CI 프레임워크로 캡슐화된 일반적인 이미지 처리 방법(썸네일, 워터마크, 회전, 업로드 등)_php 예
이 문서의 예에서는 CI 프레임워크로 캡슐화된 일반적인 이미지 처리 방법을 설명합니다. 참고할 수 있도록 모든 사람과 공유하세요. 자세한 내용은 다음과 같습니다.
사실 위챗 휴대폰에 사진을 올릴 때는 데이터 트래픽을 절약하기 위해 목록 사진의 썸네일을 사용하는 것이 가장 좋습니다. 아니요, 휴대폰 요금이 한 번 지나면 다시 종료됩니다. 서명하면 데이터 흐름이 90위안이 되면 종료됩니다. . .
더 이상 헛소리하지 마세요. 다음은 CI에 내장된 이미지 처리 라이브러리를 사용하여 작성한 것이므로, 누락된 부분이 있으면 지적해 주시기 바랍니다.
/** * 生成缩略图 * @param $path 原图的本地路径 * @return null 创建一个 原图_thumb.扩展名 的文件 * */ public function dealthumb($path){ $config['image_library'] = 'gd2'; $config['source_image'] = $path; $config['create_thumb'] = TRUE; //生成的缩略图将在保持纵横比例 在宽度和高度上接近所设定的width和height $config['maintain_ratio'] = TRUE; $config['width'] = 80; $config['height'] = 80; $this->load->library('image_lib', $config); $this->image_lib->resize(); $this->image_lib->clear(); } /* * 处理图像旋转 */ public function transroate($path,$imgpath){ $this->load->library('image_lib'); //(必须)设置图像库 $config['image_library'] = 'gd2'; $newname = time().'_rote.jpg'; //设置图像的目标名/路径 $config['new_image'] =$imgpath.$newname; //(必须)设置原始图像的名字/路径 $config['source_image'] = $path; //决定新图像的生成是要写入硬盘还是动态的存在 $config['dynamic_output'] = FALSE; //设置图像的品质。品质越高,图像文件越大 $config['quality'] = '90%'; //有5个旋转选项 逆时针90 180 270 度 vrt 竖向翻转 hor 横向翻转 $config['rotation_angle'] = 'vrt'; $this->image_lib->initialize($config); if(@$this->image_lib->rotate()){ $this->image_lib->clear(); return $config['new_image']; }else{ $this->image_lib->clear(); return ''; } } /** * 处理图像水印 */ public function overlay($path,$imgpath){ $this->load->library('image_lib'); $newname = time().'_over.jpg'; //设置新图像名称 $config['new_image'] =$imgpath.$newname; //调用php gd库 绘图 $config['image_library'] = 'gd2'; //源图像 本地地址 $config['source_image'] = $path; //覆盖文字 $config['wm_text'] = 'Copyright 2015 - Friker'; //覆盖类型 文字/图像 $config['wm_type'] = 'text'; //文字字体类型 //$config['wm_font_path'] = 'C:\Windows\Fonts\vrinda.ttf'; //字体大小 $config['wm_font_size'] = '16'; //字体颜色 $config['wm_font_color'] = 'ff0000'; //垂直方向距离顶端距离 $config['wm_vrt_alignment'] = '20'; //水平方向距离左端距离 $config['wm_hor_alignment'] = 'center'; //padding $config['wm_padding'] = '20'; $this->image_lib->initialize($config); if($this->image_lib->watermark()){ $this->image_lib->clear(); return $config['new_image']; }else{ $this->image_lib->clear(); return ''; } } /** * 处理图片上传 * 文件上传类 通过前台 上传文件 */ public function uploadfile(){ //文件上传部分 // 处理文件 // $data = ''; $this->load->helper('url'); $formpic = key($_FILES); //文件处理部分 if(false === empty($_FILES[$formpic]['tmp_name'])){ //设置文件上传的路径 $upload['upload_path'] = "./public/img/"; //限制文件上传的类型 $upload['allowed_types'] = 'jpeg|jpg|gif|png'; //限制文件上传的大小 $upload['max_size'] = 2048; //设置文件上传的路径 $upload['file_name'] = date('YmdHis', time()).rand(10000, 99999); //加载文件上传配置信息 $this->load->library('upload', $upload); //处理文件上传 $this->upload->do_upload($formpic); //返回文件上传信息 $image = $this->upload->data(); /* 'file_name' => string '2015071702051718388.jpg' (length=23) 'file_type' => string 'image/jpeg' (length=10) 'file_path' => string 'E:/wamp/www/testci/public/img/' (length=30) 'full_path' => string 'E:/wamp/www/testci/public/img/2015071702051718388.jpg' (length=53) 'raw_name' => string '2015071702051718388' (length=19) 'orig_name' => string '2015071702051718388.jpg' (length=23) 'client_name' => string 'u=415761610,1548338330&fm=116&gp=0.jpg' (length=38) 'file_ext' => string '.jpg' (length=4) 'file_size' => float 3.74 'is_image' => boolean true 'image_width' => int 146 'image_height' => int 220 'image_type' => string 'jpeg' (length=4) 'image_size_str' => string 'width="146" height="220"' (length=24) */ //var_dump($image); //返回文件上传名字 $data = $image['file_name']; $this->dealthumb($image['full_path']); $this->overlay($image['full_path'],$image['file_path']); $this->transroate($image['full_path'],$image['file_path']);// $thumbdata = ''; //生成缩略图名称 $pos = strripos($image['file_name'], "."); $newname = substr($image['file_name'], 0,$pos)."_thumb".substr($image['file_name'], $pos); if(file_exists($image['file_path'].$newname)){ $thumbdata = $newname; } } //$dirroot = $_SERVER['DOCUMENT_ROOT']; //$this->dealthumb($dirroot."/public/img/".$data); //上传失败 if(!$data){ echo json_encode(array('status'=>0,'msg'=>"上传失败!")); }else{ //上传成功 echo json_encode(array( 'name'=>$data, 'pic'=>base_url()."public/img/".$data, 'picthumb'=>$thumbdata == '' ?$data:$thumbdata )); } }
다음은 프론트 엔드의 기본 HTML 코드입니다.
<!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /> <link rel="stylesheet" href="/public/stylesheets/bootstrap.min.css" /> <link rel="stylesheet" href="/public/stylesheets/bootstrap-responsive.min.css" /> <link rel="stylesheet" href="/public/stylesheets/matrix-style.css" /> <link rel="stylesheet" href="/public/stylesheets/matrix-media.css" /> <script type="text/javascript" src="/public/javascripts/jquery.min.js"></script> <script type="text/javascript" src="/public/javascripts/jquery.form.js"></script> <script type="text/javascript" src="/public/javascripts/jquery.validate.js"></script> <style type="text/css"> body{background:#eeeeee; margin:0px;} </style> </head> <body> <div class="control-group"> <label class="control-label"> 分享logo: </label> <div class="controls"> <input type="file" name="sharepic" id="sharepic"/> <input type="hidden" name="act_sharepic" value="" id="act_sharepic"/>(<sapn class="fred">最佳大小为 80 X 80 像素</sapn>) <p style="margin:20px 0;"><img src="/public/img/default.png" alt="" id="sharepic_img"></p> </div> </div> <script type="text/javascript"> $(function () { /*****************图片上传部分开始 *******************/ var act = "<form class='myupload' action='"+"<?php echo site_url('mytest/uploadfile');?>"+"' method='post' enctype='multipart/form-data'></form>"; $("#sharepic").change(function(){ $(this).wrap(act); $(this).parent(".myupload").ajaxSubmit({ dataType: 'json', success: function(data) { var src = data.pic; //更改预览图像地址 $('#sharepic_img').attr("src",src); $('#act_sharepic').val(data.name); $('#sharepic').unwrap(); }, error:function(xhr){ alert(JSON.parse(xhr)); } }); }); }) </script> </body> </html>
더 많은 CodeIgniter 관련 콘텐츠에 관심이 있는 독자는 이 사이트의 특별 주제인 "codeigniter 입문 튜토리얼", "CI(CodeIgniter) 프레임워크 고급 튜토리얼", "php 우수한 개발 프레임워크 요약", "ThinkPHP 입문 튜토리얼"을 확인할 수 있습니다. ", "ThinkPHP의 일반적인 메서드 요약", "Zend FrameWork Framework 소개 튜토리얼", "php 객체 지향 프로그래밍 소개 튜토리얼", "php+mysql 데이터베이스 작업 소개 튜토리얼" 및 "일반적인 PHP 데이터베이스 작업 기술 요약 "
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EMD(EarthMover's Distance)라고도 알려진 Wasserstein 거리는 두 확률 분포 간의 차이를 측정하는 데 사용되는 측정 기준입니다. 전통적인 KL 분기 또는 JS 분기와 비교하여 Wasserstein 거리는 분포 간의 구조적 정보를 고려하므로 많은 이미지 처리 작업에서 더 나은 성능을 나타냅니다. 두 배포판 간의 최소 운송 비용을 계산함으로써 Wasserstein 거리는 한 배포판을 다른 배포판으로 변환하는 데 필요한 최소 작업량을 측정할 수 있습니다. 이 측정항목은 분포 간의 기하학적 차이를 포착할 수 있으므로 이미지 생성 및 스타일 전송과 같은 작업에서 중요한 역할을 합니다. 따라서 Wasserstein 거리가 개념이 됩니다.

VisionTransformer(VIT)는 Google에서 제안하는 Transformer 기반의 이미지 분류 모델입니다. 기존 CNN 모델과 달리 VIT는 이미지를 시퀀스로 표현하고 이미지의 클래스 레이블을 예측하여 이미지 구조를 학습합니다. 이를 달성하기 위해 VIT는 입력 이미지를 여러 패치로 나누고 채널을 통해 각 패치의 픽셀을 연결한 다음 선형 투영을 수행하여 원하는 입력 크기를 얻습니다. 마지막으로 각 패치는 단일 벡터로 평면화되어 입력 시퀀스를 형성합니다. Transformer의 self-attention 메커니즘을 통해 VIT는 서로 다른 패치 간의 관계를 캡처하고 효과적인 특징 추출 및 분류 예측을 수행할 수 있습니다. 이 직렬화된 이미지 표현은

초해상도 이미지 재구성은 CNN(Convolutional Neural Network), GAN(Generative Adversarial Network)과 같은 딥러닝 기술을 사용하여 저해상도 이미지에서 고해상도 이미지를 생성하는 프로세스입니다. 이 방법의 목표는 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 변환하여 이미지의 품질과 디테일을 향상시키는 것입니다. 이 기술은 의료영상, 감시카메라, 위성영상 등 다양한 분야에 폭넓게 활용되고 있다. 초고해상도 영상 재구성을 통해 보다 선명하고 세밀한 영상을 얻을 수 있어 영상 속 대상과 특징을 보다 정확하게 분석하고 식별하는 데 도움이 됩니다. 재구성 방법 초해상도 영상 재구성 방법은 일반적으로 보간 기반 방법과 딥러닝 기반 방법의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 1) 보간 기반 방법 보간 기반 초해상 영상 재구성

오래된 사진 복원은 인공 지능 기술을 사용하여 오래된 사진을 복구, 향상 및 개선하는 방법입니다. 컴퓨터 비전과 머신러닝 알고리즘을 사용하는 이 기술은 오래된 사진의 손상과 결함을 자동으로 식별하고 복구하여 사진을 더 선명하고 자연스럽고 사실적으로 보이게 합니다. 오래된 사진 복원의 기술 원칙은 주로 다음과 같은 측면을 포함합니다: 1. 이미지 노이즈 제거 및 향상 오래된 사진을 복원할 때 먼저 노이즈를 제거하고 향상시켜야 합니다. 평균 필터링, 가우시안 필터링, 양방향 필터링 등과 같은 이미지 처리 알고리즘 및 필터를 사용하여 노이즈 및 색 반점 문제를 해결하여 사진 품질을 향상시킬 수 있습니다. 2. 이미지 복원 및 수리 오래된 사진에는 긁힘, 균열, 퇴색 등 일부 결함 및 손상이 있을 수 있습니다. 이러한 문제는 이미지 복원 및 복구 알고리즘으로 해결될 수 있습니다.

SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘은 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 사용되는 특징 추출 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 컴퓨터 비전 시스템의 객체 인식 및 일치 성능을 향상시키기 위해 1999년에 제안되었습니다. SIFT 알고리즘은 강력하고 정확하며 이미지 인식, 3차원 재구성, 표적 탐지, 비디오 추적 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 여러 스케일 공간에서 키포인트를 감지하고 키포인트 주변의 로컬 특징 설명자를 추출하여 스케일 불변성을 달성합니다. SIFT 알고리즘의 주요 단계에는 스케일 공간 구성, 핵심 포인트 탐지, 핵심 포인트 위치 지정, 방향 할당 및 특징 설명자 생성이 포함됩니다. 이러한 단계를 통해 SIFT 알고리즘은 강력하고 고유한 특징을 추출하여 효율적인 이미지 처리를 달성할 수 있습니다.

4월 17일 이 사이트의 뉴스에 따르면 TrendForce는 최근 Nvidia의 새로운 Blackwell 플랫폼 제품에 대한 수요가 강세를 보이고 있으며, 이로 인해 TSMC의 전체 CoWoS 패키징 생산 능력이 2024년에 150% 이상 증가할 것으로 예상된다는 보고서를 발표했습니다. NVIDIA Blackwell의 새로운 플랫폼 제품에는 B 시리즈 GPU와 NVIDIA 자체 GraceArm CPU를 통합한 GB200 가속기 카드가 포함됩니다. TrendForce는 현재 공급망이 GB200에 대해 매우 낙관적이며, 출하량이 2025년에 100만 개를 초과할 것으로 예상되며 이는 Nvidia 고급 GPU의 40~50%를 차지할 것으로 확인했습니다. 엔비디아는 하반기에 GB200, B100 등의 제품을 출시할 계획이지만, 업스트림 웨이퍼 패키징에는 더욱 복잡한 제품을 채택해야 합니다.

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딥러닝은 컴퓨터 비전 분야에서 큰 성공을 거두었으며, 중요한 발전 중 하나는 이미지 분류를 위한 심층 합성곱 신경망(CNN)을 사용하는 것입니다. 그러나 심층 CNN에는 일반적으로 대량의 레이블이 지정된 데이터와 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 계산 리소스와 레이블이 지정된 데이터에 대한 수요를 줄이기 위해 연구자들은 얕은 특징과 깊은 특징을 융합하여 이미지 분류 성능을 향상시키는 방법을 연구하기 시작했습니다. 이 융합 방법은 얕은 특징의 높은 계산 효율성과 깊은 특징의 강력한 표현 능력을 활용할 수 있습니다. 두 가지를 결합하면 높은 분류 정확도를 유지하면서 계산 비용과 데이터 라벨링 요구 사항을 줄일 수 있습니다. 이 방법은 데이터 양이 적거나 컴퓨팅 리소스가 제한된 애플리케이션 시나리오에 특히 중요합니다. 얕은 특징과 깊은 특징의 융합 방법에 대한 심층적인 연구를 통해
