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  • PHP中生成PNG图片的方法

    千次阅读 2017-05-20 21:59:59
    本文由来是在学习PHP和MySQL WEB开发第二十二章...需求:生成白色、蓝色、红色和绿色PNG格式图片一张; PHPAPI:$im = imagecreatetruecolor($width,$height) ----> 创建新图像标示符 $white = imagecol

    本文的由来是在学习PHP和MySQL WEB开发的第二十二章创建图像过程中,需要生成几张.png格式的纯颜色图片,但是在书中没有相关的脚本,于是只能自己撸一个出来。

    需求:生成白色、蓝色、红色和绿色的PNG格式图片各一张;

    PHP的API:$im = imagecreatetruecolor($width,$height)  ----> 创建新图像的标示符

    $white = imagecolorallocate($im,255,255,255)  ------>为图像标示符涂色

    imagefill($im,0,0,$white)  ------>该函数以图像标识符、绘画区域的起始坐标(x,y)以及颜色作为参数

    imagepng($im,$filename) ------>将图片输出到制定文件

    好了,废话不多说,上代码截图:

    1、定义需要生成的文件名字,以数组形式存储

    2、生成图像


    3、显示该php脚本运行结果


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  • 图片转xaml

    2019-02-08 14:58:35
    之前开发wpf项目时候,就遇到一个问题,在一个指定区域内要显示一个不规则图形(纯色),公司有现成png资源(只有一张),需要支持变色,于是导入资源就特别多了,每种颜色都p一张,作为图片资源来刷新...

    背景

    之前开发wpf项目的时候,就遇到一个问题,在一个指定区域内要显示一个不规则的图形(纯色的),公司有现成的png资源(只有一张),需要支持变色,于是导入的资源就特别多了,每种颜色都p一张,作为图片资源来刷新界面。
    示例图片,实际没有那么复杂
    如这张图:我需要将里面的颜色变换几十种(红色,绿色,蓝色…)。耗时又耗力。

    需求

    听说后面需要添加很多区域,变换更多的图形和颜色,于是就想利用wpf的path来实现,只需修改path的Fill属性就可轻松实现变色,于是就自己做了一个,使用.NET4.0WPF开发,效果还不错,分享给大家。

    效果

    1.导入图片

    在这里插入图片描述

    2.图片灰度化

    在这里插入图片描述
    可以调节RGB分量,选取指定颜色的那部分,然后通过灰度值过滤,选取目标图形。

    3.特征点提取

    在这里插入图片描述
    通过穿透,提取图形轮廓特征点。

    4.路径提取

    在这里插入图片描述
    程序将自动提取路径,当某个点的绘制方向识别到2个以上时,需要人工确认。
    蓝色表示当前点,绿色是可以选择的点,与预览图一致。预览图中的红线是绘制的路径方向。

    5.路径查看与优化

    在这里插入图片描述
    下面进行路径连接点优化
    在这里插入图片描述
    将其中重合的点去掉了

    6.路径的组合显示

    在这里插入图片描述
    生成了路径path。
    有了连接点队列,后面很好拓展生成SVG图片或者xml等。
    下载地址
    https://download.csdn.net/download/haibao1755762700/10950346

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  • 后面对这方面了解了一下,其实有的并不是真的是在水下拍的,只是拍的蓝色的纯色背景,然后找些水下psd素材进行合成的!主要是把人抠出来,然后进行水波倒影、水泡、水纹素材进行合成处理,再对整体色彩进行统一处理...

    看到很多水下摄影的婚纱照、个人写真等.当时在想不会游泳怎么拍?后面对这方面了解了一下,其实有的并不是真的是在水下拍的,只是拍的蓝色的纯色背景,然后找些水下psd素材进行合成的!主要是把人抠出来,然后进行水波倒影、水泡、水纹素材进行合成处理,再对整体色彩进行统一处理!最后一张一张漂亮的水下照片就这样出来了,当然能真的水下拍是最好了,省去后期很多处理,也会比较真实!

     

    水下摄影分层psd素材水下摄影分层psd素材图片素材

    素材链接:http://www.mo-yu.com/thread-947-1-1.html

    转载于:https://my.oschina.net/u/3516179/blog/979307

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  • 基于OpenCV-python3实现抠图&替换背景图

    万次阅读 多人点赞 2017-08-04 16:12:55
    简述在上一篇博客进行了证件照更换背景颜色,纯蓝色,红色,白色之间替换,有人私信我,可以不可以把背景换成其他图片,而不是单纯颜色填充。这在photoshop里面就是选中一个图层然后复制到另外一张图片上去,用...

    简述

    上一篇博客进行了证件照更换背景颜色,纯蓝色,红色,白色之间的替换,有人私信我,可以不可以把背景换成其他图片,而不是单纯的颜色填充。这在photoshop里面就是选中一个图层然后复制到另外一张图片上去,用代码实现的话和上篇博文换纯色背景思路完全一样,只是在替换颜色时候有了新变化。

    获取目标区域(抠图)

    将目标区域和背景分离开。

    此方法抠图只适合颜色对比比较明显的图片,允许存在少量颜色干扰

    加载&缩放

    通过imread函数加载图片,resize函数对图像进行缩放。
    (因为找的图片有些大,显示器太小,所以适当缩放)

    import cv2
    import  numpy as np
    
    img=cv2.imread('zjz.jpg')
    img_back=cv2.imread('back.jpg')
    #日常缩放
    rows,cols,channels = img_back.shape
    img_back=cv2.resize(img_back,None,fx=0.7,fy=0.7)
    cv2.imshow('img_back',img_back)
    
    rows,cols,channels = img.shape
    img=cv2.resize(img,None,fx=0.4,fy=0.4)
    cv2.imshow('img',img)
    rows,cols,channels = img.shape#rows,cols最后一定要是前景图片的,后面遍历图片需要用到
    

    两张图片如下
    这里写图片描述
    (图片源于网络,已经马赛克处理,如有侵权,私信立即删除)

    要实现的效果就是,把人物图像抠出来,放在背景图片上面。

    获取背景区域

    由于背景纯蓝色,所以找到了这些区域,相反的就是我们想要的。
    这里要用到inRange这个函数获取蓝色区域。
    首先需要将图片转换为HSV类型。

    #转换hsv
    hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)

    获取mask得到蓝色区域

    #获取mask
    lower_blue=np.array([78,43,46])
    upper_blue=np.array([110,255,255])
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
    cv2.imshow('Mask', mask)

    蓝色区域mask如下图
    这里写图片描述
    黑色区域有明显白点,有少量的颜色干扰,需要进一步优化。

    mask优化

    通过腐蚀和膨胀操作进行消除个别白点。
    我对于腐蚀和膨胀操作的理解是:

    腐蚀操作将会腐蚀图像中白色像素,以此来消除小斑点,
    而膨胀操作将使剩余的白色像素扩张并重新增长回去。


    #腐蚀膨胀
    erode=cv2.erode(mask,None,iterations=1)
    cv2.imshow('erode',erode)
    dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1)
    cv2.imshow('dilate',dilate)

    优化后如下图
    这里写图片描述
    黑色区域内白点已经消除,完美分离人物与背景[傲娇]。

    替换背景图片

    此时已经将图片目标区域抠出来了,只需要再新的背景图上把抠出来的对应点颜色填充上去就好。
    我们首先要确定一个坐标点,这个点决定了要把抠出来的图像放到新背景图片的什么位置,即就是抠出图片左上角(0,0)点在新的背景图片中应该在的位置。
    注意:

    扣出的图片应该小于背景图片,确定位置时候应注意,坐标越界后
    会发生异常。注意协调。

    #遍历替换
    center=[50,50]#在新背景图片中的位置
    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            if dilate[i,j]==0:#0代表黑色的点
                img_back[center[0]+i,center[1]+j]=img[i,j]#此处替换颜色,为BGR通道
    cv2.imshow('res',img_back)
    

    最终效果
    这里写图片描述
    (图片源于网络,已经马赛克处理,如有侵权,私信立即删除)

    总结

    基本原理和上篇博客所讲相同,重点在于后面的center点的确定(谨防越界),和不同图片间相对应的坐标和颜色的相互复制替换。

    完整代码如下:

    import cv2
    import  numpy as np
    
    img=cv2.imread('zjz.jpg')
    img_back=cv2.imread('back.jpg')
    #日常缩放
    rows,cols,channels = img_back.shape
    img_back=cv2.resize(img_back,None,fx=0.7,fy=0.7)
    cv2.imshow('img_back',img_back)
    
    rows,cols,channels = img.shape
    img=cv2.resize(img,None,fx=0.4,fy=0.4)
    cv2.imshow('img',img)
    rows,cols,channels = img.shape#rows,cols最后一定要是前景图片的,后面遍历图片需要用到
    
    #转换hsv
    hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
    #获取mask
    lower_blue=np.array([78,43,46])
    upper_blue=np.array([110,255,255])
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
    cv2.imshow('Mask', mask)
    
    #腐蚀膨胀
    erode=cv2.erode(mask,None,iterations=1)
    cv2.imshow('erode',erode)
    dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1)
    cv2.imshow('dilate',dilate)
    
    #遍历替换
    center=[50,50]#在新背景图片中的位置
    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            if dilate[i,j]==0:#0代表黑色的点
                img_back[center[0]+i,center[1]+j]=img[i,j]#此处替换颜色,为BGR通道
    cv2.imshow('res',img_back)
    
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    
    展开全文
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