PHPの画像処理関数
PHP は、人気のあるスクリプト言語として、画像処理において多くの便利な機能を提供します。この記事では、よく使われる PHP の画像処理関数をいくつか紹介します。
- gd ライブラリ
GD ライブラリは、複数の形式での画像の保存を含め、画像を動的に生成できるオープン ソースのグラフィック ライブラリです。 GD ライブラリは、JPG、PNG、GIF などの複数の形式をサポートしています。 GD ライブラリを使用すると、PHP で複雑な画像を作成したり、さまざまなテキストを追加したり、影や傾きなどのさまざまな効果を追加したりできます。
画像の作成は非常に簡単です。imagecreatetruecolor() 関数を使用して画像の幅と高さを指定するだけです。
<?php $width = 400; //设置图像宽度 $height = 300; //设置图像高度 $image = imagecreatetruecolor($width, $height); //创建图像 ?>
上記のコードを実行すると、新しいイメージが作成されます。次に、この画像にテキストを追加したり、線を引いたり、さまざまな効果を追加したりできます。以下は、一般的に使用される画像処理関数の一部です。
- 画像の切り取り
画像の切り抜きは一般的な操作で、imagecrop() 関数を使用して指定した長さと幅に画像を切り取ることができます。この関数のサンプル コードを次に示します。
<?php $srcImage = imagecreatefromjpeg('source.jpg'); //加载源图像 $cropped = imagecrop($srcImage, ['x' => 0, 'y' => 0, 'width' => 200, 'height' => 200]); //剪切图像 ?>
- 画像のサイズ変更
画像のスケーリングは一般的な処理方法であり、imagescale() 関数を使用して次のことができます。画像を拡大縮小します。この関数のサンプル コードは次のとおりです。
<?php $image = imagecreatefromjpeg('source.jpg'); //加载图像 $scale = 0.5; //缩放比例 $width = imagesx($image) * $scale; //计算新的宽度 $height = imagesy($image) * $scale; //计算新的高度 $newImage = imagescale($image, $width, $height); //缩放图像 ?>
上記の例では、ソース イメージを 50% 縮小しました。
- 画像の回転
画像の回転は、imagerotate() 関数を使用して実現できるより複雑な処理方法です。この関数のサンプル コードは次のとおりです。
<?php $image = imagecreatefromjpeg('source.jpg'); //加载图像 $angle = 45; //旋转角度 $newImage = imagerotate($image, $angle, 0); //旋转图像 ?>
この例では、画像を 45 度回転します。
- ウォーターマークの追加
ウォーターマークの追加は一般的な操作であり、imagestring() 関数を使用して実行できます。この関数のサンプル コードは次のとおりです。
<?php $image = imagecreatefromjpeg('source.jpg'); //加载图像 $textColor = imagecolorallocate($image, 255, 255, 255); //设置文本颜色 $fontSize = 16; //设置字体大小 $text = 'www.example.com'; //设定水印文本 imagestring($image, $fontSize, 10, 10, $text, $textColor); //添加水印 ?>
上の例では、画像にテキストの透かしを追加しています。
概要
PHP は、切り取り、拡大縮小、回転、透かしの追加など、多数の画像処理機能を提供します。 gd ライブラリは最も一般的に使用されるライブラリの 1 つですが、ImageMagick など、他のライブラリも利用できます。これらの関数を利用することで、PHPでさまざまな画像処理を簡単に実装することができます。
以上がPHPの画像処理関数の詳細内容です。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。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









ISO ファイルは、ファイルやファイル システムを含むディスクの内容全体を保存するために通常使用される一般的なディスク イメージ ファイル形式です。 ISO ファイルの内容にアクセスする必要がある場合は、ISO ファイルを解凍する必要があります。この記事では、ISO ファイルを解凍するための一般的な方法をいくつか紹介します。仮想光学ドライブを使用した解凍 これは、ISO ファイルを解凍する最も一般的な方法の 1 つです。まず、DAEMON Tools Lite、PowerISO などの仮想光学ドライブ ソフトウェアをインストールする必要があります。次に、仮想光学ドライブ ソフトウェアのアイコンをダブルクリックします。

EarthMover's Distance (EMD) としても知られるワッサーシュタイン距離は、2 つの確率分布間の差を測定するために使用される指標です。従来の KL 発散または JS 発散と比較して、Wasserstein 距離は分布間の構造情報を考慮に入れるため、多くの画像処理タスクで優れたパフォーマンスを示します。 Wasserstein 距離は、2 つのディストリビューション間の最小輸送コストを計算することにより、あるディストリビューションを別のディストリビューションに変換するために必要な最小作業量を測定できます。このメトリクスは、分布間の幾何学的差異を捉えることができるため、画像生成やスタイル転送などのタスクで重要な役割を果たします。したがって、ワッサーシュタイン距離が概念になります

VisionTransformer (VIT) は、Google が提案した Transformer ベースの画像分類モデルです。従来の CNN モデルとは異なり、VIT は画像をシーケンスとして表し、画像のクラス ラベルを予測することで画像の構造を学習します。これを実現するために、VIT は入力イメージを複数のパッチに分割し、チャネルを通じて各パッチのピクセルを連結し、線形投影を実行して目的の入力寸法を実現します。最後に、各パッチが単一のベクトルに平坦化され、入力シーケンスが形成されます。 Transformer のセルフ アテンション メカニズムを通じて、VIT は異なるパッチ間の関係を捕捉し、効果的な特徴抽出と分類予測を実行できます。このシリアル化された画像表現は、

古い写真の修復は、人工知能テクノロジーを使用して古い写真を修復、強化、改善する方法です。このテクノロジーは、コンピューター ビジョンと機械学習アルゴリズムを使用して、古い写真の損傷や欠陥を自動的に特定して修復し、写真をより鮮明に、より自然に、より現実的に見せることができます。古い写真の復元の技術原則には、主に次の側面が含まれます: 1. 画像のノイズ除去と強化 古い写真を復元する場合、最初にノイズ除去と強化を行う必要があります。平均値フィルタリング、ガウス フィルタリング、バイラテラル フィルタリングなどの画像処理アルゴリズムとフィルタを使用して、ノイズやカラー スポットの問題を解決し、写真の品質を向上させることができます。 2. 画像の修復と修復 古い写真には、傷、ひび割れ、色あせなどの欠陥や損傷がある場合があります。これらの問題は、画像の復元および修復アルゴリズムによって解決できます。

超解像度画像再構成は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) や敵対的生成ネットワーク (GAN) などの深層学習技術を使用して、低解像度画像から高解像度画像を生成するプロセスです。この方法の目的は、低解像度の画像を高解像度の画像に変換することで、画像の品質と詳細を向上させることです。この技術は、医療画像、監視カメラ、衛星画像など、さまざまな分野で幅広く応用されています。超解像度画像再構成により、より鮮明で詳細な画像を取得できるため、画像内のターゲットや特徴をより正確に分析および識別することができます。再構成方法 超解像度画像の再構成方法は、一般に、補間ベースの方法と深層学習ベースの方法の 2 つのカテゴリに分類できます。 1) 補間による手法 補間による超解像画像再構成

スケール不変特徴変換 (SIFT) アルゴリズムは、画像処理およびコンピューター ビジョンの分野で使用される特徴抽出アルゴリズムです。このアルゴリズムは、コンピュータ ビジョン システムにおけるオブジェクト認識とマッチングのパフォーマンスを向上させるために 1999 年に提案されました。 SIFT アルゴリズムは堅牢かつ正確であり、画像認識、3 次元再構成、ターゲット検出、ビデオ追跡などの分野で広く使用されています。複数のスケール空間内のキーポイントを検出し、キーポイントの周囲の局所特徴記述子を抽出することにより、スケール不変性を実現します。 SIFT アルゴリズムの主なステップには、スケール空間の構築、キー ポイントの検出、キー ポイントの位置決め、方向の割り当て、および特徴記述子の生成が含まれます。これらのステップを通じて、SIFT アルゴリズムは堅牢でユニークな特徴を抽出することができ、それによって効率的な画像処理を実現します。

Go スライス要素の削除 単一の要素を削除するには、append() メソッドを使用して、削除する要素を除いた新しいスライスを作成します。 copy() メソッドを使用して要素を移動し、長さを調整します。複数の要素を削除する: for ループを使用してスライスを反復処理し、新しいスライスから削除する要素を除外します。 reverse() メソッドを使用して削除する要素を並べ替え、インデックスの問題を避けるために後ろから前に削除します。削除する要素の数とパフォーマンス要件に基づいて、最も適切な手法を選択してください。

ディープラーニングはコンピュータービジョンの分野で大きな成功を収めており、重要な進歩の 1 つは、画像分類にディープ畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用することです。ただし、ディープ CNN は通常、大量のラベル付きデータとコンピューティング リソースを必要とします。計算リソースとラベル付きデータの需要を削減するために、研究者は、浅い特徴と深い特徴を融合して画像分類パフォーマンスを向上させる方法の研究を開始しました。この融合手法は、浅い特徴の高い計算効率と深い特徴の強力な表現能力を活用できます。この 2 つを組み合わせることで、高い分類精度を維持しながら、計算コストとデータのラベル付け要件を削減できます。この方法は、データ量が少ない、またはコンピューティング リソースが限られているアプリケーション シナリオでは特に重要です。浅い特徴と深い特徴の融合方法を徹底的に研究することで、さらに
