在使用PHP的圖像中找到差異

>本文探討了一個有趣的問題：我們如何有效地確定兩個圖像是否顯著差異？ 對於PHP開發人員而言，圖像調整大小的質量損失最小是一個普遍的挑戰。本教程利用基本的數學原理來簡化此任務。

解決方案取決於將基本數學概念應用於位圖圖像處理。 本教程的代碼可在

> https://www.php.cn/link/47EB3187889A9A9A9A9A9A9A9B3CA9CA9CA3CA304中獲得。

密鑰概念：

>利用PHP和數學原理來檢測實質圖像的變化。

使用像素級差計算的歐幾里得距離公式。
創建第三個位圖以可視化這些差異。
• 實施PHP類來管理圖像加載，位圖生成和比較。
使用標準偏差來濾波次要變化，提高精度。
• 識別和勾勒出更改邊界以進行精確差異可視化。 >
• 位圖處理：
• 圖像可以看作是具有不同顏色和對比度（由RGB或HSL值表示）或向量（由點和元數據定義）的像素網格。該教程重點介紹了更簡單的位圖方法。 以下代碼片段演示了位圖創建：
此代碼通過每個像素迭代，使用位移動和掩蔽提取RGB值。 每個RGB值範圍從0到255（00000000到11111111）。

歐幾里得距離：

比較位圖涉及計算相應像素之間的距離。 歐幾里得距離公式是此三維（RGB）比較的理想選擇：

如果需要，此公式會延伸至更高的維度。

<code class="language-php">$image = imagecreatefrompng($path);
$width = imagesx($image);
$height = imagesy($image);

$map = [];

for ($y = 0; $y < $height; $y++) {
    $map[$y] = [];
    for ($x = 0; $x < $width; $x++) {
        $color = imagecolorat($image, $x, $y);
        $map[$y][$x] = [
            "r" => ($color >> 16) & 0xFF,
            "g" => ($color >> 8) & 0xFF,
            "b" => $color & 0xFF
        ];
    }
}</code>

>

圖像差異計算：

php類簡化了圖像加載，位圖創建和差異計算：

此類使用歐幾里得距離來生成差異圖。

<code class="language-php">$first = [$red = 100, $green = 125, $blue = 150];
$second = [$red = 125, $green = 150, $blue = 175];

$red = $second[0] - $first[0];
$red *= $red;
$green = $second[1] - $first[1];
$green *= $green;
$blue = $second[2] - $first[2];
$blue *= $blue;

$distance = sqrt($red + $green + $blue); // ≈ 43.30</code>

降低噪聲的標準偏差：

>

要濾除較小的變化，應用標準偏差。這涉及計算標準偏差範圍內的平均像素差和識別值，然後將其視為微不足道。 邊界檢測：

a

方法標識了矩形區域，其中包括重大變化，提供了精確的可視化。

<code class="language-php">class State { /* ... (Class definition as in the original text) ... */ }</code>

結論：

這種方法有效地確定了顯著的圖像差異。 歐幾里得距離，標準偏轉過濾和邊界檢測的組合為各種應用提供了強大的解決方案，包括自動測試和圖像比較任務。 歡迎進一步的改進和替代方法。

>

常見問題（常見問題解答）：

>

>原始文本的FAQ部分在很大程度上保持不變，並使用GD和Imagick提供了有關PHP圖像比較技術的有價值信息，以解決圖像格式處理，準確性，性能優化和限制等方面。

以上是在使用PHP的圖像中找到差異的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！