后端模型4.3 修改脚本4.4 启动后端 5. 标注工程5.1 创建工程5.2 配置图片路径5.3 配置工程类型标签5.4 配置模型5.…...
React hook之useRef
React useRef 详解 useRef 是 React 提供的一个 Hook,用于在函数组件中创建可变的引用对象。它在 React 开发中有多种重要用途,下面我将全面详细地介绍它的特性和用法。 基本概念 1. 创建 ref const refContainer useRef(initialValue);initialValu…...
06 Deep learning神经网络编程基础 激活函数 --吴恩达
深度学习激活函数详解 一、核心作用 引入非线性:使神经网络可学习复杂模式控制输出范围:如Sigmoid将输出限制在(0,1)梯度传递:影响反向传播的稳定性二、常见类型及数学表达 Sigmoid σ ( x ) = 1 1 +...
Web 架构之 CDN 加速原理与落地实践
文章目录 一、思维导图二、正文内容(一)CDN 基础概念1. 定义2. 组成部分 (二)CDN 加速原理1. 请求路由2. 内容缓存3. 内容更新 (三)CDN 落地实践1. 选择 CDN 服务商2. 配置 CDN3. 集成到 Web 架构 …...
论文笔记——相干体技术在裂缝预测中的应用研究
目录 相关地震知识补充地震数据的认识地震几何属性 相干体算法定义基本原理第一代相干体技术:基于互相关的相干体技术(Correlation)第二代相干体技术:基于相似的相干体技术(Semblance)基于多道相似的相干体…...
Python 训练营打卡 Day 47
注意力热力图可视化 在day 46代码的基础上,对比不同卷积层热力图可视化的结果 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pypl…...
AxureRP-Pro-Beta-Setup_114413.exe (6.0.0.2887)
Name:3ddown Serial:FiCGEezgdGoYILo8U/2MFyCWj0jZoJc/sziRRj2/ENvtEq7w1RH97k5MWctqVHA 注册用户名:Axure 序列号:8t3Yk/zu4cX601/seX6wBZgYRVj/lkC2PICCdO4sFKCCLx8mcCnccoylVb40lP...
前端调试HTTP状态码
1xx(信息类状态码) 这类状态码表示临时响应,需要客户端继续处理请求。 100 Continue 服务器已收到请求的初始部分,客户端应继续发送剩余部分。 2xx(成功类状态码) 表示请求已成功被服务器接收、理解并处…...
用递归算法解锁「子集」问题 —— LeetCode 78题解析
文章目录 一、题目介绍二、递归思路详解:从决策树开始理解三、解法一:二叉决策树 DFS四、解法二:组合式回溯写法(推荐)五、解法对比 递归算法是编程中一种非常强大且常见的思想,它能够优雅地解决很多复杂的…...
