Dự án tốt nghệp Bài toán lưu trữ và xử lý ảnh trong HDFS và Apache Hadoop môn Xử lý ảnh | Học viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông

Bài toán lưu trữ và xử lý ảnh I.
Lưu trữ dữ liệu hình ảnh
Sử dụng HDFS (Hadoop Distributed File System):
• Lưu trữ hình ảnh trong HDFS cho phép phân tán dữ liệu
trên nhiều nút, giúp tận dụng khả năng lưu trữ lớn và khả
năng mở rộng của Hadoop.
• Hình ảnh có thể được chia nhỏ và phân phối trên nhiều
nút để tăng hiệu suất truy xuất. II. Xử lý ảnh
• Apache Hadoop cung cấp một số framework và công cụ
cho việc xử lý dữ liệu, bao gồm cả xử lý hình ảnh. Ví dụ,
bạn có thể sử dụng Apache Spark để xử lý lớn hình ảnh
trong môi trường phân tán.
• Đối với xử lý hình ảnh, thư viện Hadoop Image Processing
Framework (HIPF) cung cấp một cách 琀椀 ếp cận phân
tán để xử lý hàng loạt hình ảnh. HIPF sử dụng MapReduce
để thực hiện các tác vụ xử lý hình ảnh, chẳng hạn như
chuyển đổi định dạng, thực hiện xử lý thống kê, hoặc xử lý
琀椀 ền xử lý hình ảnh.
III. Trích xuất thông 琀椀 n từ ảnh
• Để trích xuất thông 琀椀 n từ hình ảnh, bạn có thể sử
dụng các thư viện xử lý hình ảnh như OpenCV hoặc thư
viện xử lý hình ảnh 琀 ch hợp trong các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc Java.
• Có thể áp dụng các thuật toán xử lý ảnh như nhận diện đối
tượng, xử lý văn bản trong hình ảnh, hay phân loại hình ảnh.
IV. Truy xuất hình ảnh 1. Sử dụng HDFS:
Sử dụng REST API của HDFS
Sử dụng các thư viện HTTP client trong ngôn ngữ lập trình
của bạn để gửi các yêu cầu HTTP đến HDFS REST API.
Ví dụ sử dụng Python và thư viện requests: Python: import requests url = "http://your-hdfs-
namenode:50070/webhdfs/v1/path/in/hdfs/image.jpg? op=OPEN" response = requests.get(url)
# Xử lý dữ liệu hình ảnh trong response.content Demo: import requests
namenode_address = "http://localhost:9870" path_in_hdfs =
"/anh/anh_hinh_nen_dep/1.webp"
url = f"{namenode_address}/webhdfs/v1{path_in_hdfs}?op=OPEN" response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
# Lưu dữ liệu cu2a hình a2nh từ response xuố7ng đĩa with
open("image.webp", "wb") as file: file.write(response.content)
print("Tập tin hình a2nh đã được lưu xuố7ng đĩa.") else:
print("Yêu cầBu khống thành cống. Kiê2m tra lại đường dầnH và cầ7u hình cu2a bạn.") 2. Sử dụng Apache HBase Sử dụng API của HBase:
Tạo bảng trong HBase để lưu trữ dữ liệu hình ảnh:
• Sử dụng HBase Shell hoặc API để tạo bảng và lưu trữ dữ liệu hình ảnh.
Sử dụng API của HBase để truy xuất dữ liệu hình ảnh:
• Sử dụng API của HBase (Java API hoặc REST API) để truy
xuất dữ liệu hình ảnh từ bảng đã tạo.
Ví dụ sử dụng Java API: Java:
// Lấy dữ liệu từ HBase
Get get = new Get(Bytes.toBytes("rowKey"));
Result result = table.get(get);
// Xử lý dữ liệu hình ảnh từ result
3. Sử dụng Cache hoặc Lớp trung gian
Sử dụng Redis hoặc Cache:
Cấu hình và sử dụng Redis: •
Cài đặt và cấu hình Redis để lưu trữ dữ liệu hình ảnh. •
Sử dụng Redis trong ứng dụng của bạn để lưu trữ và truy
xuất hình ảnh từ cache. •
Ví dụ sử dụng Redis Python Client: Python: import redis
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0) r.set('image_key', 'image_value') image_value = r.get('image_key')
# Xử lý dữ liệu hình ảnh từ image_value
4. Sử dụng API RESTful tự xây dựng:
Tạo API RESTful để truy xuất dữ liệu
Tạo một máy chủ API RESTful: •
Sử dụng một framework như Flask (Python), Express
(Node.js), hoặc Spring Boot (Java) để tạo một máy chủ API RESTful. •
Tạo các endpoint cho việc truy xuất dữ liệu hình ảnh từ
Hadoop hoặc cơ sở dữ liệu khác. •
Ví dụ sử dụng Flask (Python): Python:
from flask import Flask, send_file app = Flask(__name__)
@app.route('/get_image', methods=['GET']) def get_image():
# Code để truy xuất và trả về dữ liệu hình ảnh return
send_file('path/to/image.jpg', mimetype='image/jpeg') if __name__ == '__main__' : True ) app.run(debug=