第1关:获取超文本文件并保存至本地

时间: 2025-03-19 11:16:59 AIGC 浏览: 63
### 如何下载并保存HTML或HTTP文件到本地 要实现将HTML页面的内容或者通过HTTP请求获取的数据保存到本地,可以采用多种方法。以下是基于HTML+JavaScript的技术来完成这一目标的具体说明。 #### 使用HTML和JavaScript保存文本内容到本地 可以通过创建一个Blob对象并将数据写入其中,随后利用`<a>`标签的`download`属性触发浏览器的下载行为[^1]。具体代码如下: ```javascript function downloadTextFile(content, fileName) { const blob = new Blob([content], { type: 'text/html' }); const url = URL.createObjectURL(blob); const a = document.createElement('a'); a.style.display = 'none'; a.href = url; a.download = fileName || 'default.html'; // 设置默认文件名 document.body.appendChild(a); a.click(); window.URL.revokeObjectURL(url); // 清理内存中的临时链接 } ``` 调用上述函数时传入希望保存的HTML字符串以及期望的文件名称即可完成操作。例如: ```javascript const htmlContent = '<!DOCTYPE html><html lang="en"><body>Hello World</body></html>'; downloadTextFile(htmlContent, 'example.html'); ``` #### 前端向Flask发送文件并通过服务器保存至本地 如果涉及更复杂的场景比如上传图片或其他类型的二进制资源,则可能需要用到后端支持。以下是一个简单的例子展示如何从前端收集文件并通过POST请求将其传递给运行于Python Flask框架下的服务端程序进行处理[^2]。 ##### HTML部分 ```html <form action="/upload" method="post" enctype="multipart/form-data"> <input id="file" type="file" name="fileName"/> <input type="submit" value="Upload File"/> </form> ``` ##### Python (Flask) 部分 ```python from flask import request from werkzeug.utils import secure_filename import os @app.route('/upload', methods=['POST']) def upload_file(): if 'fileName' not in request.files: return "No file part", 400 file = request.files['fileName'] if file.filename == '': return "No selected file", 400 if file and allowed_file(file.filename): # 定义allowed_file()验证扩展名 filename = secure_filename(file.filename) save_path = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename) file.save(save_path) return f"File saved as {filename}", 200 return "Invalid file format", 400 ``` 以上展示了基本流程,实际应用中还需要考虑安全性、错误捕获等问题。
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import cv2 import numpy as np from ultralytics import YOLO import os from datetime import datetime import argparse class YOLOv8Detector: def __init__(self, model_path="yolov8s.pt", task="detect", conf_threshold=0.25, iou_threshold=0.45): """初始化YOLOv8检测器""" # 验证模型路径是否有效 if os.path.exists(model_path) and not os.path.isfile(model_path): raise ValueError(f"模型路径 '{model_path}' 不是一个文件,请提供具体的模型文件路径(如.pt文件)") # 显式指定任务类型和加载模型 try: self.model = YOLO(model_path, task=task) except Exception as e: print(f"模型加载失败: {str(e)}") print("请检查模型路径是否正确,或尝试手动下载模型并放置在正确位置") raise self.conf_threshold = conf_threshold self.iou_threshold = iou_threshold self.class_names = self.model.names # 获取类别名称 self.task = task # 创建结果保存目录 self.output_dir = os.path.join("detection_results", datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")) os.makedirs(self.output_dir, exist_ok=True) print(f"检测结果将保存在: {self.output_dir}") def detect_image(self, image_path, save=True, show=False): """检测单张图片""" # 检查图片文件是否存在 if not os.path.exists(image_path): print(f"错误: 图片文件 '{image_path}' 不存在") return None # 读取图片 image = cv2.imread(image_path) if image is None: print(f"错误: 无法读取图片 '{image_path}'") return None # 执行检测 try: results = self.model( image, conf=self.conf_threshold, iou=self.iou_threshold, verbose=False ) except Exception as e: print(f"检测过程出错: {str(e)}") return None # 处理结果 annotated_image = self._process_results(image, results[0]) # 保存结果 save_path = None if save: filename = os.path.basename(image_path) name, ext = os.path.splitext(filename) save_path = os.path.join(self.output_dir, f"image_{name}{ext}") cv2.imwrite(save_path, annotated_image) print(f"图片检测结果已保存至: {save_path}") # 显示结果 if show: cv2.imshow("YOLOv8 目标检测 - 图片", annotated_image) print("按任意键关闭图片窗口...") cv2.waitKey(0) cv2.destroyWindow("YOLOv8 目标检测 - 图片") return results[0] def detect_video(self, video_path, save=True, show=True): """检测视频文件或摄像头""" # 打开视频流 try: cap = cv2.VideoCapture(video_path) if not cap.isOpened(): print(f"错误: 无法打开视频源 '{video_path}'") return except Exception as e: print(f"打开视频源出错: {str(e)}") return # 获取视频信息 fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) or 30.0 # 默认为30fps width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 视频写入器 out = None save_path = None if save: if isinstance(video_path, str): filename = os.path.basename(video_path) name, ext = os.path.splitext(filename) else: name = "camera" ext = ".mp4" save_path = os.path.join(self.output_dir, f"video_{name}{ext}") fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') out = cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, (width, height)) print(f"视频检测结果将保存至: {save_path}") # 逐帧处理 print("开始视频检测... (按 'q' 键退出)") frame_count = 0 try: while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break frame_count += 1 if frame_count % 10 == 0: # 每10帧打印一次进度 print(f"处理第 {frame_count} 帧...") # 执行检测 results = self.model( frame, conf=self.conf_threshold, iou=self.iou_threshold, verbose=False ) # 处理结果 annotated_frame = self._process_results(frame, results[0]) # 显示结果 if show: cv2.imshow("YOLOv8 目标检测 - 视频", annotated_frame) # 按q退出 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): print("用户中断检测") break # 保存结果 if save and out is not None: out.write(annotated_frame) except Exception as e: print(f"视频检测过程出错: {str(e)}") finally: # 释放资源 cap.release() if save and out is not None: out.release() cv2.destroyWindow("YOLOv8 目标检测 - 视频") print(f"视频检测完成,共处理 {frame_count} 帧") def _process_results(self, image, result): """处理检测结果,绘制边界框和标签""" annotated_image = image.copy() # 根据任务类型处理不同的结果 if self.task == "detect": # 目标检测: 处理边界框 boxes = result.boxes.xyxy.numpy() # 边界框坐标 (x1, y1, x2, y2) classes = result.boxes.cls.numpy().astype(int) # 类别索引 confidences = result.boxes.conf.numpy() # 置信度 for box, cls, conf in zip(boxes, classes, confidences): x1, y1, x2, y2 = map(int, box) class_name = self.class_names[cls] label = f"{class_name} {conf:.2f}" # 绘制边界框 cv2.rectangle(annotated_image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # 绘制标签背景 label_size, base_line = cv2.getTextSize(label, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 1) y1_label = max(y1, label_size[1] + 10) cv2.rectangle( annotated_image, (x1, y1_label - label_size[1] - 10), (x1 + label_size[0], y1_label + base_line - 10), (0, 255, 0), cv2.FILLED ) # 绘制标签文本 cv2.putText( annotated_image, label, (x1, y1_label - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 0), 1 ) return annotated_image def print_detection_info(self, result): """打印检测到的目标信息""" if result is None: return print("\n检测结果详情:") if self.task == "detect": boxes = result.boxes.xyxy.numpy() classes = result.boxes.cls.numpy().astype(int) confidences = result.boxes.conf.numpy() for i, (box, cls, conf) in enumerate(zip(boxes, classes, confidences)): x1, y1, x2, y2 = box class_name = self.class_names[cls] print( f"目标 {i+1}: {class_name} " f"| 置信度: {conf:.2f} " f"| 坐标: ({x1:.1f}, {y1:.1f}) - ({x2:.1f}, {y2:.1f})" ) print(f"共检测到 {len(classes)} 个目标") def main(): # 设置命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser(description='YOLOv8 目标检测工具') parser.add_argument('--model', type=str, default='yolov8s.pt', help='模型文件路径,默认为yolov8s.pt') parser.add_argument('--task', type=str, default='detect', choices=['detect', 'segment', 'classify', 'pose'], help='任务类型,默认为detect') parser.add_argument('--source', type=str, default='0', help='输入源:图片路径、视频路径或摄像头索引(默认0)') parser.add_argument('--conf', type=float, default=0.3, help='置信度阈值,默认为0.3') parser.add_argument('--iou', type=float, default=0.5, help='IOU阈值,默认为0.5') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='不保存检测结果') parser.add_argument('--noshow', action='store_true', help='不显示检测结果') args = parser.parse_args() try: # 初始化检测器 detector = YOLOv8Detector( model_path=args.model, task=args.task, conf_threshold=args.conf, iou_threshold=args.iou ) # 确定输入源类型 source = args.source if source.isdigit(): # 摄像头 source = int(source) print(f"使用摄像头 {source} 进行检测") detector.detect_video( video_path=source, save=not args.nosave, show=not args.noshow ) else: # 检查文件是否存在 if not os.path.exists(source): print(f"错误: 输入文件 '{source}' 不存在") return # 判断是图片还是视频 image_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.gif'] video_extensions = ['.mp4', '.avi', '.mov', '.mkv', '.flv'] ext = os.path.splitext(source)[1].lower() if ext in image_extensions: # 图片检测 print(f"检测图片: {source}") result = detector.detect_image( image_path=source, save=not args.nosave, show=not args.noshow ) detector.print_detection_info(result) elif ext in video_extensions: # 视频检测 print(f"检测视频: {source}") detector.detect_video( video_path=source, save=not args.nosave, show=not args.noshow ) else: print(f"错误: 不支持的文件类型 '{ext}'") except Exception as e: print(f"程序运行出错: {str(e)}") return if __name__ == "__main__": main() 模型本地路径在哪输入

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