Imagecow 是一个用于操作和生成响应式图像的 PHP 库。
简单使用示例:
use Imagecow\Image; Image::fromFile('my-image.gif') ->autoRotate() ->resizeCrop(300, 400, 'center', 'middle') ->format('png') ->save('converted-image.png') ->show();
这个包可以通过 Composer 安装和自动加载。
$ composer require imagecow/imagecow
use Imagecow\Image; //Using Imagick: $image = Image::fromFile('my-image.jpg', Image::LIB_IMAGICK); //Detect the available library automatically //(in order of preference: Imagick, Gd) $image = Image::fromFile('my-image.jpg'); //Create an instance from a string $image = Image::fromString(file_get_contents('my-image.jpg'));
Image::resize($width, $height = 0, $cover = false)
调整图像大小保持纵横比。
注意:如果新图片比原图片大,图片不会调整大小
$width
:图像的最大宽度。可以使用百分比或数字(像素)$height
:图像的最大高度。可以使用百分比或数字$cover
:如果是true
,则新尺寸将涵盖宽度和高度值。这就像 css 的image-size: cover
.//Assuming the original image is 1000x500 $image->resize(200); // change to 200x100 $image->resize(0, 200); // change to 400x200 $image->resize(200, 300); // change to 200x100 $image->resize(2000, 2000); // keeps 1000x500
Image::crop($width, $height, $x = 'center', $y = 'middle')
裁剪图像:
$width
:裁剪图像的宽度,它可以是数字(像素)或百分比$height
:裁剪图像的高度,它可以是数字(像素)或百分比$x
:裁剪的水平偏移量。它可以是一个数字(对于像素)或百分比。您还可以使用关键字left
,center
和right
。$y
:裁剪的垂直偏移。与 $x 一样,它可以是数字或百分比。您还可以使用关键字top
,middle
和bottom
。$image->crop(200, 300); // crops to 200x300px $image->crop(200, 300, 'left', 'top'); // crops to 200x300px from left and top $image->crop(200, 300, 20, '50%'); // crops to 200x300px from 20px left and 50% top $image->crop('50%', '50%'); // crops to half size
本文向大家介绍PHP基于GD库的图像处理方法小结,包括了PHP基于GD库的图像处理方法小结的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了PHP基于GD库的图像处理方法。分享给大家供大家参考,具体如下: gd图像处理技术 extension=php_gd2.dll 创建画布 画布,一种资源型数据,可操作的图像资源 创建画布(新建) imageCreate(width,height) //创
主要内容:GD 库PHP 提供了丰富的图像处理函数,主要包括: 函数 描述 gd_info() 取得当前安装的 GD 库的信息 getimagesize() 获取图像信息 getimagesizefromstring() 获取图像信息 image_type_to_extension() 获取图片后缀 image_type_to_mime_type() 返回图像的 MIME 类型 image2wbmp() 输出WBM
我试图开发一个应用程序,使用Tesseract从手机摄像头拍摄的文件中识别文本。为了更好的识别,我使用OpenCV对图像进行预处理,使用高斯模糊和阈值方法进行二值化,但结果很糟糕。 我可以使用哪些其他过滤器来使图像对Tesseract更具可读性?
这个package一直有,老久了,只是一直都是我们内部自己用,没有直接写出来. 直接原文拷贝啦,从http,哈哈. 图像读取 你会发现,Images类只有一个read方法,参数类型是Object // 可以是URL对象 Images.read(new Url("https://www.baidu.com/img/bdlogo.png")); // 可以是路径 Images.read("/dev/
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null 有些数字比其他数字更好用--例如,'1'似乎有很多麻烦。出现在“+”或“-”后面的数字通常不显示出来,“+”通常显示为“-”。我也玩了一下阈值。 最后三个部分是因为我的视频样本,我一直在画有点歪斜。我可以尝试使用一些更好的数据,我也可以尝试在标准的“letsgoDigital”朗上制作自己的训练数据。虽然我觉得我没有以最好的方式进行图像处理,但我希望得到一些指导。 我计划使用某种程度的边
大多数图像处理和操作技术可以使用两个库进行有效的处理:Python Imaging Library (PIL) 和 OpenSource Computer Vision (OpenCV)。 下面来简单介绍一下这两个库。 Python 图像库 Python 图像库, 全称为 Python Imaging Library,简称PIL,是Python图像操作的核心库之一。遗憾的是,PIL 的开发工作已经
Tensorflow封装了很多图像处理的操作,包括读取图像、图像处理、写图像到文件等等。在批量处理图像时,Tensorflow要求所有的图像都要有相同的Size,即$$(height,width,channels)$$。 读取图像 %matplotlib inline import tensorflow as tf import numpy as np #mil.use('svg') mil.us