Fungsi pemprosesan imej dalam PHP
PHP, sebagai bahasa skrip yang popular, menyediakan banyak fungsi berguna dalam pemprosesan imej. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa fungsi pemprosesan imej PHP yang biasa digunakan.
- pustaka gd
Pustaka GD ialah perpustakaan grafik sumber terbuka yang boleh menjana imej secara dinamik, termasuk menyimpan imej dalam berbilang format. Pustaka GD menyokong berbilang format termasuk JPG, PNG, GIF, dll. Dengan menggunakan pustaka GD, anda boleh mencipta imej yang kompleks, menambah pelbagai teks dan pelbagai kesan seperti bayang-bayang, kecondongan dan banyak lagi dalam PHP.
Membuat imej adalah sangat mudah, anda hanya perlu menentukan lebar dan ketinggian imej menggunakan fungsi imagecreatetruecolor().
<?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 ?>
Melaksanakan kod di atas akan menghasilkan imej baharu. Seterusnya, kita boleh menambah teks pada imej ini, melukis garisan, menambah pelbagai kesan dan banyak lagi. Di bawah adalah beberapa fungsi pemprosesan imej yang biasa digunakan.
- Pemotongan imej
Pemotongan imej ialah operasi biasa Anda boleh memotong imej kepada panjang dan lebar yang ditentukan melalui fungsi imagecrop(). Berikut ialah contoh kod untuk fungsi ini:
<?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 ?>
- Saiz semula imej
Menskalakan imej ialah cara biasa pemprosesan dan anda boleh menggunakan fungsi imagescale() untuk skala imej. Berikut ialah contoh kod untuk fungsi ini:
<?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 ?>
Dalam contoh di atas, kami telah mengurangkan imej sumber sebanyak 50%.
- Putaran imej
Memusing imej ialah kaedah pemprosesan yang lebih kompleks yang boleh dicapai menggunakan fungsi imagerotate(). Berikut ialah contoh kod untuk fungsi ini:
<?php $image = imagecreatefromjpeg('source.jpg'); //加载图像 $angle = 45; //旋转角度 $newImage = imagerotate($image, $angle, 0); //旋转图像 ?>
Dalam contoh ini, kami memutarkan imej 45 darjah.
- Tambah tera air
Menambah tera air ialah operasi biasa dan boleh dicapai menggunakan fungsi imagestring(). Berikut ialah contoh kod untuk fungsi ini:
<?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 ?>
Dalam contoh di atas, kami menambah tera air teks pada imej.
Ringkasan
PHP menyediakan pelbagai fungsi pemprosesan imej, termasuk memotong, menskala, memutar, menambah tera air, dsb. Pustaka gd ialah salah satu perpustakaan yang paling biasa digunakan, tetapi terdapat perpustakaan lain yang tersedia, seperti ImageMagick. Dengan menggunakan fungsi ini, anda boleh dengan mudah melaksanakan pelbagai operasi pemprosesan imej dalam PHP.
Atas ialah kandungan terperinci Fungsi pemprosesan imej dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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



Fail ISO ialah format fail imej cakera biasa yang biasanya digunakan untuk menyimpan keseluruhan kandungan cakera, termasuk fail dan sistem fail. Apabila kita perlu mengakses kandungan fail ISO, kita perlu menyahmampatnya. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah biasa untuk menyahmampat fail ISO. Penyahmampatan menggunakan pemacu optik maya Ini adalah salah satu kaedah paling biasa untuk menyahmampat fail ISO. Pertama, kita perlu memasang perisian pemacu optik maya, seperti DAEMON Tools Lite, PowerISO, dsb. Kemudian, klik dua kali pada ikon perisian pemacu optik maya

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

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

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

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

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.

Memadamkan elemen Go slice Untuk memadam satu elemen: gunakan kaedah append() untuk mencipta kepingan baharu, tidak termasuk elemen yang anda mahu padamkan. Gunakan kaedah copy() untuk memindahkan elemen dan melaraskan panjangnya. Alih keluar berbilang elemen: Gunakan gelung for untuk mengulangi hirisan dan kecualikan elemen yang ingin anda alih keluar daripada hirisan baharu. Gunakan kaedah reverse() untuk mengisih elemen yang akan dipadamkan, dan padamkannya dari belakang ke hadapan untuk mengelakkan masalah indeks. Pilih teknik yang paling sesuai berdasarkan bilangan elemen yang ingin anda alih keluar dan keperluan prestasi anda.

Rangkaian neural konvolusi berfungsi dengan baik dalam tugasan menghilangkan imej. Ia menggunakan penapis yang dipelajari untuk menapis bunyi dan dengan itu memulihkan imej asal. Artikel ini memperkenalkan secara terperinci kaedah denoising imej berdasarkan rangkaian neural convolutional. 1. Gambaran Keseluruhan Rangkaian Neural Konvolusi Rangkaian saraf konvolusi ialah algoritma pembelajaran mendalam yang menggunakan gabungan berbilang lapisan konvolusi, lapisan gabungan dan lapisan bersambung sepenuhnya untuk mempelajari dan mengelaskan ciri imej. Dalam lapisan konvolusi, ciri tempatan imej diekstrak melalui operasi konvolusi, dengan itu menangkap korelasi spatial dalam imej. Lapisan pengumpulan mengurangkan jumlah pengiraan dengan mengurangkan dimensi ciri dan mengekalkan ciri utama. Lapisan bersambung sepenuhnya bertanggungjawab untuk memetakan ciri dan label yang dipelajari untuk melaksanakan pengelasan imej atau tugas lain. Reka bentuk struktur rangkaian ini menjadikan rangkaian neural konvolusi berguna dalam pemprosesan dan pengecaman imej.
