Rumah pembangunan bahagian belakang tutorial php CI框架封装的常用图像处理方法(缩略图,水印,旋转,上传等)_php实例

CI框架封装的常用图像处理方法(缩略图,水印,旋转,上传等)_php实例

Dec 05, 2016 pm 01:28 PM
rangka kerja ci pemprosesan imej enkapsulasi

本文实例讲述了CI框架封装的常用图像处理方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

其实微信手机端上图时,列表图最好是缩略图,节省流量,这不,又被移动坑了一把,话费签一分就停机,流量欠到90块才停机,我也是醉了。。。

不说废话了,下面是用CI 的内置处理图像的库写的,小弟不才,遗漏之处敬请指出,谢谢。

/**
* 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
        ));
    }
}

Salin selepas log masuk

下面是前端的基本html代码:

<!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="/static/imghw/default1.png"  data-src="/public/img/default.png"  class="lazy" 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='"+"<&#63;php echo site_url('mytest/uploadfile');&#63;>"+"' 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>

Salin selepas log masuk

更多关于CodeIgniter相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《codeigniter入门教程》、《CI(CodeIgniter)框架进阶教程》、《php优秀开发框架总结》、《ThinkPHP入门教程》、《ThinkPHP常用方法总结》、《Zend FrameWork框架入门教程》、《php面向对象程序设计入门教程》、《php+mysql数据库操作入门教程》及《php常见数据库操作技巧汇总》

希望本文所述对大家基于CodeIgniter框架的PHP程序设计有所帮助。

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bagaimanakah jarak Wasserstein digunakan dalam tugas pemprosesan imej? Bagaimanakah jarak Wasserstein digunakan dalam tugas pemprosesan imej? Jan 23, 2024 am 10:39 AM

Jarak Wasserstein, juga dikenali sebagai Jarak EarthMover (EMD), ialah metrik yang digunakan untuk mengukur perbezaan antara dua taburan kebarangkalian. Berbanding dengan perbezaan tradisional KL atau perbezaan JS, jarak Wasserstein mengambil kira maklumat struktur antara pengedaran dan oleh itu mempamerkan prestasi yang lebih baik dalam banyak tugas pemprosesan imej. Dengan mengira kos pengangkutan minimum antara dua pengedaran, jarak Wasserstein dapat mengukur jumlah kerja minimum yang diperlukan untuk mengubah satu pengedaran kepada yang lain. Metrik ini mampu menangkap perbezaan geometri antara taburan, dengan itu memainkan peranan penting dalam tugas seperti penjanaan imej dan pemindahan gaya. Oleh itu, jarak Wasserstein menjadi konsep

Analisis mendalam tentang prinsip kerja dan ciri-ciri model Pengubah Penglihatan (VIT). Analisis mendalam tentang prinsip kerja dan ciri-ciri model Pengubah Penglihatan (VIT). Jan 23, 2024 am 08:30 AM

VisionTransformer (VIT) ialah model klasifikasi imej berasaskan Transformer yang dicadangkan oleh Google. Tidak seperti model CNN tradisional, VIT mewakili imej sebagai jujukan dan mempelajari struktur imej dengan meramalkan label kelas imej. Untuk mencapai matlamat ini, VIT membahagikan imej input kepada berbilang patch dan menggabungkan piksel dalam setiap patch melalui saluran dan kemudian melakukan unjuran linear untuk mencapai dimensi input yang dikehendaki. Akhir sekali, setiap tampalan diratakan menjadi satu vektor, membentuk urutan input. Melalui mekanisme perhatian kendiri Transformer, VIT dapat menangkap hubungan antara tampalan yang berbeza dan melakukan pengekstrakan ciri dan ramalan klasifikasi yang berkesan. Perwakilan imej bersiri ini ialah

Aplikasi teknologi AI dalam pembinaan semula resolusi super imej Aplikasi teknologi AI dalam pembinaan semula resolusi super imej Jan 23, 2024 am 08:06 AM

Pembinaan semula imej resolusi super ialah proses menjana imej resolusi tinggi daripada imej resolusi rendah menggunakan teknik pembelajaran mendalam seperti rangkaian neural convolutional (CNN) dan rangkaian adversarial generatif (GAN). Matlamat kaedah ini adalah untuk meningkatkan kualiti dan perincian imej dengan menukar imej resolusi rendah kepada imej resolusi tinggi. Teknologi ini mempunyai aplikasi yang luas dalam banyak bidang, seperti pengimejan perubatan, kamera pengawasan, imej satelit, dsb. Melalui pembinaan semula imej resolusi super, kami boleh mendapatkan imej yang lebih jelas dan terperinci, membantu menganalisis dan mengenal pasti sasaran dan ciri dalam imej dengan lebih tepat. Kaedah pembinaan semula Kaedah pembinaan semula imej resolusi super secara amnya boleh dibahagikan kepada dua kategori: kaedah berasaskan interpolasi dan kaedah berasaskan pembelajaran mendalam. 1) Kaedah berasaskan interpolasi Pembinaan semula imej resolusi super berdasarkan interpolasi

Cara menggunakan teknologi AI untuk memulihkan foto lama (dengan contoh dan analisis kod) Cara menggunakan teknologi AI untuk memulihkan foto lama (dengan contoh dan analisis kod) Jan 24, 2024 pm 09:57 PM

Pemulihan foto lama ialah kaedah menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk membaiki, menambah baik dan menambah baik foto lama. Menggunakan penglihatan komputer dan algoritma pembelajaran mesin, teknologi ini secara automatik boleh mengenal pasti dan membaiki kerosakan dan kecacatan pada foto lama, menjadikannya kelihatan lebih jelas, lebih semula jadi dan lebih realistik. Prinsip teknikal pemulihan foto lama terutamanya merangkumi aspek-aspek berikut: 1. Penyahnosian dan penambahbaikan imej Apabila memulihkan foto lama, foto itu perlu dibunyikan dan dipertingkatkan terlebih dahulu. Algoritma dan penapis pemprosesan imej, seperti penapisan min, penapisan Gaussian, penapisan dua hala, dsb., boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah bunyi dan bintik warna, dengan itu meningkatkan kualiti foto. 2. Pemulihan dan pembaikan imej Dalam foto lama, mungkin terdapat beberapa kecacatan dan kerosakan, seperti calar, retak, pudar, dsb. Masalah ini boleh diselesaikan dengan algoritma pemulihan dan pembaikan imej

Algoritma Ciri Invarian Skala (SIFT). Algoritma Ciri Invarian Skala (SIFT). Jan 22, 2024 pm 05:09 PM

Algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) ialah algoritma pengekstrakan ciri yang digunakan dalam bidang pemprosesan imej dan penglihatan komputer. Algoritma ini telah dicadangkan pada tahun 1999 untuk meningkatkan pengecaman objek dan prestasi pemadanan dalam sistem penglihatan komputer. Algoritma SIFT adalah teguh dan tepat dan digunakan secara meluas dalam pengecaman imej, pembinaan semula tiga dimensi, pengesanan sasaran, penjejakan video dan medan lain. Ia mencapai invarian skala dengan mengesan titik utama dalam ruang skala berbilang dan mengekstrak deskriptor ciri tempatan di sekitar titik utama. Langkah-langkah utama algoritma SIFT termasuk pembinaan ruang skala, pengesanan titik utama, kedudukan titik utama, penetapan arah dan penjanaan deskriptor ciri. Melalui langkah-langkah ini, algoritma SIFT boleh mengekstrak ciri yang teguh dan unik, dengan itu mencapai pemprosesan imej yang cekap.

TrendForce: Produk platform Blackwell Nvidia memacu kapasiti pengeluaran CoWoS TSMC untuk meningkat sebanyak 150% tahun ini TrendForce: Produk platform Blackwell Nvidia memacu kapasiti pengeluaran CoWoS TSMC untuk meningkat sebanyak 150% tahun ini Apr 17, 2024 pm 08:00 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 17 April, TrendForce baru-baru ini mengeluarkan laporan, mempercayai bahawa permintaan untuk produk platform Blackwell baharu Nvidia adalah menaik, dan dijangka memacu jumlah kapasiti pengeluaran pembungkusan CoWoS TSMC meningkat lebih daripada 150% pada 2024. Produk platform baharu NVIDIA Blackwell termasuk GPU siri B dan kad pemecut GB200 yang menyepadukan CPU GraceArm NVIDIA sendiri. TrendForce mengesahkan bahawa rantaian bekalan pada masa ini sangat optimistik tentang GB200, dengan penghantaran dijangka melebihi satu juta unit pada 2025, menyumbang 40-50% daripada GPU mewah Nvidia. Nvidia merancang untuk menyampaikan produk seperti GB200 dan B100 pada separuh kedua tahun ini, tetapi pembungkusan wafer huluan mesti terus menggunakan produk yang lebih kompleks.

Bagaimana untuk melakukan pemprosesan dan pengecaman imej dalam Python Bagaimana untuk melakukan pemprosesan dan pengecaman imej dalam Python Oct 20, 2023 pm 12:10 PM

Cara melakukan pemprosesan dan pengecaman imej dalam Python Ringkasan: Teknologi moden telah menjadikan pemprosesan dan pengecaman imej sebagai alat penting dalam banyak bidang. Python ialah bahasa pengaturcaraan yang mudah dipelajari dan digunakan dengan pemprosesan imej yang kaya dan perpustakaan pengecaman. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk pemprosesan dan pengecaman imej, serta memberikan contoh kod khusus. Pemprosesan imej: Pemprosesan imej ialah proses melaksanakan pelbagai operasi dan transformasi pada imej untuk meningkatkan kualiti imej, mengekstrak maklumat daripada imej, dsb. Perpustakaan PIL dalam Python (Pi

Contoh aplikasi praktikal gabungan ciri cetek dan ciri mendalam Contoh aplikasi praktikal gabungan ciri cetek dan ciri mendalam Jan 22, 2024 pm 05:00 PM

Pembelajaran mendalam telah mencapai kejayaan besar dalam bidang penglihatan komputer, dan salah satu kemajuan penting ialah penggunaan rangkaian neural convolutional dalam (CNN) untuk klasifikasi imej. Walau bagaimanapun, CNN dalam biasanya memerlukan sejumlah besar data berlabel dan sumber pengkomputeran. Untuk mengurangkan permintaan untuk sumber pengiraan dan data berlabel, penyelidik mula mengkaji cara menggabungkan ciri cetek dan ciri mendalam untuk meningkatkan prestasi klasifikasi imej. Kaedah gabungan ini boleh mengambil kesempatan daripada kecekapan pengiraan yang tinggi bagi ciri cetek dan keupayaan perwakilan yang kuat bagi ciri mendalam. Dengan menggabungkan kedua-duanya, kos pengiraan dan keperluan pelabelan data boleh dikurangkan sambil mengekalkan ketepatan klasifikasi yang tinggi. Kaedah ini amat penting untuk senario aplikasi di mana jumlah data adalah kecil atau sumber pengkomputeran adalah terhad. Dengan kajian mendalam tentang kaedah gabungan ciri cetek dan ciri mendalam, kita boleh lebih lanjut

See all articles