基于Python和C++实现的图像网络爬虫与图像处理

Carryme

发布日期: 2019-03-23 23:34:36 浏览量: 1658
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*转载请注明来自write-bug.com

1、实验概述

设计、实现图片网络爬虫,从网站上批量下载图片;并对图片进行图像处理。

2、实验环境

  • 语言

    • 网络爬虫:Python
    • 图片处理:C++
  • 软件环境

    • Visual Studio2015
    • Pycharm2017

3、实验设计思路

4、实验实现

4.1 全局变量及导入的库

  1. #coding=utf-8
  2. #urllib模块提供了读取Web页面数据的接口
  3. import urllib.request
  4. #re模块主要包含了正则表达式
  5. import re
  6. import requests
  7. import urllib.error
  8. import BitVector.BitVector
  9. import socket
  10. #如果连接时间超出2秒就跳过这个网址
  11. socket.setdefaulttimeout(2.0)
  12. urls = ["http://www.ivsky.com/"] # 自定义要爬去的链接
  13. depth = 5 # 自定义爬去的深度
  14. picNum = 0

4.2 网址获取

  1. class MyCrawler:
  2. def __init__(self, seeds):
  3. # 初始化当前抓取的深度
  4. self.currentDepth = 1
  5. # 使用种子初始化url栈
  6. self.linkQuence = linkQuence()
  7. self.bloomfilter = BloomFilter()
  8. if isinstance(seeds, str):
  9. self.linkQuence.addUnvisitedUrl(seeds)
  10. if isinstance(seeds, list):
  11. for i in seeds:
  12. self.linkQuence.addUnvisitedUrl(i)

定义了一个MyCrawler类用于获得当前页面的链接网址,其中成员linkQuence用于存储已访问过的网址和即将访问的网址;成员bloomfilter类用于网页去重。

  1. # 抓取过程主函数
  2. def crawling(self, seeds, crawlDepth, static_url):
  3. # 循环条件:抓取深度不超过crawl_deepth
  4. while self.currentDepth <= crawlDepth:
  5. # 循环条件:待抓取的链接不空
  6. print("depth",self.currentDepth)
  7. while len(self.linkQuence.visted) <= 1023 and not self.linkQuence.unVisitedUrlsEnmpy():
  8. try:
  9. # url出栈
  10. visitUrl = self.linkQuence.unVisitedUrlDeQuence()
  11. if visitUrl is None or visitUrl == "":
  12. continue
  13. elif (self.bloomfilter.isContaions(visitUrl) == True):
  14. continue
  15. self.bloomfilter.insert(visitUrl)
  16. # 获取超链接
  17. links = self.getHyperLinks(visitUrl, static_url)
  18. # 将url放入已访问的url中
  19. self.linkQuence.addVisitedUrl(visitUrl)
  20. #print(len(self.linkQuence.visted))
  21. # 未访问的url入列
  22. for link in links:
  23. if ("http" == str(i)[:4]):
  24. self.linkQuence.addUnvisitedUrl(link)
  25. except:
  26. continue
  27. self.currentDepth += 1
  28. print("urlTotal:",len(self.linkQuence.visted))

crawling函数用于抓取网页中的链接并将已访问过的网址加入已访问网址栈,当抓取深度超过自定义的需要爬取的深度即停止爬虫;当已访问过的不重复的网址超过1023或者未访问过的网址栈为空,即开始下一深度的爬取。将网址加入已访问网址栈时需要对其利用BloomFilter进行去重。爬取网址结束后打印出已访问网址栈的长度,即已访问的网址个数。

  1. # 获取源码中得超链接
  2. def getHyperLinks(self, url, static_url):
  3. result = []
  4. r = requests.get(url,allow_redirects=False)
  5. data = r.text
  6. #print(url)
  7. # 利用正则查找所有连接
  8. link_list = re.findall(r"(?<=href=\").+?(?=\")|(?<=href=\').+?(?=\')", data)
  9. for i in link_list:
  10. if ("http" == str(i)[:4]):
  11. result.append(i)
  12. return result

通过requests中的get函数得到网页url中的源码内容存储在data中;正则表达式r”(?<=href=\”).+?(?=\”)|(?<=href=\’).+?(?=\’)”通过匹配从data中取出标签href中的内容;if判断筛选出有效超连接。

  1. class linkQuence:
  2. def __init__(self):
  3. # 已访问的url集合
  4. self.visted = []
  5. # 待访问的url集合
  6. self.unVisited = []
  7. # 获取访问过的url栈
  8. def getVisitedUrl(self):
  9. return self.visted
  10. # 获取未访问的url栈
  11. def getUnvisitedUrl(self):
  12. return self.unVisited
  13. # 添加到访问过得url栈中
  14. def addVisitedUrl(self, url):
  15. self.visted.append(url)
  16. # 移除访问过得url
  17. def removeVisitedUrl(self, url):
  18. self.visted.remove(url)
  19. # 未访问过得url出栈
  20. def unVisitedUrlDeQuence(self):
  21. try:
  22. return self.unVisited.pop()
  23. except:
  24. return None
  25. # 保证每个url只被访问一次
  26. def addUnvisitedUrl(self, url):
  27. if url != "" and url not in self.visted and url not in self.unVisited:
  28. self.unVisited.insert(0, url)
  29. # 获得已访问的url数目
  30. def getVisitedUrlCount(self):
  31. return len(self.visted)
  32. # 获得未访问的url数目
  33. def getUnvistedUrlCount(self):
  34. return len(self.unVisited)
  35. # 判断未访问的url栈是否为空
  36. def unVisitedUrlsEnmpy(self):
  37. return len(self.unVisited) == 0

实现一个网址访问栈类。

4.3 网页去重

  1. class BloomFilter():
  2. #n = 1200, m = 15000, k = 7
  3. def __init__(self, BIT_SIZE=15000):
  4. self.BIT_SIZE = 15000
  5. self.seeds = [5, 7, 11, 13, 31, 37, 61]
  6. # 建立一个大小为15000位的二进制向量,分配内存
  7. self.bitset = BitVector.BitVector(size=self.BIT_SIZE)
  8. self.hashFunc = []
  9. # 利用7个素数初始化7个随机数生成器
  10. for i in range(len(self.seeds)):
  11. self.hashFunc.append(SimpleHash(self.BIT_SIZE, self.seeds[i]))
  12. def insert(self, value):
  13. for f in self.hashFunc:
  14. loc = f.hash(value)
  15. self.bitset[loc] = 1
  16. def isContaions(self, value):
  17. if value == None:
  18. return False
  19. ret = True
  20. for f in self.hashFunc:
  21. loc = f.hash(value)
  22. # 用同样的随机数产生方法对比相应位的二进制值,只要发现有一个不同即返回结果为假
  23. ret = ret & self.bitset[loc]
  24. if ret == False:
  25. return ret
  26. # 只有当7个二进制位都相等时才返回真
  27. return ret

实现一个BloomFilter类。根据公式

以及要求假阳性概率在0.1%之内,且应有至少1000个不重复的网址,则取布隆过滤器的n = 1200, m = 15000, k = 7。

  1. class SimpleHash():
  2. def __init__(self, capability, seed):
  3. self.capability = capability
  4. self.seed = seed
  5. # 传入的value即为url值,ord(value[i])表示第i位字符的ascii码值
  6. def hash(self, value):
  7. ret = 0
  8. for i in range(len(value)):
  9. ret += self.seed * ret + ord(value[i])
  10. # 最终产生的数是二进制向量最大下标与随机数的按位与结果
  11. return (self.capability - 1) & ret

利用DEK哈希算法生成哈希值。

4.4 图片下载

  1. def getHtml(url):
  2. global picNum
  3. try:
  4. headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:23.0) Gecko/20100101 Firefox/23.0'}
  5. url = urllib.request.Request(url=url, headers=headers)
  6. page = urllib.request.urlopen(url, timeout = 2) #urllib.urlopen()方法用于打开一个URL地址
  7. html = page.read() #read()方法用于读取URL上的数据
  8. reg = r'src="([a-zA-Z0-9\.:/]+?\.jpg)"' # 正则表达式,得到图片地址
  9. imgre = re.compile(reg) # re.compile() 可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象.
  10. html = html.decode("utf-8", "ignore")
  11. imglist = re.findall(imgre, html) # re.findall() 方法读取html 中包含 imgre(正则表达式)的 数据
  12. # 把筛选的图片地址通过for循环遍历并保存到本地
  13. # 核心是urllib.urlretrieve()方法,直接将远程数据下载到本地,图片通过x依次递增命名
  14. for imgurl in imglist:
  15. try:
  16. if ("http" == str(imgurl)[:4]):
  17. urllib.request.urlretrieve(imgurl, 'E:\images\%s.jpg' % picNum)
  18. picNum += 1
  19. except:
  20. continue
  21. except:
  22. print("something is wrong")

利用request库中的urlopen方法打开一个url地址并用read方法读取url上的数据;正则表达式r’src=”([a-zA-Z0-9.:/]+?.jpg)”‘用来获取url上的图片地址;再利用urlretrieve方法保存图片到本地。

4.5 图像处理

  1. class PixImage {
  2. private:
  3. cv::Mat image;
  4. //图片名称
  5. std::string name;
  6. //图片尺寸、高、宽
  7. int size;
  8. int height;
  9. int width;
  10. //像素信息
  11. uchar **color;
  12. uchar **colorR;
  13. uchar **colorG;
  14. uchar **colorB;
  15. //经过处理后的图片
  16. cv::Mat imageCR;
  17. cv::Mat imageBluring;
  18. cv::Mat imageSobel;
  19. //读取图片像素信息
  20. void colorRead(cv::Mat &image);
  21. //像素减少处理
  22. void colorReduce(cv::Mat &image, cv::Mat &imageColorReduce);
  23. //模糊处理
  24. void Bluring(cv::Mat &image, cv::Mat &imageBluring, int winSize);
  25. //将多通道图片转换成单通道
  26. int GrayImage(cv::Mat &image, cv::Mat &imageSobel);
  27. //利用索贝尔算子检测图片边缘
  28. void Sobel(int thresh, cv::Mat &imageSobel, cv::Mat &gray);
  29. public:
  30. //根据图片名称构造函数
  31. PixImage(string imageName) {
  32. image = cv::imread(imageName);
  33. if (image.empty()) {
  34. cout << "图像加载失败" << endl;
  35. exit(0);
  36. }
  37. name = imageName;
  38. size = image.cols *image.rows;
  39. width = image.cols;
  40. height = image.rows;
  41. color = new uchar* [height];
  42. colorR = new uchar*[height];
  43. colorG = new uchar*[height];
  44. colorB = new uchar*[height];
  45. colorRead(image);
  46. }
  47. //析构函数
  48. ~PixImage() {
  49. delete []color;
  50. delete []colorR;
  51. delete []colorG;
  52. delete []colorB;
  53. }
  54. void colorReduce() {
  55. colorReduce(image, imageCR);
  56. }
  57. void Bluring(int winSize) {
  58. Bluring(image, imageBluring, winSize);
  59. }
  60. void Sobel() {
  61. Mat gray;
  62. int thresh = GrayImage(image, gray);
  63. Sobel(thresh, imageSobel, gray);
  64. }
  65. //在屏幕上显示图片
  66. void PicShow();
  67. //保存图片
  68. void PicSave(string name);
  69. };

定义了一个PixImage类,private部分存有图片的尺寸、像素信息、处理后的图片信息以及图片处理方式对应的函数;public部分有相应的像素处理函数接口、中值滤波图片模糊处理接口、sobel算子处理接口以及图片显示、保存的函数。

  1. //通过.ptr<>函数得到一行的指针,并用[]操作符访问某一列的像素值。
  2. void PixImage::colorRead(cv::Mat &image) {
  3. Mat imageClone = image.clone();
  4. int rowNumber = imageClone.rows;
  5. int colNumber = imageClone.cols;
  6. int div = 64;
  7. for (int i = 0; i < rowNumber; i++) {
  8. color[i] = imageClone.ptr<uchar>(i);
  9. colorR[i] = new uchar[colNumber];
  10. colorG[i] = new uchar[colNumber];
  11. colorB[i] = new uchar[colNumber];
  12. for (int j = 0; j < colNumber; j++) {
  13. colorR[i][j] = color[i][3 * j];
  14. colorG[i][j] = color[i][3 * j + 1];
  15. colorB[i][j] = color[i][3 * j + 2];
  16. }
  17. }
  18. }

利用.ptr<>函数访问并得到图片的像素信息。

  1. void PixImage::colorReduce(cv::Mat &image, cv::Mat &imageColorReduce) {
  2. imageColorReduce = image.clone();
  3. int rowNumber = imageColorReduce.rows;
  4. int colNumber = imageColorReduce.cols*imageColorReduce.channels();
  5. int div = 64;
  6. for (int i = 0; i < rowNumber; i++) {
  7. uchar* data = imageColorReduce.ptr<uchar>(i);
  8. for (int j = 0; j < colNumber; j++) {
  9. data[j] = data[j] / div*div + div / 2;
  10. }
  11. }
  12. }

对图像中的像素进行量化处理。如常见的RGB24图像有256*256*256中颜色,通过Reduce Color将每个通道的像素减少8倍至256/8=32种,则图像只有32*32*32种颜色。假设量化减少的倍数是N,则代码实现时就是简单的value/N*N,通常会再加上N/2以得到相邻的N的倍数的中间值,最后图像被量化为(256/N)×(256/N)×(256/N)种颜色。

  1. //均值滤波器消除噪声
  2. void PixImage::Bluring(cv::Mat &image, cv::Mat &imageBluring, int winSize) {
  3. imageBluring = image.clone();
  4. int rowNumber = imageBluring.rows;
  5. int colNumber = imageBluring.cols;
  6. uchar **data = new uchar*[rowNumber];
  7. int pos = (winSize - 1) / 2, temp = 0;
  8. //模糊处理中间一圈
  9. for (int i = pos; i < rowNumber - pos; i++) {
  10. data[i] = imageBluring.ptr<uchar>(i);
  11. for (int j = pos; j < colNumber - pos; j++) {
  12. temp = 0;
  13. //处理红色像素
  14. for (int winRow = 0; winRow < winSize; winRow++)
  15. for (int winCol = 0; winCol < winSize; winCol++)
  16. temp += colorR[i - pos + winRow][j - pos + winCol];
  17. data[i][j * 3] = temp / (winSize*winSize);
  18. temp = 0;
  19. //处理绿色像素
  20. for (int winRow = 0; winRow < winSize; winRow++)
  21. for (int winCol = 0; winCol < winSize; winCol++)
  22. temp += colorG[i - pos + winRow][j - pos + winCol];
  23. data[i][j * 3 + 1] = temp / (winSize*winSize);
  24. temp = 0;
  25. //处理蓝色像素
  26. for (int winRow = 0; winRow < winSize; winRow++)
  27. for (int winCol = 0; winCol < winSize; winCol++)
  28. temp += colorB[i - pos + winRow][j - pos + winCol];
  29. data[i][j * 3 + 2] = temp / (winSize*winSize);
  30. }
  31. }
  32. data[0] = imageBluring.ptr<uchar>(0);
  33. data[rowNumber - 1] = imageBluring.ptr<uchar>(rowNumber - 1);
  34. //处理左上角像素
  35. temp = 0;
  36. for (int i = 0; i <= pos; i++)
  37. for (int j = 0; j <= pos; j++)
  38. temp += colorR[i][j];
  39. data[0][0] = temp / ((pos + 1)*(pos + 1));
  40. temp = 0;
  41. for (int i = 0; i <= pos; i++)
  42. for (int j = 0; j <= pos; j++)
  43. temp += colorG[i][j];
  44. data[0][1] = temp / ((pos + 1)*(pos + 1));
  45. temp = 0;
  46. for (int i = 0; i <= pos; i++)
  47. for (int j = 0; j <= pos; j++)
  48. temp += colorB[i][j];
  49. data[0][2] = temp / ((pos + 1)*(pos + 1));
  50. //处理右上角像素
  51. temp = 0;
  52. for (int i = 0; i <= pos; i++)
  53. for (int j = colNumber-pos-1; j < colNumber; j++)
  54. temp += colorR[i][j];
  55. data[0][3 * (colNumber - 1)] = temp / ((pos + 1)*(pos + 1));
  56. temp = 0;
  57. for (int i = 0; i <= pos; i++)
  58. for (int j = colNumber - pos - 1; j < colNumber; j++)
  59. temp += colorG[i][j];
  60. data[0][3 * (colNumber - 1) + 1] = temp / ((pos + 1)*(pos + 1));
  61. temp = 0;
  62. for (int i = 0; i <= pos; i++)
  63. for (int j = colNumber - pos - 1; j < colNumber; j++)
  64. temp += colorB[i][j];
  65. data[0][3 * (colNumber - 1) + 2] = temp / ((pos + 1)*(pos + 1));
  66. //处理左下角像素
  67. temp = 0;
  68. for (int i = rowNumber - pos - 1; i < rowNumber; i++)
  69. for (int j = 0; j <= pos; j++)
  70. temp += colorR[i][j];
  71. data[rowNumber - 1][0] = temp / ((pos + 1)*(pos + 1));
  72. temp = 0;
  73. for (int i = rowNumber - pos - 1; i < rowNumber; i++)
  74. for (int j = 0; j <= pos; j++)
  75. temp += colorG[i][j];
  76. data[rowNumber - 1][1] = temp / ((pos + 1)*(pos + 1));
  77. temp = 0;
  78. for (int i = rowNumber - pos - 1; i < rowNumber; i++)
  79. for (int j = 0; j <= pos; j++)
  80. temp += colorB[i][j];
  81. data[rowNumber - 1][2] = temp / ((pos + 1)*(pos + 1));
  82. //处理右下角像素
  83. temp = 0;
  84. for (int i = rowNumber - pos - 1; i < rowNumber; i++)
  85. for (int j = colNumber - pos - 1; j < colNumber; j++)
  86. temp += colorR[i][j];
  87. data[rowNumber - 1][3 * (colNumber - 1)] = temp / ((pos + 1)*(pos + 1));
  88. temp = 0;
  89. for (int i = rowNumber - pos - 1; i < rowNumber; i++)
  90. for (int j = colNumber - pos - 1; j < colNumber; j++)
  91. temp += colorG[i][j];
  92. data[rowNumber - 1][3 * (colNumber - 1) + 1] = temp / ((pos + 1)*(pos + 1));
  93. temp = 0;
  94. for (int i = rowNumber - pos - 1; i < rowNumber; i++)
  95. for (int j = colNumber - pos - 1; j < colNumber; j++)
  96. temp += colorB[i][j];
  97. data[rowNumber - 1][3 * (colNumber - 1) + 2] = temp / ((pos + 1)*(pos + 1));
  98. delete[]data;
  99. }

利用均值滤波器消除噪声使图片模糊,即将任意一个像素,取其周围n*n个像素范围内的平均值来置换该像素;为了便于操作,将图片中间的像素与边缘像素分开处理。

  1. //三通道彩色图片转换成单通道图片
  2. int PixImage::GrayImage(cv::Mat &image, cv::Mat &imageSobel) {
  3. int threshL = 0, thresh = 0;
  4. imageSobel = image.clone();
  5. int rowNumber = imageSobel.rows;
  6. int colNumber = imageSobel.cols;
  7. for (int i = 0; i < rowNumber; i++) {
  8. uchar* data = imageSobel.ptr<uchar>(i);
  9. for (int j = 0; j < colNumber; j++) {
  10. data[j * 3] = (uchar)(0.136*data[j * 3] + 0.514*data[j * 3 + 1] + 0.350*data[j * 3 + 2]);
  11. data[j * 3 + 1] = data[j * 3];
  12. data[j * 3 + 2] = data[j * 3];
  13. threshL += data[3 * j];
  14. }
  15. thresh += (threshL / colNumber);
  16. threshL = 0;
  17. }
  18. thresh = thresh/rowNumber;
  19. thresh = sqrt(200 * thresh);
  20. return thresh;
  21. }

灰度处理,即将多通道图片转换成单通道图片。将RGB像素值按照比例相加,并且使RGB三个通道的值相等即完成转换;并且求得该幅图片所有点灰度的平均值,即Sobel阈值。经多次试验比较,得出scale在200左右比较合适。

  1. //利用索贝尔算子检测图片边缘
  2. void PixImage::Sobel(int thresh, cv::Mat &imageSobel, cv::Mat &gray) {
  3. imageSobel = image.clone();
  4. int rowNumber = imageSobel.rows;
  5. int colNumber = imageSobel.cols;
  6. uchar **data = new uchar*[rowNumber];
  7. uchar **temp = new uchar*[rowNumber];
  8. for (int i = 0; i < rowNumber; i++) {
  9. data[i] = image.ptr<uchar>(i);
  10. temp[i] = imageSobel.ptr<uchar>(i);
  11. }
  12. for (int i = 1; i < rowNumber - 1; i++) {
  13. for (int j = 1; j < colNumber - 1; j++) {
  14. int Gx = (data[i + 1][3 * (j - 1)] + 2 * data[i + 1][j * 3] + data[i + 1][3 * (j + 1)])
  15. - (data[i - 1][3 * (j - 1)] + 2 * data[i - 1][j * 3] + data[i - 1][3 * (j + 1)]);
  16. int Gy = (data[i - 1][3 * (j - 1)] + 2 * data[i][3 * (j - 1)] + data[i + 1][3 * (j - 1)])
  17. - (data[i - 1][3 * (j + 1)] + 2 * data[i][3 * (j + 1)] + data[i + 1][3 * (j + 1)]);
  18. uchar G = sqrt(Gx*Gx + Gy*Gy);
  19. if (G > thresh)
  20. temp[i][j*3] = (uchar)255;
  21. else
  22. temp[i][j*3] = (uchar)0;
  23. temp[i][j * 3 + 1] = temp[i][j * 3];
  24. temp[i][j * 3 + 2] = temp[i][j * 3];
  25. }
  26. }
  27. delete[]data;
  28. delete[]temp;
  29. }

利用索贝尔算子检测图片边缘。将图像与两组矩阵分别作平面卷积,得出横向及纵向的亮度差分近似值。若某点灰度值大于Sobel阈值,则将其赋值为255;若该点灰度值小于等于Sobel阈值,则将其赋值为0。

  1. //显示图片
  2. void PixImage::PicShow() {
  3. int timeShow = 1000;
  4. if (imageCR.empty()) {
  5. cout << "没有进行像素减少处理" << endl;
  6. }
  7. else {
  8. namedWindow("PicShow");
  9. imshow("PicShow", imageCR);
  10. waitKey(timeShow);
  11. }
  12. if (imageBluring.empty()) {
  13. cout << "没有进行模糊处理" << endl;
  14. }
  15. else {
  16. namedWindow("PicShow");
  17. imshow("PicShow", imageBluring);
  18. waitKey(timeShow);
  19. }
  20. if (imageSobel.empty()) {
  21. cout << "没有进行图像边缘处理" << endl;
  22. }
  23. else {
  24. namedWindow("PicShow");
  25. imshow("PicShow", imageSobel);
  26. waitKey(timeShow);
  27. }
  28. }
  29. //保存图片
  30. void PixImage::PicSave(string name) {
  31. if (imageCR.empty()) {
  32. cout << "没有进行像素减少处理" << endl;
  33. }
  34. else
  35. cv::imwrite(name + "_像素减少.jpg", imageCR);
  36. if (imageBluring.empty()) {
  37. cout << "没有进行模糊处理" << endl;
  38. }
  39. else
  40. cv::imwrite(name + "_模糊处理.jpg", imageBluring);
  41. if (imageSobel.empty()) {
  42. cout << "没有进行图像边缘处理" << endl;
  43. }
  44. else
  45. cv::imwrite(name + "_图像边缘处理.jpg", imageSobel);
  46. }

图片处理和保存函数,若没有进行相应的处理则输出提示切不保存。

  1. #include <iostream>
  2. #include <sstream>
  3. #include <string>
  4. #include "imageProcess.h"
  5. using namespace std;
  6. //总共要处理照片数量
  7. #define picTotal 1
  8. int main()
  9. {
  10. string path = "E:/images/"; //存储路径
  11. for (int i = 0; i < picTotal; i++) {
  12. stringstream ss;
  13. string n;
  14. ss << i;
  15. ss >> n;
  16. PixImage image(path+n+".jpg");
  17. image.colorReduce();
  18. image.Bluring(3);
  19. image.Sobel();
  20. image.PicShow();
  21. image.PicSave(path + n);
  22. }
  23. return 0;
  24. }

图片处理部分主函数,保存图片至相应的路径并加后缀命名指出进行了何种处理。

5、运行结果

5.1 爬虫部分

爬取了1013个不重复的网址以及10035张图片

5.2 图片处理部分

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