この記事では、魅力的な質問を調査します。2つの画像が大幅に異なるかどうかを効率的に判断するにはどうすればよいですか? PHP開発者にとって、最小限の品質損失でサイズ変更する画像は一般的な課題です。このチュートリアルは、このタスクを簡素化するために基本的な数学の原則を活用しています。
ソリューションは、基本的な数学的概念をビットマップ画像処理に適用することにかかっています。 このチュートリアルのコードは、
PHPと数学の原則を利用して、実質的な画像の変更を検出します。 ピクセルレベルの差計算にユークリッド距離式を使用しています。
euclidean距離:
ビットマップの比較には、対応するピクセル間の距離を計算することが含まれます。 ユークリッド距離式は、この3次元(RGB)の比較に最適です。
$image = imagecreatefrompng($path); $width = imagesx($image); $height = imagesy($image); $map = []; for ($y = 0; $y < $height; $y++) { $map[$y] = []; for ($x = 0; $x < $width; $x++) { $color = imagecolorat($image, $x, $y); $map[$y][$x] = [ "r" => ($color >> 16) & 0xFF, "g" => ($color >> 8) & 0xFF, "b" => $color & 0xFF ]; } }
PHPクラスは、画像の読み込み、ビットマップの作成、および差分計算を簡素化します。
このクラスでは、ユークリッド距離を使用して差分マップを生成します。
$first = [$red = 100, $green = 125, $blue = 150]; $second = [$red = 125, $green = 150, $blue = 175]; $red = $second[0] - $first[0]; $red *= $red; $green = $second[1] - $first[1]; $green *= $green; $blue = $second[2] - $first[2]; $blue *= $blue; $distance = sqrt($red + $green + $blue); // ≈ 43.30
マイナーなバリエーションをフィルタリングするには、標準偏差が適用されます。これには、平均ピクセルの差を計算し、標準偏差範囲内で値を識別し、その後は重要でないと扱われます。 境界検出:
a
class State { /* ... (Class definition as in the original text) ... */ }
このアプローチは、重要な画像の違いを効果的に識別します。 ユークリッド距離、標準偏差フィルタリング、および境界検出の組み合わせは、自動テストや画像比較タスクなど、さまざまなアプリケーションに堅牢なソリューションを提供します。 さらなる改善と代替方法を歓迎します。 よくある質問(FAQ): 元のテキストのFAQセクションは、ほとんど変化しておらず、GDとImagicICKを使用したPHP画像比較手法に関する貴重な情報を提供し、画像形式の処理、精度、パフォーマンスの最適化、制限などの側面に対処します。
以上がPHPで画像の違いを見つけるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。