Что такое код imagechar

Содержание

imagechar

imagechar — рисует символ горизонтально.

Описание

int imagechar (resource image, int font, int x, int y, string c, int col)

imagechar() рисует первый символ из c на изображении id с левым верхним углом в точке x,y (самая верхняя левая точка имеет координаты 0, 0) и с цветом col. Если font равен 1, 2, 3, 4 или 5, используется встроенный шрифт (более высокий номер — шрифт большего размера).

Технологии сканирования штрих-кода или «дьявол кроется в деталях»

С момента изобретения пригодного для широкого использования штрих-кода прошло, грубо говоря, 40 лет. Сканер штрих-кода, как устройство для его считывания, имеет такую же историю.
Нам, привыкшим к бурному развитию технологий в компьютерной сфере, привыкшим к постоянному устареванию одних и приходу на их место более совершенных технологий, вероятно покажется странным, что за все эти 40 лет реальной успешности достигли всего 4 технологии сканирования штрих-кода.

Согласно теории эволюции, они выиграли битву за выживание неслучайно и до сих пор каждая их них имеет право на существование. Конечно, это справедливо, если знать сильные и слабые стороны каждой их технологий считывания штрих-кода. Надеемся, что после прочтения нашей статьи вы сможете более осознанно выбрать сканер штрих-кода, оптимально подходящий для вашего бизнеса, а не только потому что «такой установлен у моего друга/партнёра» и т.д. Ведь даже внешне похожий бизнес, как правило, сильно разница в деталях, а в них, как известно и кроется подвох.

На заметку: не стоит использовать материал данной статьи как «настольное пособие», чтобы выбрать сканер штрих-кода – подробную консультацию оптимально провести со специалистом. Ведь именно для этого специалисты компании «Брэнд Селект» проходят постоянные и обязательные, для работы в нашей компании, курсы повышения квалификации. Статья же предназначена для первоначального ознакомления с теорией обширного мира технологий штрихового кодирования.

CCD сканеры штрих-кода

Это самая первая технология сканирования, получившая поистине массовое распространение.
CCD сканер штрих-кода. с помощью встроенных светодиодов, подсвечивает штрих-код. Отражённый от штрих-кода свет попадает на зеркало сканера и проецируется на матрицу из ПЗС-элементов.

Основные преимущества CCD сканеров штрих-кода:

Основные недостатки CCD сканеров штрих-кода:

Тем не менее, как было отмечено выше, не стоит изымать CCD сканер штрих-кода из рассмотрения: технология, за годы существования, достигла отточенности и совершенства, а стоимость предлагаемых на рынке моделей недостижимо низка для любой из конкурирующих технологий. Отличная возможность сэкономить, если предполагается решать задачу с небольшими объёмами сканирования штрих-кодов.

Лазерные сканеры штрих-кода

Технология предназначена для считывания всех распространённых линейных (одномерных) типов штрих-кодов.
На текущий момент это наиболее известная технология в России (в Европейских странах её позиции вовсю теснятся более современной Linear Image технологией сканирования одномерных штрих-кодов. Но о ней ниже).

В основе любого лазерного сканера штрих-кодов вы найдёте два обязательных элемента: собственно лазерный диод, генерирующий видимый человеком лазерный луч, и зеркало (или, в зависимости от класса сканера, целую систему зеркал).

В самых распространённых ручных лазерных сканерах штрих-кода данное зеркало совершает колебательные движения под действием электромагнитного поля. В итоге, лазерный луч от диода попадает на зеркало и, соответственно, отражается от него под разными углами. В современных моделях скорость колебаний зеркала достигает 100 циклов с секунду – поэтому оператор видит сплошную яркую линию. На самом деле, это «пятно» от лазерного луча очень быстро «бегает» справа –налево вдоль штрих-кода.

Тот же принцип отражения лазерного луча под разными углами применяется и в сканерах штрих-кода более производительного настольного или встраиваемого классов. Но в них, для получения лазерных сканирующих линий, применяется уже не колеблющееся в электромагнитном поле зеркальце, а целая система зеркал, вращаемых отдельным двигателем. В результате сложной системы отражений, пользователь видит уже не один лазерный луч, а как бы пересекающуюся сетку из 20 и даже более лучей. Это нужно для того, чтобы оператор на кассовом узле не тратил время на ориентацию штрих-кода товара перед сканером – ведь какой-то луч из созданной сканером «сетки» обязательно пересечёт штрих-код.

Преимущества лазерных сканеров штрих-кода

Основное недостатки лазерных сканеров штрих-кода

Тут следует сделать небольшое отступление – дело в том, что практически все производители лазерных сканеров штрих-кода пытались «продвинуть» на рынок модели, предназначенные для сканирования превдодвумерного штрих-кода PDF417.
Технически, данный код представляет собой просто большое количество линейных штрих-кодов, но очень небольшой высоты и размещённых в столбик. Таким образом, для считывания такого кода предполагалось медленно и равномерно проводить лазерным лучом по штрих-коду по вертикали, чтобы сканер мог последовательно отсканировать все эти «слои» кода. Недостатки налицо: очень невысокая скорость сканирования, как правило требуется несколько повторов считывания, а также крайне высокая чувствительность сканера в повреждениям кода. Поэтому широкого распространения лазерные сканеры штрих-кода с возможность чтения PDF417 так и не получили.

Linear Image сканеры штрих-кода

Самая современная из технологий для считывания линейный штрих-кодов, в которой воплощены идеи обработки не непосредственно штрих-кода, а его цифрового изображения. Цифровой фотографии штрих-кода, по-сути.

Только в отличие от ещё более мощной AreaImage технологии (о ней ниже), Linear Image сканер штрих-кода делает не двумерный снимок всего штрих-кода, а лишь одномерный снимок той его полосы, которая подсвечена светодиодной подсветкой сканера. В этом они схожи с лазерными сканерами штрих-кодов. Но вот возможностей сканирования штрих-кодов плохого качества у Linear Image сканера больше: если в плоскости сканирования попались некачественные штрихи, он автоматически восстановит поврёждённое место из зоны чуть выше или ниже сканирования. Кроме этого, в сканеры штрих-кода данного класса установлено специальное программное обеспечение, позволяющее им как производить улучшения качества получаемого снимка, так и проводить реконструкцию некачественного снимка своими силами. И всё это за доли секунды: 200, 300 и даже 700 сканирований в секунду уже не предел для Linear Image сканеров штрих-кода (против 50-100 сканирований в лазерных сканерах штрих-кода).

Преимущества Linear Image сканеров штрих-кода:

Недоставки Linear Image сканеров штрих-кода:

Создание Image Map (карты изображений)

Image Map – карта изображений

– особый вид разметки html, при которой в изображении выделяются области, которые становятся активными ссылками.
Пример шапки сайта с иконками:

Это цельная картинка, но из области иконок обратной связи, твиттера, facebook и vk идут ссылки на соответствующие страницы.

Так выглядит схема разметки шапки:

Для того, чтобы

подготовить изображение для последующего создания карты изображений

, нам потребуется отредактировать его в фотошопе или другом графическом редакторе. Подойдет даже фотошоп онлайн, для создания галереи подойдут сервисы для создания коллажей.
Рассмотрим конкретный пример наложения иконок на изображение
шапки в фотошопе:

Откройте изображение шапки блога и иконки социальных сетей в фотошоп. Возьмите инструмент “Перемещение” (самый верхний на панели инструментов) и перетяните иконку мышкой на шапку, поставьте ее в нужное место. То же самое проделайте с остальными иконками.

Код карты изображения (Image map)

В генераторе кода карты изображения

Image-maps.com вы быстро получите код. В начале необходимо зарегистрироваться на сайте, регистрация не займет у вас много времени. Теперь вам нужно загрузить ваше изображение одним из двух способов:

  • по url – вставьте адрес картинки в специальную строку “paste URL”
  • загрузить из компьютера – нажмите кнопку “Browse for file”

Загружаем картинку, нажав на кнопку

Через некоторое время вы увидите загруженное изображение, нажмите на ссылку “click to continue”:

Илон Маск рекомендует:  Что такое код asp cpuenablekerneltime

В редакторе Image Map жмите правой кнопкой мыши, чтобы вызвать меню:

Расшифрую все пункты меню:

  • Create Rect – создать прямоугольную область,
  • Create Poly – создать многоугольник,
  • Create Circle – содать овальную область,
  • Options – опции. Задаем название карты изображения, ссылка на изображение. Настройки image map.
  • Account – редактируем данные аккаунта – логин, пароль и пр.
  • Get Code – получить код html image map.
  • Comments, Help – помощь,
  • Refresh Page – обновить страницу,
  • Home Page – Главная страница.

Для примера создадим прямоугольную область вокруг иконки “Письмо”. Выберите пункт Create Rect и с помощью мышки создайте область вокруг выбранной иконки:

Появилось окно с вкладками, где мы будем прописывать настройки области image map:

  • Option . Здесь в графе Map URL прописываем адрес страницы, на которую будет ссылаться данная прямоугольная область карты изображения (в примере – иконка “Письмо”). Желательно прописать title, alt и >Events . Главное здесь – в каком окне будет открываться ссылка. Вбираем _blank для открытия в новом окне.
  • Setting . Background color – цвет заливки области, opacity – непрозрачность заливки (выбираем значение 0, если хотите отменить заливку), Border – цвет обводки и толщина, font color – цвет шрифта (при подписи областей, что доступно лишь в pro аккаунте).

Когда все иконки шапки блога будут выделены, все настройки заданы, получаем код html Image map. Клик правой кнопкой мыши –> пункт “Get code”.

Как вставить шапку с кликабельными картинками на блог Blogspot

.
Во вкладке “Дизайн” админпанели блога создайте гаджет Html / JavaScript под гаджетом заголовка.

Работаем с утилитой convert из пакета ImageMagick. Часть 1

Очень часто у многих появляется задача массового изменения фотографий или других изображений. К примеру вы только что сделали пару сотен фотографий и хотите скинуть их на файлообменный сервис, но они занимают слишком много места. Можно уменьшить их разрешение что‐бы они стали меньше, но уменьшать каждую картинку по одному очень долго. Тут на помощь придут возможности shell и утилита convert из пакета ImageMagick (или GraphicsMagick).

$ convert -resize 640×480 Image.jpg mini_image.jpg

Для массового изменения изображений можно воспользоваться возможностями командной оболочки. К примеру цикл for в bash.

$ for name in `ls *.jpg` do ; convert -resize 640×480 $name mini/$name

Или в tcsh с помощью foreach.

% foreach name ( `ls *.jpg` )
convert -resize 640×480 $name mini/$name
end

Или можно с помощью xargs.

$ ls *.jpg | xargs -I’<>‘ convert -resize 640×480 <> newmini/<>

Или разделённые нулевым символом.

$ find ./ -maxdepth 1 -iname ‘*.jpg’ -printf ‘%f\0′ | xargs —null -I’<>‘ convert -resize 640×480 <> newmini/<>

Есть ещё десяток способов а то и больше как работать с множеством файлов, но эта статья не об этом. По этому дальше примеры будут показываться на одном файле за исключением некоторых случаев.
В качестве аргументов параметру -resize можно давать также проценты.

$ convert -resize 50% Image.jpg mini_image.jpg

Также можно добавить параметр -quality который задаёт уровень сжатия.

$ convert -resize 640×480 -quality 30 Image.jpg mini_image2.jpg
$ du -ch mini_image*
24K mini_image2.jpg
80K mini_image.jpg
104K итого

Также часто возникает задача перевернуть изображение. Это можно сделать с помощью -rotate, которой параметры задаются в градусах.

$ convert -rotate 90 Image.jpg rotate_image.jpg

Градус может быть любым, но если он не делиться на 90 нацело, то пустые места будут заполнены белым цветом. При желании цвет можно поменять с помощью опции -background.
К примеру, возьмём вот такое изображение:

Перевернём его на 120 градусов.

$ convert -rotate 120 ex_or.jpg ex1.jpg

В результате получим такое:

Как видим оно дополнилось белым цветом, а разрешение стало больше (тут не заметно так как для норм вёрстки изображения обрезаны по одному размеру, для просмотра оригинального изображения нажмите на него).
Теперь приведём пример с использованием опции -background.

$ convert -rotate 120 -background blue ex_or.jpg ex2.jpg

Получим такое:

Цвет можно задать несколькими способами. К примеру красный:

-background red
-background «#FF0000»
-background «rgb(255,0,0)»

Короткое имя цвета можно посмотреть с помощью такой команды:

$ convert -list color

Утилита convert может делать несколько действий сразу. К примеру можно изменить размер изображения и перевернуть его одновременно. Очередность указания опций также имеет значение. Первым исполняются те действия которые были указанны первыми. Так команда:

$ convert -resize 640×480 -rotate 120 image.jpg new_image.jpg

$ convert -rotate 120 -resize 640×480 image.jpg new_image2.jpg

приведут к разным результатам. В первой команде мы сначала изменяем размер и потом переворачиваем изображение, во второй сначала переворачиваем, а потом меняем размер того что получили.
Часто приходится обрезать края изображения. Утилитой convert это можно сделать с помощью опции -chop, -shave.
Опция -shave удаляет одинаковые поля с обеих сторон.

$ convert -shave 200x image.jpg image2.jpg

Этот пример удалит 200 пикселей с левой и правой стороны.

$ convert -shave 200×300 image.jpg image2.jpg

А эта команда удалит 200 писелей с права и лева, и 300 пикселей с верху и снизу.
Обе эти опции опции, а также -resize, принимают в качестве аргумента geometry. Этот аргумент может быть задан разными способами, выше демонстрировалось только два — в процентах и параметры ширины и высоты.

  • scale% — Высота и ширина заданная в процентах.
  • scale-x%xscale-y% — Процент заданный для высоты и ширины отдельно. (Достаточно одно символа % .)
  • width — Задана только ширина, высоты выставляется автоматически с таким‐же соотношении как было.
  • xheight — Задана высота, ширина автоматически выставляется по соотношению сторон.
  • widthxheight — Максимальное значение ширины и высоты, соотношение сторон остаётся таким‐же.
  • widthxheight^ — Минимальное значение ширины и высоты, соотношение сторон остаётся таким‐же.
  • widthxheight! — Задаётся значение ширины и высоты, соотношение сторон игнорируется.
  • widthxheight> — Работает также как widthxheight но только если изображение больше указанного размера.
  • widthxheight $ convert -chop 200×100 image.jpg image2.jpg

Указанная команда удалит 200 пикселей с лева и 100 сверху. Место откуда вырезаются пиксели можно поменять с помощью опции -gravity. Просмотреть все варианты можно с помощью команды:

$ convert -list gravity

По умолчанию она установлена в NorthWest. Для того что‐бы операция chop удаляла пиксели с права и сверху опцию -gravity необходимо поставить в SouthEast. Например:

$ convert -gravity SouthEast -chop 200×200 image.jpg image3.jpg

Если надо обрезать поля со всех сторон, можно применить операцию chop дважды с разным gravity.

$ convert -gravity NorthWest -chop 100×150 -gravity SouthEast -chop 200×200 image.jpg image4.jpg

Эта команда удалит 100 пикселей с лева, 150 сверху, 200 с права и 200 снизу.
Есть другой вариант обрезать края со всех сторон, но он не такой эффективный.

$ convert -chop 100×150 -rotate 180 -chop 200×200 -rotate 180 image.jpg image5.jpg

Результат получается такой‐же но утилита convert делает лишние действия по обращению изображения.
Также можно удалять пиксели из центра но как правило это не имеет смысла.
Опция -splice наоборот, добавляет новые пиксели цвета который указан с помощью -background, а если он не указан используется белый. Новые пиксели по умолчанию добавляются слева и сверху, но это можно изменить с помощью опции -gravity аналогично как и с chop.

imagechar — Рисование символа по горизонтали

(PHP 4, PHP 5, PHP 7)

imagechar — Рисование символа по горизонтали

Описание

imagechar() рисует первый символ аргумента c на изображении с идентификатором image на координатах x , y (координаты отсчитываются с левого верхнего угла) цветом color .

Список параметров

Ресурс изображения, полученный одной из функций создания изображений, например, такой как imagecreatetruecolor() .

Может принимать значения 1, 2, 3, 4, 5 для встроенных шрифтов в кодировке latin2 (более высокое число соответствует большему шрифту) или любому из ваших собственных идентификаторов шрифтов, зарегистрированных с помощью imageloadfont() .

x-координата начала рисования.

y-координата начала рисования.

Символ для рисования.

Идентификатор цвета созданный функцией imagecolorallocate() .

Возвращаемые значения

Возвращает TRUE в случае успешного завершения или FALSE в случае возникновения ошибки.

Примеры

Пример #1 Пример использования imagechar()

= imagecreate ( 100 , 100 );

$bg = imagecolorallocate ( $im , 255 , 255 , 255 );
$black = imagecolorallocate ( $im , 0 , 0 , 0 );

// печатает черный символ «P» в левом верхнем углу
imagechar ( $im , 1 , 0 , 0 , $string , $black );

header ( ‘Content-type: image/png’ );
imagepng ( $im );

Результатом выполнения данного примера будет что-то подобное:

Что такое код-шеринг

Код-шеринг – это соглашение об эксплуатации рейса определенной авиакомпании сразу несколькими авиаперевозчиками. Так, одна или группа компаний продают под своим именем авиабилеты на перелет компании-оператора, используя собственную тарифную политику, код и номер.

Например, рейс Z6 18 Одесса-Киев выполняет авиакомпания «Днеправиа», но пассажиры могут забронировать авиабилеты на этот авиарейс авиационной компании МАУ, номер которого будет PS 1518. Так, МАУ на основе сodeshare agreement имеет определенное количество мест в самолете другой компании и имеет полное право продавать авиабилеты от своего имени. Но фактически пассажир будет лететь на борту лайнера «Днеправиа». Здесь стоит отметить, что ответственность за пассажиров берет на себя авиакомпания, которая выполняет перелет, не зависимо от того, у какого авиационного перевозчика был приобретен авиабилет.

Код-шеринг соглашение на параллельные авиарейсы

Авиаперевозчики также могут подписывать сodeshare соглашение на параллельные рейсы по одинаковому маршруту. Например, перелет Киев-Амстердам выполняется компанией МАУ под номером PS101, но пассажиры могут забронировать авиабилеты на этот же перелет у авиакомпании KLM с номером KL3097.
И наоборот – на авиарейс KL1386 компании KLM можно забронировать авиабилеты МАУ с номером PS9386. Данные авиаперевозчики, в рамках договора код-шеринга, имеют определенное число мест предназначенных для продажи авиабилетов под своим именем на рейсах друг друга. Таким способом авиационные компании сокращают количество собственных рейсов, сохраняя при этом частоту перелетов для пассажиров.

Код-шеринг для совместной эксплуатации последовательных рейсов

Также код-шеринг дает возможность авиакомпаниям расширить спектр предложений для пассажиров за счет маршрутной сети партнера. Таким способом авиакомпания может доставить пассажиров в определенное место, не отправляя туда собственный пассажирский лайнер. Например Вам нужно долететь из пункта А в пункт Б. Чтобы предоставить эту услугу пассажирам авиакомпания подписала код-шеринговое соглашение с компанией-партнером, на основе которого Вы можете забронировать авиабилеты из пункта А в пункт Б с пересадкой в пункте С. Для Вас это будет стандартный полет с пересадкой, а на самом деле из А в С Вас доставит один перевозчик, а из С в Б – другой. Так проявляется код-шеринг для совместной эксплуатации компаниями последовательных перелетов. В данном случае ответственны за авиапассажира обе компании.

Выгода код-шеринга для авиакомпаний:

  • снижаются операционные расходы участников соглашения
  • сокращение количества собственных авиарейсов
  • сохраняется частота перелетов за счет компании-партнера
  • увеличивается частота перелетов, но при этом не вводятся собственные рейсы перевозчика
  • расширяется география перелетов
  • возможность удержать клиента, предоставив ему авиабилет по нужному направлению
  • возможность проникнуть на рынок авиапартнера
  • повышение уровня обслуживания одного авиаперевозчика до стандартов другого, который пользуется большей репутацией на авиа рынке

Преимущества код-шеринга для пассажиров

Данное сотрудничество авиационных компаний более выгодно для постоянных путешественников, которые предпочитают определенного перевозчика и пользуются его бонусной программой. Таким образом, код-шеринговый авиарейс предоставляет пассажиру возможность забронировать авиабилеты «своей» авиакомпании и получить за это желанные мили.

Это же касается и пассажиров, совершающих множество бизнес поездок, когда политика работодателя позволяет подчиненному забронировать авиабилеты только определенных авиалиний. Благодаря сodeshare соглашению пассажир может долететь в место назначения не нарушив правил работодателя.

Также код-шеринг позволяет пассажирам забронировать авиабилеты на рейсы с более удобными стыковками. К примеру, уже обсуждаемый рейс Киев-Амстердам: рейс МАУ (PS101, в KLM он – KL3097) является утренним, это позволяет пассажирам KLM забронировать авиабилеты из Амстердама в любой город Европы на более удобный и ранний стыковочный рейс этого же перевозчика. Собственный же рейс KLM вылетает только в середине дня и прилетает в аэропорт Амстердам Схипхол уже после обеда, что усложняет возможность забронировать авиабилеты на удобное время.

В целом можно выделить такие преимущества сodeshare перелетов для авиапассажиров:

  • возможность забронировать авиабилеты на удобный рейс предпочитаемой авиакомпании, продолжив накапливать бонусы
  • авиапассажир имеет возможность забронировать авиабилеты по более выгодной цене
  • авиабилеты на код-шеринговые рейсы часто предлагают пассажиру перелет со стыковкой в узловом аэропорту (хаб)
  • код-шеринговые перелеты не подразумевают дополнительной регистрации между рейсами

Как определить код-шеринговый рейс?

Код-шеринговый авиарейс в аэропорту можно распознать на информационном табло – время вылета и направление самолетов разных авиаперевозчиков совпадают. При этом рейс компании-оператора может обозначаться обычным образом (код из двух латинских букв, присвоенный авиакомпаниям ІАТА (Международной ассоциацией воздушного транспорта), например МАУ – PS, Lufthansa — LH, KLM — KL и т. п), или могут быть указаны и коды всех перевозчиков, подписавших соглашение.

Самолет компаний-партнеров обозначают двойным кодом – авиакомпании-оператора и авиакомпании-партнера.
Оформляя авиабилеты Вас должны проинформировать, что определенный перелет выполняется в рамках код-шерингового соглашения. Если Вас не предупредили, то внимательно рассмотрев приобретенный авиабилет, после указанного номера рейса можно увидеть ссылку на дополнительную информацию о перевозчике, который осуществляет перелет.

Обзор методов сегментации изображений в библиотеке scikit-image

Thresholding

Это самый простой способ отделить объекты от фона, выбрав пиксели выше или ниже определенного порога. Это обычно полезно, когда мы собираемся сегментировать объекты по их фону. Вы можете прочитать больше о пороге здесь.

Люди, знакомы с фильмом «Терминатор», наверняка согласятся, что это был величайший научно-фантастический фильм той эпохи. В фильме Джеймс Кэмерон представил интересную концепцию визуальных эффектов, которая позволила зрителям скрыться за глазами киборга под названием Терминатор. Этот эффект стал известен как «Терминаторное видение» (англ. Terminator Vision). В некотором смысле, он отделял силуэты людей от фона. Тогда это могло звучать совершенно неуместно, но сегментация изображений сегодня является важной частью многих методов обработки изображений.

Сегментация изображения

Имеются ряд библиотек, написанных для анализа изображений. В этой статье мы подробно обсудим scikit-image, библиотеку обработки изображений на среде Python.

Scikit-image

Scikit-image — это библиотека Python, предназначенная для обработки изображений.

Установка

scikit-image устанавливается следующим образом:

Обзор изображений в Python

Прежде чем приступить к техническим аспектам сегментации изображений, важно немного ознакомиться с экосистемой изображений Scikit и с тем, как она обрабатывает изображения.

Импорт GrayScale Image из библиотеки skimage

Модуль данных skimage содержит несколько встроенных примеров наборов данных, которые обычно хранятся в формате jpeg или png.

Импорт цветного изображения из библиотеки skimage

Импорт изображения из внешнего источника

Загрузка нескольких изображений

Сохранение изображений

Сегментация изображения

Теперь, когда у нас есть представление о scikit-image, предлагаем рассмотреть детали сегментации изображений. Сегментация изображения – это процесс разделения цифрового изображения на несколько сегментов, чтобы упростить и / или изменить представление изображения на что-то более значимое и более простое для анализа.

В этой статье мы рассмотрим алгоритмы для моделей обучаемые как с учителем (supervised) так и без учителя (unsupervised).

Некоторые из алгоритмов сегментации доступны в библиотеке scikit-image

Сегментация с учителем: некоторые предварительные знания, возможно, из человеческого ввода, используются для руководства алгоритмом.

Сегментация без учителем: предварительных знаний не требуется. Эти алгоритмы пытаются автоматически разделить изображения на значимые области. Пользователь по-прежнему может настраивать определенные параметры для получения желаемых результатов.

Давайте попробуем это на изображении учебника, который поставляется с предустановленным набором данных scikit-image.

Обычный импорт

Простая функция для построения изображений

Образ

Это изображение немного темнее, но, возможно, мы все же сможем выбрать значение, которое даст нам разумную сегментацию без каких-либо сложных алгоритмов. Теперь, чтобы помочь нам в выборе этого значения, мы будем использовать гистограмму.

В данном случае гистограмма показывает количество пикселей в изображении с различными значениями интенсивности, найденными в этом изображении. Проще говоря, гистограмма — это график, на котором ось X показывает все значения, которые есть на изображении, а ось Y показывает частоту этих значений.

Наш пример оказался 8-битным изображением, поэтому мы имеем 256 возможных значений по оси X. По гистограмме видно, что существует концентрация довольно светлых пикселей (0: черный, 255: белый). Скорее всего, это наш довольно светлый текстовый фон, но остальное немного размыто. Идеальная гистограмма сегментации была бы бимодальной, чтобы мы могли выбрать число прямо посередине. Теперь давайте попробуем создать несколько сегментированных изображений на основе простого порогового значения.

Контролируемый порог

Поскольку мы сами выбираем значение порогового значения, мы называем это контролируемым пороговым значением.

Слева: текст> 50 | Середина: текст> 70 | Справа: текст> 120

Мы не получили идеальных результатов, так как тень слева создает проблемы. Давайте попробуем с порогом без присмотра сейчас.

Неконтролируемый порог

Неконтролируемый порог Scikit-image имеет ряд автоматических методов определения порога, которые не требуют ввода при выборе оптимального порога. Вот некоторые из методов: otsu, li, local.

В случае local, нам также нужно указать block_size. Offset помогает настроить изображение для лучших результатов.

Данный метод дает довольно хороший эффект. В значительной степени можно измевиться от шумных регионов.

Сегментация с алгоритмом для модели с учителем

Thresholding — это очень простой процесс сегментации, и он не будет работать должным образом на высококонтрастном изображении, для которого нам понадобятся более совершенные инструменты.

В этом разделе мы будем использовать пример изображения, которое свободно доступно, и попытаемся сегментировать головную часть, используя методы с учителем.

Прежде чем делать какую-либо сегментацию изображения, рекомендуется удалить из нее шум с помощью некоторых фильтров.

Однако в нашем случае изображение не имеет значительных шумов, поэтому мы примем его как есть. Следующим шагом будет преобразование изображения в оттенки серого с помощью rgb2gray.

Мы будем использовать два метода сегментации, которые работают на совершенно разных принципах.

Активная контурная сегментация (англ. Active contour segmentation)

Сегментация активного контура также называется змеей и инициализируется с использованием определенного пользователем контура или линии вокруг интересующей области, а затем этот контур медленно сжимается и притягивается или отталкивается от света и краев.

Для нашего примера изображения давайте нарисуем круг вокруг головы человека, чтобы инициализировать змею.

Вышеприведенные вычисления вычисляют координаты x и y точек на периферии круга. Так как мы дали разрешение 200, оно вычислит 200 таких точек.

Затем алгоритм сегментирует лицо человека от остальной части изображения, подгоняя замкнутую кривую к краям лица.

Мы можем настроить параметры, называемые alpha и beta. Более высокие значения alpha заставляют кривую сокращаться быстрее, в то время как beta делает кривую более гладкой.

Сегментация случайного прохождения (англ. Random walker segmentation)

В этом методе сегментации проводится с помощью интерактивной маркировкой, которые называются метками (англ. labels). Рисуя каждый пиксель метке, для которой рассчитывается наибольшая вероятность, можно получить высококачественную сегментацию изображения. Подробнее этим методом можно ознакомиться в этой работе.

Далее мы будем снова использовать предыдущие значения из нашего примера. Мы могли бы иметь делали разные инициализации, но для простоты давайте придерживаться принципа кругов.

Алгоритм случайного прохождения принимать метки в качестве ввода. Таким образом, у нас будет большой круг, охватывающий все лицо человека, и еще один меньший круг около середины лица.

Теперь давайте использовать Random Walker и посмотрим, что произойдет.

Результат не самый хороший, остались неохваченными края лица. Чтобы исправить эту ситуацию, мы можем настроить параметр прохождения, пока не получим желаемый результат. После нескольких попыток мы установили значение 3000, который работает достаточно хорошо.

Это все для сегментации с учителем, где мы должны были предоставить определенные входные данные, а также настроить некоторые параметры. Тем не менее, не всегда возможно, чтобы человек смотрел на изображение и затем решал, какой вклад дать и с чего начать. К счастью, для таких ситуаций у нас есть неконтролируемые методы сегментации.

Сегментация без учителя

Сегментация без учителя не требует предварительных знаний. Рассмотрим изображение, которое настолько велико, что невозможно рассмотреть все пиксели одновременно. Таким образом, в таких случаях сегментация без учителя может разбить изображение на несколько субрегионов, поэтому вместо миллионов пикселей у вас есть десятки или сотни областей. Давайте посмотрим на два таких алгоритма:

Простая Линейно-итеративная Кластеризация

Метод ( англ. Simple Linear Iterative Clustering или SLIC) использует алгоритм машинного обучения под названием K-Means. Он принимает все значения пикселей изображения и пытается разделить их на заданное количество подобластей. Прочитайте эту работу для подробной инфомации.

SLIC работает с разными цветами, поэтому мы будем использовать исходное изображение.

Все, что мы нужно сделать, это просто установить для каждого найденного нами сегмента среднее значение, что делает его больше похожим на изображение.

Мы сократили это изображение с 512 * 512 = 262 000 пикселей до 155 сегментов.

Felzenszwalb

Этот метод также использует алгоритм машинного обучения, называемый кластеризацией минимально охватывающего дерева (англ. minimum-spanning tree clustering). Felzenszwaib не сообщает нам точное количество кластеров, на которые будет разделено изображение. Он будет генерировать столько кластеров, сколько он считает нужным для этого.

На рисунке слишком много регионов. Давайте подсчитаем количество уникальных сегментов.

Теперь давайте перекрасим их, используя среднее значение по сегменту, как мы это делали в алгоритме SLIC.

Теперь мы получаем меньше количество сегментов. Если бы мы хотели еще меньше сегментов, мы могли бы изменить параметр scale. Этот подход иногда называют избыточной сегментацией (англ. over-segmentation).

Это больше похоже на постеризованное изображение, которое по сути является лишь уменьшением количества цветов. Чтобы объединить их снова (RAG).

Что такое код, когда я хочу, чтобы показать @ 2x изображение в приложении

Сегодня , когда я искать информацию о @1x @2x @3x чем — то меня смущает являются их только в качестве значка приложения? Поскольку большинство сообщений всегда дают мне пример значка. и если она может быть использована в целях приложения, как это код? как это?

Тогда iOS изменится @1x and @2x сама? ИЛИ мне нужно закодировать так:

Вы не должны думать о @ 2x @ 3x.iOS автоматически обрабатывает его.

Все, что вам нужно заботиться о том, чтобы поместить правильный размер изображения в правом окне (.xcassets), если вы хотите, чтобы показать изображение должным образом во всех IOS устройств.

нет необходимости заботиться о 2х, 3х и PNG. просто введите только имя изображения. ИОС будет автоматически проверять изображение для использования в соответствии с размерами экрана.

Создание образа QR-Code с библиотекой PHP Imagick

November 2020

4.8k раз

Мы используем Imagick для различных манипуляций с изображениями и есть запрос на добавление водяных знаков QR в конце концов.

Сейчас я только мог найти библиотеку PHP QR код , который использует библиотеку GD2:

Реализованы не чисто в PHP, никаких внешних зависимостей кроме GD2

Есть ли PHP фрагмент или библиотека , которая использует Imagick для создания QR — коды ?

2 ответы

Я тестировал выше реализацию, и она работала. Существует одна ошибка: вы пропустили добавить outerframe в окончательный размер изображения.

Кроме того, кажется, что библиотека GD намного быстрее, чем ImageMagick в этом случае.

Я выжал использование GD и Imagick над созданием тех же 50 случайных кодов QR. Я Выделенная часть была QR-код генерируется так ведь использование QRimage :: PNG.

Я только Teste PNG поколения. Это мои результаты:

GD:

  • мин Время: 0,0148401260 с
  • максимальное время: 0,0211210251 s
  • средний: 0,0167747593 s

ImageMagick:

  • мин Время: 0,0799968243 с
  • максимальное время: 0,1147611141 s
  • средний: 0,0918840790 s

В конечном коде, это делает небольшую разницу. Другая часть кода берет что-то вроде 0.15s бегать и на большом количестве кодов, что делает разницу (я выжал QRcode :: детские с результатом, как: 0.17s на QRcode GD-го и 0.24s в коде с ImageMagick) ,

Глядя на библиотеку PHP QR Code, есть только один файл (я думаю) , который получает доступ к библиотеке GD: qrimage.php . Поэтому изменить этот файл для вывода через Imagick и использовать остальную часть PHP QR — код.

Ниже приведен возможный выход Imagick файл я написал , чтобы заменить qrimage.php . Тем не менее, я не могу проверить этот код, так как я нахожусь на Windows, и не может установить Imagick.

Может кто-то пожалуйста, отладить и редактировать этот пост с любыми поправками?

Удалите все, кроме одного цвета, из изображения (командная строка или код)

Я хотел бы извлечь из изображения один цвет (например, # a87830), изменив каждый другой цвет на белый. Вход может быть немного шумным, поэтому могут быть включены соседние пиксели близкого цвета. В идеале все небелые пиксели в конце будут преобразованы в черный (т.е. Выход представляет собой изображение с глубиной 1 бит).

Мне может потребоваться пакетный процесс, поэтому я надеюсь на что-то вроде командной строки imagemagick, или что-то, что я мог бы кодировать с помощью расширения PHP imagemagick. (Я уверен, что ImageMagick должен быть в состоянии сделать это, если нужные параметры могут быть просто обработаны, поэтому я отметил его, но я открыт для другого программного обеспечения, если он работает в Linux.)

Фон: Я пытаюсь выполнить первый этап предварительной обработки для программы ContourTrace, который хорошо показан это изображение:

2 ответа

7 Решение Kurt Pfeifle [2015-04-20 11:48:00]

Вот один из примеров:

Параметр -fuzz соответствует всем цветам, которые находятся в определенной близости от цвета, определенного -opaque . Нет -fuzz , и вы будете соответствовать только этим пикселям, которые в точности соответствуют «#A87830» .

-threshold преобразует цветные пиксели в черный или белый, где процент определяет предел: выше становится черным, ниже становится белым.

Вы можете изменить команду от -opaque » » до +opaque » » на инвертировать значение выбора цвета: оно заменит пиксели, которые НЕ являются этим цветом (на этот раз я пропустил -threshold параметр для сохранения цветов):

Не уверен, что это достаточно сложно для вас. Преобразуйте все пиксели, похожие, в пределах 30% от вашего заявленного цвета, в черный, а затем сделайте остальные белыми.

Вы можете «добавить» больше тонов, которые вы хотели бы стать черными, добавив дополнительные команды -opaque , например,

что может позволить вам уменьшить fuzz и тем самым удалить другие тоны, которые вы не хотите.

Илон Маск рекомендует:  Что такое код mssql_fetch_array
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Кодинг, CSS и SQL