2 
private static String[] testFiles = new String[]     {"img01.JPG","img02.JPG","img03.JPG","img04.JPG","img06.JPG","img07.JPG","img05.JPG"};
 // private static String testFilespath = "/home/student/Desktop/images";
private static String testFilespath ="hdfs://localhost:54310/user/root/images";
//private static String indexpath = "/home/student/Desktop/indexDemo";
private static  String testExtensive="/home/student/Desktop/images";

public static class MapClass extends MapReduceBase
implements Mapper<Text, Text, Text, Text> {
private Text input_image = new Text();
private Text input_vector = new Text();
    @Override
public void map(Text key, Text value,OutputCollector<Text, Text> output,Reporter       reporter) throws IOException {

 System.out.println("CorrelogramIndex Method:");  
       String featureString;
int MAXIMUM_DISTANCE = 16;
AutoColorCorrelogram.Mode mode = AutoColorCorrelogram.Mode.FullNeighbourhood;
for (String identifier : testFiles) {
            try (FileInputStream fis = new FileInputStream(testFilespath + "/" +    identifier)) {
  //Document doc = builder.createDocument(fis, identifier);
//FileInputStream imageStream = new FileInputStream(testFilespath + "/" + identifier);
BufferedImage bimg = ImageIO.read(fis);
 AutoColorCorrelogram vd = new AutoColorCorrelogram(MAXIMUM_DISTANCE, mode);
                 vd.extract(bimg);
               featureString = vd.getStringRepresentation();
               double[] bytearray=vd.getDoubleHistogram();
              System.out.println("image: "+ identifier + " " + featureString );

        }
             System.out.println(" ------------- ");
input_image.set(identifier);
input_vector.set(featureString);
   output.collect(input_image, input_vector);
              }

     }
   }

  public static class Reduce extends MapReduceBase
  implements Reducer<Text, Text, Text, Text> {

    @Override
public void reduce(Text key, Iterator<Text> values,
                   OutputCollector<Text, Text> output, 
                   Reporter reporter) throws IOException {
  String out_vector="";

  while (values.hasNext()) {
   out_vector.concat(values.next().toString());
 }
  output.collect(key, new Text(out_vector));
  }
}

static int printUsage() {
System.out.println("image_mapreduce [-m <maps>] [-r <reduces>] <input> <output>");
ToolRunner.printGenericCommandUsage(System.out);
return -1;
}


@Override
  public int run(String[] args) throws Exception {
JobConf conf = new JobConf(getConf(), image_mapreduce.class);
conf.setJobName("image_mapreduce");

// the keys are words (strings)
conf.setOutputKeyClass(Text.class);
// the values are counts (ints)
conf.setOutputValueClass(Text.class);

conf.setMapperClass(MapClass.class);        
//  conf.setCombinerClass(Reduce.class);
conf.setReducerClass(Reduce.class);

List<String> other_args = new ArrayList<String>();
for(int i=0; i < args.length; ++i) {
  try {
    if ("-m".equals(args[i])) {
      conf.setNumMapTasks(Integer.parseInt(args[++i]));
    } else if ("-r".equals(args[i])) {
      conf.setNumReduceTasks(Integer.parseInt(args[++i]));
    } else {
      other_args.add(args[i]);
    }
  } catch (NumberFormatException except) {
    System.out.println("ERROR: Integer expected instead of " + args[i]);
    return printUsage();
  } catch (ArrayIndexOutOfBoundsException except) {
    System.out.println("ERROR: Required parameter missing from " +
                       args[i-1]);
    return printUsage();
  }
}



   FileInputFormat.setInputPaths(conf, other_args.get(0));
    //FileInputFormat.setInputPaths(conf,new    Path("hdfs://localhost:54310/user/root/images"));
FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(other_args.get(1)));

JobClient.runJob(conf);
return 0;
}


 public static void main(String[] args) throws Exception {
int res = ToolRunner.run(new Configuration(), new image_mapreduce(), args);
System.exit(res);
 }

}

`私は複数の画像ファイルを入力として取り、hdfsに保存し、map関数で特徴を抽出するプログラムを書いています. FileInputStream(いくつかのパラメーター)で画像を読み取るためのパスを指定するにはどうすればよいですか? または、複数の画像ファイルを読み取る方法はありますか?

私がやりたいことは次のとおりです。 -- hdfs の複数の画像ファイルを入力として取ります -- map 関数で特徴を抽出します。-- 繰り返し削減します。コードまたはそれを行うためのより良い方法で私を助けてください。

4

2 に答える 2

1

HIPI ライブラリの使用を検討してください。画像のコレクションを ImageBundle に保存します (個々の画像ファイルを HDFS に保存するよりも効率的です)。彼らにもいくつかの例があります。

コードに関しては、使用する予定の入力形式と出力形式を指定する必要があります。<Text, BytesWritable>ファイル全体を渡す現在の入力形式はありませんが、FileInputFormat を拡張して、キーがファイル名で、値が画像ファイルのバイトであるペアを出力する RecordReader を作成することができます。

実際、 Hadoop - The Definitive Guideには、この正確な入力形式の例があります。

于 2012-05-30T10:56:16.507 に答える
0

すべての画像を入力として MR タスクに送信する場合は、conf.setFileInputPath() を入力のディレクトリに設定するだけです 特定のフォルダーに選択的な画像を送信する場合 conf を設定するときに複数のパスを追加できます。 setFileInputPath();

1 つの方法は、画像ごとに 1 つの Path[] を作成することです。または、すべてのパスを含むカンマ区切りの文字列に設定するだけです。次のドキュメントを参照してください

http://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/mapred/FileInputFormat.html

もう 1 つ、マップの入力形式をテキストとして設定する必要があります。ByteArray は、新しい fileinputstream を作成する代わりに、その ByteArray 入力から画像の特徴を取得します。

于 2013-07-04T10:07:28.073 に答える