PHP入门教程之图像处理技巧分析
本文实例讲述了PHP图像处理。分享给大家供大家参考,具体如下:
Demo1.php
<?php //一般生成的图像可以是 png,jpg,gif,bmp //jpeg,wbmp //第一步,设置文件MIME类型,输出类型 text/html 类型是网页类型,默认可以不写 //将输出类型改成图像流 header('Content-Type:image/png;'); //第二步,创建一个图形区域,图像背景 //有两种创建方式,资源类型,一般要加上 @ 符号,防止出错 //imagecreatetruecolor 返回的是一个资源句柄 //这个函数创建了一个图像的区域,没有进行填充的时候,背景默认是黑色的 $im = imagecreatetruecolor(200,200); //第三步,有空白图像区域,绘制颜色,文字叫,线条啊。。。 //填充色换掉,首先要有个颜色填充器 //imagecolorallocate -- 为一幅图像分配颜色 $blue = imagecolorallocate($im,0,102,255); //将这个 blue 颜色填充到背景上去 //imagefill -- 区域填充 imagefill($im,0,0,$blue); //第四部,在蓝色的背景上输入一些线条,文字等 $white = imagecolorallocate($im,255,255,255); //imageline -- 画一条线段 imageline($im,0,0,200,200,$white); imageline($im,200,0,0,200,$white); //imagestring -- 水平地画一行字符串 imagestring($im,5,80,20,'Mr.One',$white); //第五步,输出最终图形 //以 PNG 格式将图像输出到浏览器或文件 imagepng($im); //第六步,我要将所有的资源全部清空 imagedestroy($im); ?>
Demo2.php
<?php //src 可以插入各样类型的图片 //Demo1.php 其实就是一张 png 图片 header('Content-Type:text/html; charset=gbk'); echo '<img src="Demo1.php" alt="图形"/>'; ?>
Demo3.php
<?php //简单的验证码 //随机数 //为什么要循环 0-15 之间的数呢? //因为要实现最简单的字母和数字混搭 //十六进制 0-9 a-f //dechex -- 十进制转换为十六进制 //创建一个四位的验证码 for($i=0;$i<4;$i++){ $nmsg .= dechex(mt_rand(0,15)); } //echo $nmsg; header('Content-Type:image/png;'); $im = imagecreatetruecolor(75,25); $blue = imagecolorallocate($im,0,102,255); $white = imagecolorallocate($im,255,255,255); imagefill($im,0,0,$blue); imagestring($im,5,20,5,$nmsg,$white); imagepng($im); imagedestroy($im); ?>
Demo4.php
<?php define('__DIR__',dirname(__FILE__).'\\'); //加载已有的图像 header('Content-Type:image/png;'); //header('Content-Type:image/jpeg;'); //imagecreatefrompng -- 从 PNG 文件或 URL 新建一图像 //用 image 载入图像,是可以编辑图像 //在载入的图像中,加入一个小水印 $im = imagecreatefrompng(__DIR__.'ss.png'); //$im = imagecreatefromjpeg('xx.jpg'); $white = imagecolorallocate($im,255,255,255); imagestring($im,5,10,10,'http://www.oneStopWeb.cn',$white); imagepng($im); //imagejpeg($im); imagedestroy($im); ?>
Demo5.php
<?php define('__DIR__',dirname(__FILE__).'\\'); //加载已有的图像 header('Content-Type:image/png;'); //header('Content-Type:image/jpeg;'); //imagecreatefrompng -- 从 PNG 文件或 URL 新建一图像 //用 image 载入图像,是可以编辑图像 //在载入的图像中,加入一个小水印 $im = imagecreatefrompng(__DIR__.'ss.png'); //$im = imagecreatefromjpeg('xx.jpg'); $white = imagecolorallocate($im,255,255,255); imagestring($im,5,10,10,'http://www.oneStopWeb.cn',$white); //font 字体还必须支持中文 $font = 'C:\WINDOWS\Fonts\SIMHEI.TTF'; //字体文件 $text = iconv('gbk','utf-8','阅谁问君诵'); //采用系统提供的字体 //第二参数,是字体的大小,第三个参数是旋转角度,4,5参数是坐标 imagettftext($im,20,10,50,100,$white,$font,$text); imagepng($im); //imagejpeg($im); imagedestroy($im); ?>
Demo6.php
<?php //微缩图,不但表面的大小改变了,容量也改变了 //是真的改变了,不是表面的缩小 define('__DIR__',dirname(__FILE__).'\\'); header('Content-Type:image/png;'); //getimagesize -- 取得图像大小 //获取到了原图的长度和高度 list($width,$height) = getimagesize(__DIR__.'ss.png'); //将原图缩放成 40% $_width = $width * 0.4; $_height = $height * 0.4; //创建一个新图 $im = imagecreatetruecolor($_width,$_height); //下面的工作是,载入原图,将原图复制到新图上去 //载入原图 $_im = imagecreatefrompng(__DIR__.'ss.png'); //将原图重新采样,拷贝到新图上,最后按 0.4 的比例输出 //imagecopyresampled -- 重采样拷贝部分图像并调整大小 imagecopyresampled($im,$_im,0,0,0,0,$_width,$_height,$width,$height); //将新图输出 imagepng($im); //第二个参数不需要,直接 null 过度 //第三个参数,是 0-100 来调节 JPG 的清晰度 //如果是 imagepng,那么全部都是高清 //imagejpeg($im,null,50); //销毁 imagedestroy($im); imagedestroy($_im); ?>
希望本文所述对大家PHP程序设计有所帮助。
更多PHP入门教程之图像处理技巧分析相关文章请关注PHP中文网!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











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

Cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik dalam pembangunan C# memerlukan contoh kod khusus Pengenalan: Dalam pembangunan perisian moden, pemprosesan imej dan reka bentuk antara muka grafik adalah keperluan biasa. Sebagai bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi tujuan umum, C# mempunyai pemprosesan imej yang berkuasa dan keupayaan reka bentuk antara muka grafik. Artikel ini akan berdasarkan C#, membincangkan cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik, dan memberikan contoh kod terperinci. 1. Isu pemprosesan imej: Bacaan dan paparan imej: Dalam C#, bacaan dan paparan imej adalah operasi asas. Boleh digunakan.N

Pembangunan Java: Panduan Praktikal untuk Pengecaman dan Pemprosesan Imej Abstrak: Dengan perkembangan pesat penglihatan komputer dan kecerdasan buatan, pengecaman dan pemprosesan imej memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Java untuk melaksanakan pengecaman dan pemprosesan imej, serta menyediakan contoh kod khusus. 1. Prinsip asas pengecaman imej Pengecaman imej merujuk kepada penggunaan teknologi komputer untuk menganalisis dan memahami imej untuk mengenal pasti objek, ciri atau kandungan dalam imej. Sebelum melakukan pengecaman imej, kita perlu memahami beberapa teknik pemprosesan imej asas, seperti yang ditunjukkan dalam rajah

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

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

Nota kajian PHP: Pengecaman muka dan pemprosesan imej Prakata: Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan, pengecaman muka dan pemprosesan imej telah menjadi topik hangat. Dalam aplikasi praktikal, pengecaman muka dan pemprosesan imej kebanyakannya digunakan dalam pemantauan keselamatan, buka kunci muka, perbandingan kad, dsb. Sebagai bahasa skrip sebelah pelayan yang biasa digunakan, PHP juga boleh digunakan untuk melaksanakan fungsi yang berkaitan dengan pengecaman muka dan pemprosesan imej. Artikel ini akan membawa anda melalui pengecaman muka dan pemprosesan imej dalam PHP, dengan contoh kod khusus. 1. Pengecaman muka dalam PHP Pengecaman muka ialah a

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 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.
