php 图片 锐化 合适 度数,在PHP中实现图片的锐化

这篇博客介绍了一段PHP代码,用于读取不同类型的图像并进行图像锐化处理。通过`GetImageType`函数获取图像类型,然后使用`Sharp`函数根据锐化度数调整像素颜色,最后输出处理后的PNG图像。博客还提供了一个简单的HTML表单供用户输入图片路径和锐化度数。

<?

//读取图像的类型

//1 = GIF, 2 = JPG, 3 = PNG, 4 = SWF, 5 = PSD, 6 = BMP, 7 = TIFF(intel byte order), 8 = TIFF(motorola byte order), 9 = JPC, 10 = JP2, 11 = JPX, 12 = JB2, 13 = SWC, 14 = IFF

function GetImageType($filename) {return (($imginfo=@getimagesize($filename))!=null ? $imginfo[2] : null);}

//图像锐化

//$scr_im:图像资源句柄,$degree:锐化度数

function Sharp(&$src_im, &$dst_im, $degree)

{

$src_x = imagesx($src_im);

$src_y = imagesy($src_im);

//$dst_im = imagecreate($src_x, $src_y);

//imagecopy($dst_im, $src_im, 0, 0, 0, 0, $src_x, $src_y);

$cnt = 0;

for ($x=1; $x<$src_x; $x++)

for ($y=1; $y<$src_y; $y++)

{

$src_clr1 = imagecolorsforindex($src_im, imagecolorat($src_im, $x-1, $y-1));

$src_clr2 = imagecolorsforindex($src_im, imagecolorat($src_im, $x, $y));

$r = intval($src_clr2["red"]+$degree*($src_clr2["red"]-$src_clr1["red"]));

$g = intval($src_clr2["green"]+$degree*($src_clr2["green"]-$src_clr1["green"]));

$b = intval($src_clr2["blue"]+$degree*($src_clr2["blue"]-$src_clr1["blue"]));

$r = min(255, max($r, 0));

$g = min(255, max($g, 0));

$b = min(255, max($b, 0));

//echo "r:$r, g:$g, b:$b<br/>";

if (($dst_clr=imagecolorexact($dst_im, $r, $g, $b))==-1)

$dst_clr = Imagecolorallocate($dst_im, $r, $g, $b);

$cnt++;

if ($dst_clr==-1) die("color allocate faile at $x, $y ($cnt).");

imagesetpixel($dst_im, $x, $y, $dst_clr);

}

return $dst_im;

}

$ImageFunctions = array("imagecreatefromwbmp", "imagecreatefromgif", "imagecreatefromjpeg", "imagecreatefrompng");

if (!empty($_POST["ImageName"]))

{

set_time_limit(10*60);

if (($ImageType=GetImageType($_POST["ImageName"]))==false)

die("指定文件不存在或不是有效的图片或不支持类型!");

if ($ImageType==6) $ImageType = 0;

if ($ImageType>3) die("不支持的图片类型!");

$im1 = $ImageFunctions[$ImageType]($_POST["ImageName"]);

$im2 = $ImageFunctions[$ImageType]($_POST["ImageName"]);

//print_r(imagecolorsforindex($im, imagecolorat($im, 10, 10)));

Sharp($im1, $im2, $_POST["Degree"]);

header("Content-type: image/png");

imagepng($im2);

imagedestroy($im1);

imagedestroy($im2);

}

?>

<form name="FormName" action="" method="post">

请输入图片的本地路径或URL:<br/>

<input name="ImageName" type="text" value="<?=$_POST["ImageName"]?>" size=32><br/>

锐化度数(例:0.6、3.0):<br/>

<input name="Degree" type="text" value="<?=$_POST["Degree"]?>"><br/>

<input type="submit" value="提交">

</form>

改了一下,省了一个$im:

function Sharp2(&$im, $degree)

{

$cnt = 0;

for ($x=imagesx($im)-1; $x>0; $x--)

for ($y=imagesy($im)-1; $y>0; $y--)

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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