什么是图像处理的应用领域

人工智能31

什么是图像处理的应用领域

你好，这篇文章咱们讨论一下关于「什么是图像处理的应用领域」的事情...

图像处理的应用领域

1. 简介

图像处理技术主要是通过对数字图像进行处理，实现从二维图像中提取特定信息的技术。这种技术可以帮助我们更好地理解图像、识别图像中的各种信息、保护信息和进行实时交互。图像处理技术已经被广泛应用于医学、娱乐、机器视觉、安防等领域。

本文将分析图像处理技术在各个领域中的应用，以及最新的技术发展趋势。

2. 医疗应用

在医疗领域，图像处理被广泛应用于图像分析、医学诊断和手术导航等方面。例如，图片处理技术在 CT、 MRI 和 PET 三维数据的可视化模拟中担当了非常重要的角色，也让医生们能够更容易地进行判断、诊断和治疗策略的制定。在医学诊断中，可以通过数字图像技术增强和清晰显示尤其是断层图像和病区，也可以用于病灶的分割和识别工作。同时，图像处理还为手术导航提供了可靠的解决方案，帮助医生们精准准确地进行手术操作。

近年来，医疗图像处理技术有着蓬勃的发展，并广泛应用于肿瘤的早期诊断、医学影像的自动分析等方面。该领域的技术进步将不断提高我们的医疗水平，并为临床工作的开展带来了新的可能性。

3. 机器视觉领域

图像处理技术在机器视觉领域也非常重要。机器视觉领域主要涉及机器识别和计算机视觉，包括文本识别、自然语言处理和图像分类等工作。图像处理技术可以让计算机自动识别和理解图像，并为后续的数据处理和应用提供可靠的支持。

具体而言，图像处理技术可以用于图像识别、目标跟踪、路径规划和机器人导航等方面。同时，在物体识别和人脸识别方面，图像处理技术也有着广泛的应用。例如：数字图像处理技术可以解决由面部表情、姿态等因素带来的真实面孔复杂多变的问题，以提供更精确的人脸识别方法，尤其是在安防领域中可以起到更为卓越的效果。

机器视觉在工业控制、机器人技术、资料管理和电子商务中得到广泛应用。因此可以看出，图像识别技术和数字图像等待的技术发展将是一个前途光明的领域。

4. 娱乐领域

在娱乐领域中，图像处理技术的应用主要体现在电视游戏、视频处理 和数字图形设计方面。例如，数字图像处理技术可以大大提高电视游戏画面的质量，增强图像细节，以及改善画面流畅性。在视频制作方面，数字图像处理可以增强视频图像的特色，同时也可以模拟不同环境的效果，例如在动画制作中，数字图像处理可以给特定的场景添加更多的环境音效。

在数字图形设计领域，数字图像处理技术可以处理艺术设计中的图像和图形和图像，而可以为它们添加更多的色彩、透明度和效果，从而更精美绝伦，并具有更强的视觉效果。例如：插画、广告设计、动漫制作等，已经不再是手工制作或简单的扫描来进行生成或制成。

由此可以看出，图像处理技术正日益在娱乐领域广泛应用，并创造出许多新的产品和服务。

5. 安防领域

在安防领域，图像处理技术的应用非常广泛。安防领域主要涉及监控、防盗和警报等方面。数字图像处理技术被广泛应用于检测窃贼、车辆的违章行为，并配合相关设备进行拍照和报警。数字图像处理技术还可用于视频监控和处理、视频和图片的分析以及人脸识别和追踪等方面。

具体而言，数字图像处理可以提高搜寻、追踪的准确性，从而可为日益增多的刑事案件的侦破提供了更强有力的保障与依据。此外，在交通管理、企业安保等方面，都可以使用图像处理技术来对事故、违章、渗漏等问题进行追查和统计分析，提高安全性。

6. 结论

通过以上分析，我们可以看出，图像处理技术在众多领域发挥着重要的作用。其应用范围非常广泛，包括医疗领域、机器视觉领域、娱乐领域和安防领域等方面。这些领域中的各种应用均为数字图像处理技术的创新应用提供了广阔的空间和创造了新的可能。随着计算机技术的不断飞速发展，数字图像处理技术也将不断进步，更好地服务于我们的生活和工作。

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1. HDFS服务器节点的分类 ⭐️

经过前面的铺垫，现在是正式进入了 HDFS。
分布式文件系统（DFS）是一个统称，HDFS 是指 Hadoop 的分布式文件系统，HDFS 原理和 DFS 类似。所以你会发现，HDFS 和前面学的 DFS 很类似。

HDFS 节点分为三类： NameNode、DataNode、SecondaryNameNode

什么是图像处理的应用领域

; 1.1 为何要对HDFS服务器节点进行分类?

我们先看看上面的图，客户端的文件被拆分成了数据块，每个数据块有三个副本，众多的数据块几乎毫无规律的存放各个 DataNode 上。现在用户想要从 HDFS 上拉取数据，对于 HDFS ，客户想要拉取数据就要自己去各个 DataNode 上面去找对应的数据块然后再组合成原文件。实际开发当中 DataNode 的数量很多，如果每次用户都要去遍历全部的 DataNode 才能找到数据块的话，这个效率是相当低的！所以，为了提高效率，我们把 HDFS 服务器节点分为三类。

1.2 NameNode（NN）

NameNode，一般简称为 NN， 在HDFS当中扮演了十分重要的角色，所以一定要保证 NN 的安全性！

1.2.1 NameNode 是干什么的？

NameNode 只要是用来：

  • 接收客户端的请求：用户存数据、取数据请求都要经过 NN
  • 存储 用户上传的文件的元数据 （会把该信息实例化到本地硬盘）
  • 存储 文件与数据块的映射关系 （会把该信息实例化到本地硬盘）
  • 存储 数据块与DataNode的映射关系 *（会把该信息实例化到本地硬盘）

这样做了之后，客户端发送拉取文件的请求到 NameNode ，NameNode 就可以告诉客户端该文件对应的是哪些数据块，这些数据块都存放在哪些 DataNode 上，然后客户端就可以有目的性地去 DataNode 上拉取数据块最后组合成原文件，所以有了 NN 的存在，极大提高了效率！

1.2.2 NN 存在的问题

1、问题1

大家思考一个问题，假设现在刚刚启动集群，有几个 DataNode 没有成功启动，然后这个时候客户端要拉取数据了，客户仍然按照 NN 记录的数据块与 DataNode 映射关系去对应的 DataNode 拿数据，恰好就有 DataNode 没有启动，那么用户该如何拿数据呢？
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如上图：存储关键数据块的 DataNode 都关机了，这个时候客户端仍然按照 NN 的描述去 DataNode 拿数据，肯定是拿不到的，那么如何解决这个问题呢？

; 解决方法：
  • 不能把 NN 存储的数据块与DataNode的映射关系放在本地磁盘上：如果恰好有存储关键数据块的 DataNode 关机了，用户就永远无法拿到对应数据块组成原文件了。
  • DataNode 定时给 NN 上报自己有哪些数据块：这样就可以每次都保证用户可以准确无误的找到对应的数据块了！NN 也可以知道哪些 DataNode 停止工作，那么 NN 就会把关机的 DataNode 上的缺失的数据块补充到其他正常的 DataNode 上，从而保证每个数据块达到最小副本数。

1.2.3 心跳机制

所谓心跳机制就是，NN 会与 DataNode 进行通讯，就像心跳一样。这样 NN 就可以知道哪些 DataNode 在正常工作，哪些关机了。 然后 NN 就会把关机的 DataNode 上的缺失的数据块补充到其他正常的 DataNode 上，从而保证每个数据块达到最小副本数。

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如果 DataNode 超过 3秒没有和 NN 进行心跳通讯，NN 就会暂时把该 DN 标记为不可用

如果 DataNode 超过一定时间（默认是10分30秒）没有和 NN 进行心跳通讯，NN 就会认为把该 DN 停止工作，会把关机的 DataNode 上的缺失的数据块补充到其他正常的 DataNode 上，从而保证每个数据块达到最小副本数。

超时时长的计算公式为： timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。 而默认heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟，dfs.heartbeat.interval默认为3秒，所以默认是 10分30秒。

; 1.3 DataNode（DN）

1.3.1 DN 是干什么的？

  • 存储数据块：每个 DN 都会存储数据块，而且每个数据块都会有唯一的名字。DN 不擅长存储小文件。
  • 与 NN 保持心跳
  • 开机会向 NN 会报自己有哪些数据块：为 NN 补充数据块与 DN 的映射关系信息，如果数据块少了，NN 就会补充数据块以保证每个数据块达到最小副本数

1.4 SecondaryNameNode（SNN）

1.4.1 SNN 存在的意义

通过日志和快照解决 NameNode 单点故障问题

1.4.1 如何解决 NN 单点故障？

1、传统解决方案
  • 日志机制
  • 做任何操作之前先记录日志
  • 当 NN 下次启动的时候，只需要重新按照以前的日志 "重做" 一遍即可
  • 缺点
    • edits 文件大小不可控，随着时间的发展，集群启动的时间会越来越长
    • 有可能日志中存在大量的无效日志
  • 优点
    • 绝对不会丢失数据
  • 拍摄快照
  • 我们可以将内存中的数据写出到硬盘上
    • 序列化
  • 启动时还可以将硬盘上的数据写回到内存中
    • 反序列化
  • 缺点
    • 关机时间过长
    • 如果是异常关机，数据还在内存中，没法写入到硬盘
    • 如果写出频率过高，导致内存使用效率低（stop the world） JVM
  • 优点
    • 启动时间较短
2、SNN 解决方案
  • 解决思路（日志edits+快照fsimage）
  • 让日志大小可控
  • 定时快照保存
  • NameNode 文件目录
  • 查看目录
    什么是图像处理的应用领域
  • /var/huoborn/hadoop/full/dfs/name/current
  • edits_0000000000000000001-0000000000000000019
  • edits_inprogress_0000000000000000020
    • 当前已经正在执行的操作的日志信息
    • 这些日志信息还没有被合并到镜像中
  • fsimage_0000000000000000000
  • fsimage_0000000000000000000.md5
  • fsimage_0000000000000000019
  • fsimage_0000000000000000019.md5
    • 完整性校验规则
  • seen_txid -->19
  • VERSION
  • 解决方案
  • 当我们启动一个集群的时候，会产生四个文件
    • edits_0000000000000000001
    • fsimage_00000000000000000
    • seen_txid
    • VERSION
  • 我们每次操作都会记录日志 -->edits_inprogress-000000001
  • 随和时间的推移，日志文件会越来越大，当达到阈值的时候（64M 或 3600秒）
dfs.namenode.checkpoint.period  每隔多久做一次checkpoint ，默认3600s
dfs.namenode.checkpoint.txns    每隔多少操作次数做一次checkpoint，默认1000000次
dfs.namenode.checkpoint.check.period  每个多久检查一次操作次数，默认60s
  • 会生成新的日志文件
    • edits_inprogress-000000001 -->edits_0000001
    • 创建新的日志文件edits_inprogress-0000000016 什么是图像处理的应用领域

1.4.2 SNN 数据恢复步骤

  • 强行杀死 NameNode 节点
  • kill -9 7388 什么是图像处理的应用领域
  • 清空 namenode 下 name 中的 fsimage 和 edtis 文件
[root@node01 ~]
  • secondary namenode下的name中的fsimage和edits复制到namenode对应文件夹中
[root@node01 ~]
  • 启动namenode
  • hadoop-daemon.sh start namenode
  • 访问namenode节点页面，成功

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下期讲解 HDFS_07_安全模式.....

Original: https://blog.csdn.net/qq_48262902/article/details/121552076
Author: 火晟君
Title: HDFS_06_HDFS服务器节点的分类

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