创建画布 resource imagecreate(int x,int y)//创建画布 resource imagecreatetruecolor(int x,inty) 销毁画布 当图像处理完成后， JPEG文件或URL载入一副图像 imagecreatefrompng():创建画布并从PNG文件或URL载入一副图像 imagecreatefromwbmp():创建画布并从WBMP文件或URL载入一副图像 imagecreatefromstring():创建画布并从字符串中的图像流新建一幅图像 输出图像 PHP允许将图像以不同格式输出，而且每个格式都有专门的函数输出： imagegif():以GIF格式将图像输出到浏览器或文件中 imagejepg():以JEPG格式将图像输出到浏览器或文件中。 imagepeng():以PENG格式将图像输出到浏览器或文件中。 字体向图像中输入文字 拷贝图像 函数 说明 getimagesize() 获取图像的尺寸 imagecopy() 拷贝图像或图像的一部分 imagecopyresized() 拷贝图像或图像的一部分，并调整大小
本文实例总结了PHP图像处理技术。 分享给大家供大家参考，具体如下： 1、绘图 场景: 验证码、图像水印、图像压缩处理 php绘图坐标体系是从0,0点越向右值越大，越向下值越大 需要开启php的gd2扩展 php.ini 中 参数1：图像资源 '; $captcha = new Captcha(); $captcha -> makeImage(); } 4、图像压缩 对图像进行压 缩处理非常简单，因为就一个函数 参数1：目标图像资源（ php /* * 图像压缩处理类 */ class Thumb { private $_filename; //等待压缩的图像 private $_thumb_path = 'thumb file_exists($file)){ echo '文件有误，不能压缩'; return; } $this -> _filename = $file; } //图像压缩处理
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本文实例总结了PHP图像处理技术。 分享给大家供大家参考，具体如下： 1、绘图 场景: 验证码、图像水印、图像压缩处理 php绘图坐标体系是从0,0点越向右值越大，越向下值越大 需要开启php的gd2扩展 php.ini 中 参数1：图像资源 '; $captcha = new Captcha(); $captcha - makeImage(); } 4、图像压缩 对图像进行压 缩处理非常简单，因为就一个函数 参数1：目标图像资源（画布） php /* * 图像压缩处理类 */ class Thumb { private $_filename; //等待压缩的图像 private $_thumb_path = 'thumb/'; file_exists($file)){ echo '文件有误，不能压缩'; return; } $this - _filename = $file; } //图像压缩处理 function makeThumb
图像增强前期知识 图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。 图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。 一幅输入图像经过灰度变换后将产生一幅新的输出图像，由输入像素点的灰度值决定相应的输出像素点的灰度值。灰度变换不会改变图像内的空间关系。图像的几何变换是图像处理中的另一种基本变换。 相应地，对图像的低频部分进行增强可以对图像进行平滑处理，一般用于图像的噪声消除。 3、频域增强 图像的空域增强一般只是对数字图像进行局部增强，而图像的频域增强可以对图像进行全局增强。 图像增强的方法分类： |图像增强方法|实现方法| |-|-| |处理对象|灰度图| ||（伪）彩色图| |-|-| |处理策略|全局处理| ||局部处理（ROI ROI，Region of Interest
d=====(￣▽￣*)b 引语 php不仅仅局限于html的输出，还可以创建和操作各种各样的图像文件，如GIF、PNG、JPEG、WBMP、XBM等。 php还可以将图像流直接显示在浏览器中。 要处理图像，就要用到php的GD库。 ps：确保php.ini文件中可以加载GD库。 可以在php.ini文件中找到“;extension=php_gd2.dll”，将选项前的分号删除，保存，再重启Apache服务器即可。 步骤 在php中创建一个图像一般需要四个步骤： 1.创建一个背景图像，以后的所有操作都是基于此背景。 2.在图像上绘图等操作。 3.输出最终图像。 4.销毁内存中的图像资源。 3.输出最终图像 创建图像以后就可以输出图形或者保存到文件中了，如果需要输出到浏览器中需要使用header()函数发送一个图形的报头“欺骗”浏览器，使它认为运行的php页面是一个图像。
和平滑程度的关系是非常简单的．σ越大，高斯滤波器的频带就越宽，平滑程度就越好．通过调节平滑程度参数σ 高斯分布：h(x,y)=e^-(\frac{x^2+y^2}{2a^2}) 双边滤波 一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素相似度的的一种折中处理 中心像素的距离和灰度差值的增大，邻域像素的权系数逐渐减小 优点：保持边缘性能良好，对低频信息滤波良好 缺点：不能处理高频信息 假设高斯函数表达式如下： W_ij=\frac{1}{K_i}e^-\frac 其中： f:待滤波图像 w:滤波模板 option1, option2:可选项 可选项分为： （1） 边界项：遍历处理边界元素时，需要提前在图像边界周围补充元素 参数：`X`--表示具体的数字，默认用 `0`补充 `symmetric`--镜像边界元素 `replicate`--重复边界像素 `circular`--周期性填充边界内容 （2） 尺寸项：处理图像前扩充了边界，比原图大一圈，此项输出图像大小 ，首先把图像通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域，频域处理，反傅里叶变换转到空间域 |||| |-|-|-| |||| C++代码 均值滤波 void meanFilter (unsigned char
图像噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。 椒盐噪声 定义：椒盐噪声又称为双极脉冲噪声，这种噪声表现的特点是噪声像素的灰度值与邻域像素有着明显差异，而其余像素的灰度值保持不变，因此在图像中造成过亮或过暗的像素点。 椒盐噪声严重影响图像的视觉质量，给图像的边缘检测、纹理或者特征点提取等造成困难。 Based algorithm for removal of high density impulse noises) 一般会选择先检测再滤波的思路，通过开关机制抑制噪声，上述方法对低噪声水平的椒盐噪声处理效果良好 因为基于中值的滤波方法仅考虑图像局部区域像素点的顺序阶信息，没有充分利用像素点之间的相关性或相似性。噪声像素点的估计值可能与真实值有较大偏差，很难保持图像的细节信息。
一般情况下，我们先会对不同传感器取得的各自信息及信号进行一个整合加强过程，例如图像间的配准，图像边缘增强，图像纹理平滑，抑制背景杂波等；然后我们要做的是对于融合层和融合算法的选取，不同的算法处理方式和提取特征信息的方法不同 2、对于同一目标的多源图像信号的采集。通过传感器进行目标信号采集，采集过程虽然简单，却可也不能轻视，好的采集方法可以获得更优质的信号信息，为后续的信号处理过程打下基础。 3、对于采集信号的预处理。 收集到的信号不一定直接就能用，在进行图像融合之前，对采集到的信号进行去噪、增强、配准等预处理，可以大大提高图像的对比度以及分辨率，有助于图像融合效果的进一步提高。 4、图像融合过程。 图像融合处理过程的流程框图如下： 不同的层次所进行数据处理的要求和融合算法是不一样的，需要具体问题具体分析，通常我们将图像数据分为三层，融合过程流程图如下： 图像融合层简介： 1、基于像素级的图像融合属于最基本的图像融合技术 这一层主要是直接处理图像的单像素，因为像素级是由源场景的图像最大化描述的。像素级图像融合需要对图像进行预处理，包括图像配准、滤波和增强。
本文实例讲述了PHP的图像处理。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、添加文字水印 //1、打开图片资源 $src=". $type);//输出到本地路径 //销毁图片内存资源 imagedestroy($image); 2、压缩图像 //打开图像 $src=". $type; $image=$create($src); //压缩 $tinyImg=imagecreatetruecolor(100,100); //新建压缩后的图像资源 //将原图映射到压缩后的图像资源上 相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《PHP图形与图片操作技巧汇总》、《PHP数组(Array)操作技巧大全》、《PHP数据结构与算法教程》、《php程序设计算法总结》、《PHP数学运算技巧总结》、《php 字符串(string)用法总结》及《php常见数据库操作技巧汇总》 希望本文所述对大家PHP程序设计有所帮助。
本图像处理类可以完成对图片的缩放、加水印和裁剪的功能，支持多种图片类型的处理，缩放时进行优化等。 <? php /* file: image.class.php 类名为Image 图像处理类，可以完成对各种类型的图像进行缩放、加图片水印和剪裁的操作。 http://www.lai18.com / class Image { / 图片保存的路径 / private $path; /** 实例图像对象时传递图像的一个路径，默认值是当前目录 @ param string $path 可以指定处理图片的路径 */ function __construct($path="./"){ $this->path = rtrim($path,"/"). "/"; } /** 对指定的图像进行缩放 @param string $name 是需要处理的图片名称 @param int $width 缩放后的宽度 @param int $height
图像处理 图像处理一般指数字图像处理，大多数依赖于软件实现。 其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程为适合计算机进行特征提取的形式。 图像处理主要包括图像采集、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。 图像采集 数字图像数据提取的方式 图像增强 为了使图像的主体结构更加明确,必须对图像进行改善。 例如静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，处理为适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。 采集图像受到各种条件影响，模糊，噪声干扰，图像分割会遇到困难。 图像识别 图像识别是将处理得到的图像进行特征提取和分类。 特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的问题，以及信息模糊或不精确等不确定性问题。 应用过程中存在收敛速度慢、训练量大、训练时间长，局部最优，识别分类精度不够，难以适用于经常出现新模式的场合。
对图像文件增加椒盐噪声，然后进行中值滤波 Y=imread(‘D:\321.jpg’);%读入图像 I=rgb2gray(Y);%转换成灰度图 J =imnoise(I,‘salt & pepper’, 0.02);%给图像添加椒盐噪声 K =medfilt2(J);%对增加噪声后的图像进行中值滤波 subplot(2,2,1); imshow(I); title(‘原图’);%显示图像，并命名‘原图’ subplot(2,2,2); imshow(J); title(‘加噪声后’);%显示图像，并命名‘加噪声后’ subplot(2,2,3); imshow(K); title(‘加噪中值滤波后’) ;%显示图像，并命名‘加噪中值滤波后’ 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/126043.html原文链接：https://javaforall.cn
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图像处理-图像去雾 雾图模型 I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)) I(x) ——待去雾的图像 J(x)——无雾图像 A——全球大气光成分 t——折射率（大气传递系数） 暗通道先验 在无雾图像中 总之，自然景物中到处都是阴影或者彩色，这些景物的图像的暗原色总是很灰暗的。 首先求出每个像素RGB分量中的最小值，存入一副和原始图像大小相同的灰度图中，然后再对这幅灰度图进行最小值滤波(邻域中取最小值) 验证了暗通道先验理论的普遍性 计算折射率 t(x)=1-wmin(minI (y)/A) 估计大气光 1.选取暗通道图像暗通道最亮的0.1%的像素（一般来说，这些像素表示雾浓度最大的地方） 2.取输入图像里面这些像素对应的像素里面最亮的作为大气光 （暗图像最亮的0.1%的像素对应的原图最亮的为大气光 去雾 J(x)=I(x)-A/max(t(x),t0) +A t0=0.1 流程： 1.求图像暗通道 2.利用暗通道计算出折射率 3.利用暗通道估计大气光 4.代回雾图公式去雾 我的代码-图像去雾算法Matlab
图像处理_Retinex图像增强 单尺度SSR (Single Scale Retinex) 图像S(x,y)分解为两个不同的图像：反射图像R(x,y),入射图像L(x,y) 图像可以看做是入射图像和反射图像构成 而L(x, y)表示入射光图像，决定了图像像素能达到的动态范围，我们应该尽量去除。 我们把照射图像假设估计为空间平滑图像，原始图像为S(x, y)，反射图像为R(x, y)，亮度图像为L(x, y)，使用公式 r(x,y)=logR(x,y)=log\frac{S(x,y)}{L(x, 、全局动态范围压缩，也可以用于X光图像增强。 处理后的图像局部对比度提高，亮度与真实场景相似，在人们视觉感知下，图像显得更加逼真。 参考文章
\(^o^)/~ 现在网上越来越离不开验证码了，不知道小伙伴们知不知利用php的GD库就可以生成验证码，Σ(⊙▽⊙"a ...... 首先介绍几个需要用的函数。 php 2 3 $img = imagecreatetruecolor(100, 50); 4 $black = imagecolorallocate($img, 0x00, 0x00, 0x00
这种放大图像的方法叫做最临近插值算法，这是一种最基本、最简单的图像缩放算法，效果也是最不好的，放大后的图像有很严重的马赛克，缩小后的图像有很严重的失真；效果不好的根源就是其简单的最临近插值方法引入了严重的图像失真 2，双线性二次插值 3、三次内插法 内插值，外插值 两张图像混合时通过内插与外插值方法可以实现图像亮度、对比度、饱和度、填色、锐化等常见的图像处理操作。 外插值方法：可以用来生成跟内插值效果相反的图像。 比如内插值模糊图像，通过外插值可以去模糊，外插值可以调节饱和度，可以实现图像一些列的处理比如亮度、饱和度、对比度、锐化调整。 自适应的方法可以根据插值的内容来改变（尖锐的边缘或者是平滑的纹理），非自适应的方法对所有的像素点都进行同样的处理。 双三次产生的图像比前两次的尖锐，有理想的处理时间和输出质量。因此，在很多图像编辑程序中是标准算法 (包括 Adobe Photoshop), 打印机和相机插值。
IM2 = imdilate(IM,NHOOD)对灰度图像或二值图像IM进行膨 胀操作，返回结果图像IM2。参量NHOOD是一个由O和1组成的矩阵，指定邻域。 字符串参量 SHAPE指定输出图像的大小，取值为same(输出图像跟输入图像大小相同）或full ( imdilate对输入图像进行全膨胀，输出图像比输入图像大)。 介绍: imresize(A, scale)返回原图像A的scale倍大小的图像B。 原图像A可以为灰度图像、RGB图像或二值图像。如果scale在0和1.0之间，则B比A小;如果scale大于1.0，则B比A大。 IM可以是二值图像、灰度图像或RGB图像。
前言 很多时候用手机拍完照，为了让照片看上去更好看，我们都会对照片做一些处理，而这里用的最多的方法就是滤镜了，常用的滤镜一般有模糊滤镜，其它的就是一些风格的变换了，比如黑白老照片，怀旧复古风，素描铅笔艺术风等 今天我们就尝试用python的PIL库对图片做一些滤镜处理，希望可以带给你一些想法。 打开原始图片 这里我用的是一张猫的图片，先打开原图查看。 ? 进行模糊滤镜处理 PIL中的ImageFilter模块中已经有很多集成好的滤镜方法，这里我们直接调用，原理下一篇会详细讲解并自己尝试者去实现同样的效果。 ? 循环对比展示所有滤镜处理 这里将ImageFilter中几个滤镜属性直接调用了，有些看上去效果并不明显，比如模糊滤镜效果就不是很明显，还有不同图片的效果也是不一样的，比如猫的边界滤镜并没有找到明显滤镜，
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