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使用 Node JS(fs 和 http)保存后无法打开 JPG 或 PNG

使用 Node JS(fs 和 http)保存后无法打开 JPG 或 PNG

BIG阳 2024-01-18 20:41:42
我的代码的目标是 1)用户将发送图像 URL 2)机器人读取 URL 3)机器人将图像保存到“images”文件夹中 4)机器人使用 tfjs 将图像转换为张量 5)机器人使用COCO-SSD JS作为预训练模型(以图像张量为参数)并打印然后发送结果。现在,我的问题是,每当我尝试使用图像的 URL 保存图像时,我都会得到一个程序和 Windows 都无法读取的文件!它工作过一次,能够打开和使用文件。但现在返回 Windows 10 无法读取 .PNG 或 .JPG 文件的文件。这是我的代码:    const {Client, MessageAttachment} = require('discord.js');    const bot = new Client();    const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');    const ts = require('@tensorflow/tfjs-core');    require('@tensorflow/tfjs-backend-cpu');    require('@tensorflow/tfjs-backend-webgl');    const coco = require('@tensorflow-models/coco-ssd');    const fs = require('fs');    const fetch = require("node-fetch");    const https = require('https');    const request = require('request');      bot.on('message', gotMessage);    function gotMessage(msg) {        if(msg.content === '!object')  {               const attachments = (msg.attachments).array();            const filepath = "./images/" + Date.now() + "J" + ".jpg";            console.log(filepath);            const imageurl = attachments[0].url;            saveImageToDisk(imageurl,filepath)            const img_buffer = fs.readFileSync(filepath)            const img = tf.node.decodeImage(img_buffer)            coco.load().then(model => {                // detect objects in the image.                model.detect(img).then(predictions => {                    console.log('Predictions: ', predictions);                });              });            msg.reply('Enjoy');            msg.channel.send(attachments[0].url);        }    }    function saveImageToDisk(url,path) {        var fullUrl = url;        var localPath = fs.createWriteStream(path);        var request = https.get(fullUrl,function(response) {             console.log(response)            response.pipe(localPath)        });    }PS:后面的“J”Date.now()是有意的。
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1 回答

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慕标5832272

TA贡献1966条经验 获得超4个赞

我看到的是你的应用程序完全不同步 - 我的意思是


你有saveImageToDisk(imageurl,filepath)它将文件写入磁盘,但它执行,将文件写入队列,aa,然后你用同步读取(尚未保存)文件。


我将尝试对它进行一些修复,以向您展示至少一种执行此操作的方法 - 但在规划应用程序的流程时,您需要考虑代码中的一些同步。


console.log('Authenticating bot...');


const {Client, MessageAttachment} = require('discord.js');

const bot = new Client();

const tf = require('@tensorflow/tfjs-node');

const ts = require('@tensorflow/tfjs-core');

require('@tensorflow/tfjs-backend-cpu');

require('@tensorflow/tfjs-backend-webgl');

const coco = require('@tensorflow-models/coco-ssd');

const fs = require('fs');

const fetch = require("node-fetch");

const https = require('https');

const request = require('request');


bot.login('BOTTOKEN');


bot.on('ready', readyDiscord);


function readyDiscord() {

    console.log('Authenticated and On!');

}


bot.on('message', gotMessage);


async function gotMessage(msg) {

    if(msg.content === '!object')  {   

        const attachments = (msg.attachments).array();


        const filepath = "./images/" + Date.now() + "J" + ".jpg";

        console.log(filepath);

        const imageurl = attachments[0].url;


        await saveImageToDisk(imageurl,filepath)


        const img_buffer = fs.readFileSync(filepath)

        const img = tf.node.decodeImage(img_buffer)


        coco.load().then(model => {

            // detect objects in the image.

            model.detect(img).then(predictions => {

                console.log('Predictions: ', predictions);

            });

          });

        msg.reply('Enjoy');

        msg.channel.send(attachments[0].url);

    }

}

async function saveImageToDisk(url,path) {

  return new Promise((resolve, reject) => {

    var fullUrl = url;

    var localPath = fs.createWriteStream(path);

    var request = https.get(fullUrl,function(response) { 

        console.log(response)

        response.pipe(localPath)

        response.on('end', resolve);

    }).on('error', reject);

  });

}

这样,在执行读取尚未填充的文件的代码之前,代码将等待,直到文件被写入(或发生错误) - 您当然应该尝试捕获错误并处理它们。


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