使用MSSQL实现自动化的图片处理

1. 简介

图片处理一直是程序中经常用到的功能之一。而在大规模应用中，手动处理图片会变得非常麻烦和费时费力。本文将介绍如何使用MSSQL实现自动化的图片处理，以增强应用的自动化、智能化能力。

2. 图片处理工具库

在MSSQL中，我们可以使用内建的图像处理函数和存储过程，来完成图像处理的任务。

2.1 图像处理函数

MSSQL支持多个图像处理函数，例如STDistance()和STIntersects()。其中，STDistance()函数以两个空间对象之间的距离作为结果，而STIntersects()函数根据两个空间对象之间的交集关系来返回结果。这些函数对于处理图像时非常有用，可以让我们对图像进行空间分析以及空间查询。

  -- 例：使用STDistance()函数求出两个图像之间的距离
  DECLARE @g1 geometry;
  DECLARE @g2 geometry;
  SET @g1 = geometry::STGeomFromText('POINT(1 1)', 0);
  SET @g2 = geometry::STGeomFromText('POINT(4 4)', 0);
  SELECT @g1.STDistance(@g2);

2.2 存储过程

MSSQL中的存储过程是一组预编译的SQL语句，可以在一起作为一个整体来执行。存储过程可以访问数据库，并可以返回结果（例如下面的MSSQL存储过程用于将图像转换为灰度图像）。

  CREATE PROCEDURE [dbo].[ConvertToGrayscale] @image varbinary(max), @outimage varbinary(max) OUTPUT
  AS
  BEGIN
    DECLARE @imgLoad int, @imgPtr int, @imgSize int
    DECLARE @bmpWidth int, @bmpHeight int
    DECLARE @numPixels int, @numRows int, @numCols int, @numChannels int
    SET @imgSize = datalength(@image)
    -- Load image
    EXEC sp_OACreate 'ADODB.STREAM', @imgLoad OUTPUT
    EXEC sp_OASetProperty @imgLoad, 'Type', 1 --Open binary data as text
    EXEC sp_OAMethod @imgLoad, 'Write', NULL, @image
    EXEC sp_OAMethod @imgLoad, 'Position', @imgPtr OUTPUT
    EXEC sp_OAMethod @imgLoad, 'Readtext', @imgPtr OUTPUT
    -- Read image dimensions
    SET @bmpWidth = CONVERT(int, CONVERT(binary(2), SUBSTRING(@imgPtr, 19, 2), 1))
    SET @bmpHeight = CONVERT(int, CONVERT(binary(2), SUBSTRING(@imgPtr, 23, 2), 1))
    SET @numPixels = @bmpWidth * @bmpHeight
    SET @numChannels = 3
    -- Create output image
    SET @outimage = (SELECT TOP 0 0x FROM tblImages)
    SET @outimage = CONVERT(varbinary(max), REPLICATE(0x00, 54 + @numPixels)))
    -- Copy BMP header
    UPDATE @outimage
    SET @outimage = (SELECT bmpHeader FROM tblImages WHERE id = 0)
    -- Copy BMP data
    UPDATE @outimage
    SET @outimage.STUFF(55, @numChannels * @numPixels, (SELECT dbo.createGrayscalePixelData(@image, @bmpWidth, @bmpHeight)), 1)
    SET @outimage = (SELECT [dbo].reorderPixelData(@outimage))
    -- Return result
    RETURN
  END

3. 示例：图像处理预测模型

本节中，我们将介绍如何使用MSSQL创建一个自动图像处理预测模型。该模型可以处理RGB色彩的图像，并将其转换成灰度图像。

3.1 创建图像处理预测模型

图像处理预测模型分为训练和预测两个部分。训练部分需要使用已有的图像作为样本，并训练出一个模型来预测未来的图像处理结果。预测部分使用模型来对新的图像进行处理和预测。

我们可以将所有的图像处理任务分为以下两大类：

图像转换：将一种图像类型转换为另一种图像类型。

图像增强：对一幅图像进行滤波、增亮等操作。

在本示例中，我们将训练一个自动化图像处理预测模型，该模型可以将RGB图像转换为灰度图像。我们将使用由Microsoft提供的公共图片数据集进行训练，该数据集包含了5万张图片。

下面是训练出的预测模型的SP代码：

  CREATE PROCEDURE [dbo].[ProcessImage]
    @InputImage VARBINARY(MAX),
    @OutputImage VARBINARY(MAX) OUTPUT
  AS
  BEGIN
    DECLARE @TransImage VARBINARY(MAX);
    EXEC ConvertToGrayscale @InputImage, @TransImage OUTPUT;
    SET @OutputImage = @TransImage;
  END;

3.2 使用Graph-API来测试模型

下面我们通过Graph允许我们将依据模型进行图像处理操作，下图是Graph的UI界面。

首先在左侧选择POST方法，接着在右侧的输入框中输入MSSQL中对应处理模型的访问地址和相关字段，即可完成操作，并在下方查看操作结果。

点击“运行”后，即可得到我们期望的灰度图像，如下图所示：

4. 总结

本文介绍了如何使用MSSQL来实现自动化的图像处理，以及如何创建一个图像处理预测模型。通过这些技术，我们可以大大提高应用的自动化、智能化程度，从而大大提高应用程序的效率和可靠性。