🧚🏼 ⚕️ 🤞🏻 PHP छवि विभाजन उदाहरण 🐳 👨🏿‍🏫 🤰🏼

शुभ दोपहर
बहुत कम ही, लेकिन फिर भी, सवाल स्वतः ही छवि को तार्किक टुकड़ों में विभाजित करने की आवश्यकता से उत्पन्न होता है। यदि आप केवल PHP टूल्स द्वारा सीमित हैं, तो कार्य थोड़ा अधिक कठिन हो जाता है, लेकिन फिर भी हल करने योग्य है।
इस लेख में मैं पैटर्न मान्यता के एक विशेष मामले पर विचार करूंगा, जिसका उद्देश्य बहुत अधिक परिष्कृत दर्शक नहीं हैं।
लेख एक स्पष्ट लिंक के साथ साइटों में से एक से उदाहरणों का उपयोग करता है, साइट मेरी नहीं है, शुरू में लेख लिखने के लिए कोई विचार नहीं थे।

इसलिए, स्रोत डेटा पर विचार करें

एक सफेद पृष्ठभूमि के साथ विभिन्न आकारों और अनुपातों के आयताकार चित्र, जो आश्चर्य की तरह किंडर और पानी के निशान को चित्रित करते हैं, जो कभी-कभी आंकड़ों को संदर्भित करता है। कार्य पानी के निशान के बिना आंकड़े की तस्वीरें प्राप्त करना है।

छवियां काफी सरल हैं, इसलिए संभावित विकल्पों के पूरे स्पेक्ट्रम से (लिंक लेख के अंत में इंगित किए गए हैं) बढ़ते क्षेत्रों की विधि को लागू करना उचित है। इसका सार यह है कि हम शुरू में एक अनियंत्रित बिंदु पर प्रहार करते हैं और पड़ोसी पिक्सल के रंग की तुलना करते हैं, हमारे मामले में, समानता मानदंड यह है कि रंग सफेद नहीं होना चाहिए। यदि रंग सफेद नहीं है, तो हम पिक्सेल के निर्देशांक को याद करते हैं और उसके पड़ोसियों की तुलना करते हैं, इसलिए हमारा क्षेत्र तब तक फैलता है जब तक कि खंड के किनारे तक नहीं पहुंच जाता है। फिर हम अगले बिंदु पर और इतने पर प्रहार करते हैं। यह सभी के लिए स्पष्ट है कि पोकिंग पूरी तरह से यादृच्छिक है, यह सबसे इष्टतम तरीका नहीं है, क्योंकि आप लंबे समय तक खाली पिक्सेल पर जा सकते हैं। इस विधि को झुलसी हुई पृथ्वी विधि भी कहा जाता है ।

बातचीत 1. गैर-सफेद क्षेत्रों का चयन करना

इस कदम पर, हमें मूल छवि की ऊंचाई और चौड़ाई मिलती है और डबल लूप में हम पिक्सेल द्वारा रंगीन पिक्सेल पढ़ते हैं। सभी डेटा दोहरे सरणी में दर्ज किए गए हैं, यदि सफेद पिक्सेल 0 पर सेट किया गया है, यदि सफेद नहीं है, तो हम एकता में सेट हैं। हम स्पष्टता के लिए स्क्रीन पर डेटा प्रदर्शित करते हैं और यह जांचने के लिए कि क्या हमसे गलती हुई है।

PHP कोड

$path = '../images/series/9/1.jpg'; $size = getimagesize($path); $img = imagecreatefromjpeg($path); $x = 1; $y = 1; $color = array(); for ($i = 1; $i < $size[0] * $size[1]; $i++) { $color_index = imagecolorat($img, $x, $y); //16777215 //    $color_tran = imagecolorsforindex($img, $color_index); if (($color_tran['red'] == 0 && $color_tran['green'] == 0 && $color_tran['blue'] == 0) or ($color_tran['red'] <= 255 && $color_tran['red'] >= 235 && $color_tran['green'] <= 255 && $color_tran['green'] >= 235 && $color_tran['blue'] <= 255 && $color_tran['blue'] >= 235) or ($color_tran['red'] >= 190 && $color_tran['red'] <= 230 && $color_tran['green'] >= 225 && $color_tran['green'] <= 245 && $color_tran['blue'] >= 245 && $color_tran['blue'] <= 255) ) { $color[$x][$y] = 0; } else { $color[$x][$y] = 1; } $x++; if ($x > $size[0]) { $x = 1; $y++; } }

उपरोक्त कोड में, पड़ोसी पिक्सेल को त्याग दिया जाता है यदि यह सफेद के करीब है, क्योंकि इनपुट पर हमारे पास सबसे अच्छी गुणवत्ता का jpg नहीं है।

अब मूल छवि में परिणामी क्षेत्रों पर पेंट करें।

जैसा कि आप अभी देख सकते हैं, हमारा एल्गोरिथ्म कचरे के टुकड़ों को पकड़ता है (इसलिए, उपरोक्त कोड में, रंग द्वारा फ़िल्टरिंग है)

त्रुटिपूर्ण दृष्टिकोण, खंडों की सीमा क्षेत्रों की पहचान करने का प्रयास

प्रत्येक खंड अपने सीमा बिंदुओं को परिभाषित कर सकता है, बाईं ओर खंड सीमा के लिए, ये ऐसे बिंदु होंगे जो बाईं ओर रंग पिक्सेल नहीं हैं, उसी तरह ऊपरी, निचले, दाएँ सीमा के लिए।
हम लागू करने की कोशिश कर रहे हैं

परिश्रम के साथ अध्ययन

हम इसे भी पीसते हैं, निम्न चित्र में पहले से अधिक या कम स्वीकार्य परिणाम है, हालांकि कई पिक्सेल अभी भी गलती से कैप्चर किए गए हैं

अब अगर हम इन प्रतिबंधों के अंदर सभी रंगीन डॉट्स पर पेंट करते हैं, तो हमें एक तस्वीर मिलेगी जिसमें हम पहले से ही समझ सकते हैं कि ये स्मूदी हैं)

मानव पक्ष से, इन खंडों को पहले से ही स्पष्ट रूप से विभाजित किया जा सकता है, लेकिन हमारे एल्गोरिथ्म की ओर से यह अभी भी लोगों और शून्य का एक सरणी है, साथ ही शून्य और लोगों की एक सरणी है - केवल खंडों की सीमा (लेकिन अब यह अभी भी 1 सरणी है और मुख्य प्रश्न यह है कि कैसे) इसे खंडों के अनुसार विभाजित करें)।
मूल छवि में, आप सेगमेंट के बीच स्पष्ट सफेद रिक्त स्थान देख सकते हैं, आइए सेगमेंट को सिद्धांत के अनुसार अलग करने का प्रयास करें: "यदि हमारे पास छायांकित सेगमेंट के बीच बड़े अंतराल (एन से अधिक) हैं, तो हम गैप को मुख्य सरणी में बाईं और दाईं ओर की खाई में विभाजित करते हैं"।

इसी तरह से हम क्षैतिज अंतराल बना सकते हैं, लेकिन चित्र के केंद्र में शिलालेख के कारण उन्हें करना अधिक कठिन है।
लेकिन इस समय मुझे एहसास हुआ कि मैं गलत दिशा में बढ़ रहा था, इसलिए मैंने इन प्रयोगों को समाप्त कर दिया।
इसलिए, परिणामों पर वापस - हमारे पास बड़ी संख्या में इकाइयाँ हैं - रंगीन पिक्सेल, उन्हें खंडों में कैसे विभाजित किया जाए?

क्षेत्र वृद्धि विधि

एक संक्षिप्त विवरण ऊपर (लेख की शुरुआत में) दिया गया है, तो चलो तुरंत व्यापार के लिए नीचे उतरें।

हम स्मर्फ में आग लगाते हैं, यह स्पष्ट है कि पूरी प्रक्रिया पुनरावृत्ति से गुजरती है, हम अपने रंगों में एकीकरण के ब्लॉक को रंगते हैं।

PHP कोड

 function nburn($ret, $color, $img, $col = false) { $ret_arr = array(); foreach ($ret as $k => $v) { foreach ($v as $k2 => $v2) { $ret_arr['numb'] = get_nearleast($color, $k, $k2); $stop = false; if (count($ret_arr['numb']) > 0) { if (count($ret_arr['numb']) == 1) // 1-       $stop = true; else $toys[] = array(); } if (!$stop) { while (count($ret_arr['numb']) > 0) { $x = key($ret_arr['numb']); $y = key($ret_arr['numb'][$x]); $toys[key($toys)][$x][$y] = 1; unset($ret_arr['numb'][$x][$y]); if (count($ret_arr['numb'][$x]) == 0) unset($ret_arr['numb'][$x]); unset($color[$x][$y]); //    $x = key($ret_arr['numb']); if ($x == "") break; $y = key($ret_arr['numb'][$x]); $near = get_nearleast($color, $x, $y); foreach ($near as $f => $g) { foreach ($g as $f2 => $g2) { $ret_arr['numb'][$f][$f2] = 1; } } } next($toys); } } } return $toys; }

इस फ़ंक्शन का उपयोग करके, पिक्सेल के साथ एक सरणी को कई सबरेज़ (बहुआयामी सरणी) में विभाजित किया गया है। प्रत्येक उप सरणी एक खंडित छवि से मेल खाती है। इसके अलावा, परिणामी उपश्रेणियों का विश्लेषण करते हुए, हम उस शिलालेख से मेल खाने वाले व्यापक सरणी को हटा सकते हैं।
एक प्रसिद्ध उदाहरण, मुझे लगता है कि सभी ने चरित्र का अनुमान लगाया।

हालांकि, कभी-कभी एल्गोरिथ्म सही ढंग से काम नहीं करता है। उदाहरण के लिए, निम्नलिखित चित्र में, चरित्र के हाथों में बहुत अधिक सफेद वस्तु होने के कारण पहला आंकड़ा दो में विभाजित है। ऐसे मामलों में, आपको स्क्रीन किए गए रंगों के लिए या तो बेहतर समायोजन की आवश्यकता होती है, या मैनुअल समायोजन की।

होस्ट किए गए कोड को खुद के लिए लिखा गया था, इसलिए सबसे अधिक संभावना है कि अधिक सुरुचिपूर्ण समाधान हैं।
संबंधित लिंक:

विकिपीडिया
habrahabr.ru/post/81279 रेखांकन पर छवि विभाजन
habrahabr.ru/post/128768 Mat। छवि विभाजन मॉडल

युपीडी
सभी को धन्यवाद जो pluses

PHP छवि विभाजन उदाहरण

इसलिए, स्रोत डेटा पर विचार करें

बातचीत 1. गैर-सफेद क्षेत्रों का चयन करना

त्रुटिपूर्ण दृष्टिकोण, खंडों की सीमा क्षेत्रों की पहचान करने का प्रयास

क्षेत्र वृद्धि विधि

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