php中GD库(转)

"php中GD库的一些简单使用":关键词php gd 一些 简单 使用

 

今天了解了一些gd库的简单使用,现在稍微做一下总结!

gd库是什么?,graphic device,图像工具 库,gd库是php处理图形的扩展库,gd库提供了一系列用来处理图片的api,使用gd库可以处理图片,或者生成图片。 在网站上 gd库通常用来生成缩略图或者用来对图片加水印或者对网站数据生成报表

php并不局限于输出html文本。php通过使用gd扩展库还能用来动态输出图像,例如文字按钮、验证码、数据统计图等。哈可以轻松地编辑图像,力图处理缩略图和为图片添加水印等,具有强大的图像处理能力。

首先我们来说下gd库,绘制个简单图形的一些步骤:

1、首先是创建画布,此处我们利用imagecreatetruecolor函数,也可以利用imagecreate,区别在于前者创建了一个真彩图像,后者创建了一个基于调色板的图像

$img=imagecreatetruecolor(100,100),其中有两个参数分别对应,我们创建的图像的宽和高

2、设置一些必要的"染料盒"

其实就是

此文来自: 马开东博客 转载请注明出处 网址: http://www.makaidong.com

定义一些之后会用到的填充颜色,此处我们统一定义在这个位置,此处我们利用imagecolorallocate函数

$white=imagecolorallocate($img,0xff,0xff,0xff)或者可以使用rgb的颜色命名方式 如$white=imagecolorallocate($img,255,255,255);

$gray = imagecolorallocate($img, 0xc0, 0xc0, 0xc0);
$darkgray = imagecolorallocate($img, 0x90, 0x90, 0x90); $navy = imagecolorallocate($img, 0x00, 0x00, 0x80); $darknavy = imagecolorallocate($img, 0x00, 0x00, 0x50); $red = imagecolorallocate($img, 0xff, 0x00, 0x00); $darkred = imagecolorallocate($img, 0x90, 0x00, 0x00); $black=imagecolorallocate($img,0x00,0x00,0x00);

此处我们定义多一些所需要的颜色

3、填充区域颜色,可以简单的理解为填充图片的背景颜色,利用imagefill函数

imagefill($img,0,0,$white),此处的0 0表示从坐标x y处开始填充背景色

4、绘制图形,例如绘制饼状图,所需要的是imagefilledarc函数

imagefilledarc()的参数相对来说较多,形如imagefilledarc($img,50,$i,100,50,0,45,$red,img_arc_pie);

其中分别表示以red颜色字img图像上绘制一个以50,$i为起点,以0 45角度这个范围内绘制弧线

5、期间我们还可以添加一些说明问题,比如水平的添加一个字符串,利用 imagestring($img,1,20,40,"hello,world!",$red),表示在img图片中以20 40为坐标,写上一个红色的hello,world!字样

6、就是讲图像输出

首先要告之浏览器要以何种图片格式输出,例如以png输出,则使用header("content-type:image/png");

其次 将图片输出到浏览器中,imagepng($img);

最后,销毁图片,即释放该图片存储所占用的内存 imagedestroy(img);,


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转载于:https://www.cnblogs.com/fenggo/p/5401839.html

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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