Ⅰ 怎么用java做一个拥有搜索图片功能的界面
1 首先确定你要搜索的目录
2 要搜索的关键字 如“花”
3 只搜索图片类型 .jpg .gif .png .bmp之类的
4 在文本框里获得搜索的关键字
5 取得要搜索目录下的所有图片类型的名字
6 用关键字和取得的文件名一一进行对比
7 若有关键字 记录该图片的名字
8 若都没关键字 表示无该名字的图片
9 空白区域你可以用一个窗体来表示
10 把搜索到的图片都显示在这个窗体。
Ⅱ java如何实现文件搜索功能
java实现文件搜索主要使用file类和正则表达式，如下示例：
packagecom.kiritor.util;
importjava.io.File;
importjava.io.FileFilter;
importjava.util.Arrays;
importjava.util.Collections;
importjava.util.List;
/**
*文件的相关操作类
*
*@authorKiritor
*/
publicclassFileOperation{
;
privatestaticStringfilePath;
privatestaticFile[]fileList=null;//保存文件列表,过滤掉目录
publicFileOperation(){
}
/**构造函数的参数是一个目录*/
publicFileOperation(Stringpath){
Filefile=newFile(path);
if(file.isDirectory())
this.contentPath=path;
else
this.filePath=path;
}
/**获取文件列表*/
publicstaticFile[]getFiles(){
if(contentPath==null){
Filefile=newFile(filePath);
fileList=newFile[1];
fileList[0]=file;
returnfileList;
}
fileList=newFile(contentPath).listFiles(newFileFilter(){
/**使用过滤器过滤掉目录*/
@Override
publicbooleanaccept(Filepathname){
if(pathname.isDirectory())
{
returnfalse;
}else
returntrue;
}
});
returnfileList;
}
/**对当前目录下的所有文件进行排序*/
publicstaticFile[]sort(){
getFiles();
Arrays.sort(fileList,newFileComparator());
returnfileList;
}
publicstaticvoidtree(Filef,intlevel){
StringpreStr="";
for(inti=0;i<level;i++){
preStr+="";
}
File[]childs=f.listFiles();
//返回一个抽象路径名数组，这些路径名表示此抽象路径名表示的目录中的文件。
for(inti=0;i<childs.length;i++){
System.out.println(preStr+childs[i].getName());
if(childs[i].isDirectory()){
tree(childs[i],level+1);
}
}
}
//提供一个"比较器"
.util.Comparator<File>{
@Override
publicintcompare(Fileo1,Fileo2){
//按照文件名的字典顺序进行比较
returno1.getName().compareTo(o2.getName());
}
}
}
Ⅲ 怎么用java 开发一个搜索引擎呀
一．创建索引
1．一般创建索引的核心步骤
（1）.创建索引写入对象IndexWriter：
IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(INDEX_STORE_PATH,new StandardAnalyzer(),create);
参数说明：INDEX_STORE_PATH：索引文件存放路径
new StandardAnalyzer()：分词工具
create：此参数为Boolean型，true表示重新创建整个索引，false表示增量式创建索引。
（2）．创建文档模型,并用IndexWriter对象写入
Document doc = new Document();
Field field1 = new Field(fieldName1, fieldValue ,Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED);
doc.add(field1);
Field field2 = new Field(fieldName2, fieldValue ,Field.Store.YES, Field.Index.TOKENIZED);
doc.add(field2)；
……
indexWriter.addDocument(doc);
indexWriter.close();
参数说明：
Document：负责搜集数据源,它可以从不同的物理文件提取数据并放入同一个Document中或从一个物理文件中提取出不同的数据并放入同一个Document中。
如下图所示
二．搜索索引
1.lucene搜索的核心步骤：
String[]fields={“title”,“summary”,……};//要查找的field范围
BooleanClause.Occur[]flags={BooleanClause.Occur.SHOULD, BooleanClause.Occur.MUST ,……};
Queryquery = MultiFieldQueryParser.parse(queryStr, fields,flags,new StandardAnalyzer());
Hitshits=newIndexSearcher(INDEX_STORE_PATH).search(query);
for (int i = 0;i < hitsLength ; i++)
{
Document doc = hits.doc(i);
String title = doc.get(“title”);
String summary = doc.get(“summary”);
//搜索出来的结果高亮显示在页面上
if (title != null) {
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(“title”,new StringReader(title));
String highlighterValue = highlighter.getBestFragment(tokenStream, title) ;
if(highlighterValue != null){
title = highlighterValue ;
}
//log.info("SearchHelper.search.title="+title);
}
if(summary!= null){
TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream(“summary”,new StringReader(summary));
String highlighterValue = highlighter.getBestFragment(tokenStream, creator) ;
if(highlighterValue != null){
summary = highlighterValue ;
}
//log.info("SearchHelper.search. summary ="+ summary);
}
}
2．结合平台构造搜索模块
PageData类用来存放检索结果集数据。
PageInfo类用来存放页面相关信息例如，PageData对象集合、总记录个数、每一页的记录数、总页面数量等等。
SearchHelper用来充当整个搜索模块的对外接口。
三．为平台组件添加索引的步骤（以知识中心为例）
1．在com.cscec.oa.searchengine.extend.mole目录下添加一个新的package
例如：com.cscec.oa.searchengine.extend.mole.resourcestore
2．在新的目录下建立data package并建立相应的数据类，并使这个数据类继承BeanData。
例如：
package com.cscec.oa.searchengine.extend.mole.resourcestore.data
public class ResourceStoreBeanData extends BeanData{
}
3.与data package同一级目录建立manager package并建立相应管理类，并使这个管理类继承BeanDataManager
例如：
com.cscec.oa.searchengine.extend.mole.resourcestore.manager
public class extends BeanDataManager{
}
4．以管理员的身份登陆OA后，在菜单中找到“索引模块管理”链接，将相应信息添加完成后，便可以在List页面点击“创建索引”对该模块的数据进行索引的建立，建立完成后便可以进行查询。
Ⅳ 相似图片搜索的原理是怎样的
2011年，Google把“相似图片搜索”正式放上了首页。你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。点击搜索框中照相机的图标。
有了50×50像素的黑白缩略图，就等于有了一个50×50的0-1矩阵。矩阵的每个值对应原图的一个像素，0表示黑色，1表示白色。这个矩阵就是一张图片的特征矩阵。
两个特征矩阵的不同之处越少，就代表两张图片越相似。这可以用”异或运算”实现（即两个值之中只有一个为1，则运算结果为1，否则运算结果为0）。对不同图片的特征矩阵进行”异或运算”，结果中的1越少，就是越相似的图片。