라이브러리

[PHP] imageconvolution - 계수와 오프셋을 사용하여 3x3 합성 행렬을 적용합니다.




이미지 필터링 (Image Convolution)
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이미지 필터링은 이미지 처리에서 중요한 개념입니다. 필터링은 이미지에 특정 패턴을 적용하여 새로운 이미지를 생성하는 것을 의미합니다. 이 글에서는 PHP에서 이미지 필터링을 수행하는 방법에 대해 설명하겠습니다.

이미지 필터링의 종류
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이미지 필터링은 다양한 종류가 있습니다. 대표적인 필터링 종류는 다음과 같습니다.

* 가우시안 필터 (Gaussian Filter): 노이즈를 줄이기 위한 필터입니다.
* 소벨 필터 (Sobel Filter): 에지 검출을 위한 필터입니다.
* 라플라스 필터 (Laplacian Filter): 에지 검출을 위한 필터입니다.

PHP에서 이미지 필터링
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PHP에서 이미지 필터링을 수행하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 대표적인 방법은 GD 라이브러리와 ImageMagick 라이브러리를 사용하는 것입니다.

GD 라이브러리 사용


GD 라이브러리은 PHP에서 이미지를 처리하는 데 사용하는 라이브러리입니다. GD 라이브러리에서 이미지 필터링을 수행하는 방법은 다음과 같습니다.

#hostingforum.kr
php

<?php

// GD 라이브러리 사용

$image = imagecreatefromjpeg('원본 이미지.jpg');

$width = imagesx($image);

$height = imagesy($image);



// 가우시안 필터 적용

$gaussian_filter = array(

    array(1, 2, 1),

    array(2, 4, 2),

    array(1, 2, 1)

);



for ($y = 0; $y < $height; $y++) {

    for ($x = 0; $x < $width; $x++) {

        $r = 0;

        $g = 0;

        $b = 0;



        for ($i = 0; $i < 3; $i++) {

            for ($j = 0; $j < 3; $j++) {

                $x_offset = $x + $j - 1;

                $y_offset = $y + $i - 1;



                if ($x_offset >= 0 && $x_offset < $width && $y_offset >= 0 && $y_offset < $height) {

                    $color = imagecolorat($image, $x_offset, $y_offset);

                    $r += ($color >> 16 & 0xFF) * $gaussian_filter[$i][$j];

                    $g += ($color >> 8 & 0xFF) * $gaussian_filter[$i][$j];

                    $b += ($color & 0xFF) * $gaussian_filter[$i][$j];

                }

            }

        }



        $r = round($r / 16);

        $g = round($g / 16);

        $b = round($b / 16);



        $color = imagecolorallocate($image, $r, $g, $b);

        imagesetpixel($image, $x, $y, $color);

    }

}



header('Content-Type: image/jpeg');

imagejpeg($image);

imagedestroy($image);

?>



ImageMagick 라이브러리 사용


ImageMagick 라이브러리은 PHP에서 이미지를 처리하는 데 사용하는 라이브러리입니다. ImageMagick 라이브러리에서 이미지 필터링을 수행하는 방법은 다음과 같습니다.

#hostingforum.kr
php

<?php

// ImageMagick 라이브러리 사용

$image = new Imagick('원본 이미지.jpg');



// 가우시안 필터 적용

$image->gaussianBlurImage(3, 1);



header('Content-Type: image/jpeg');

$image->writeImage('필터링된 이미지.jpg');

?>



예제
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이미지 필터링 예제는 다음과 같습니다.

* 가우시안 필터 적용: 가우시안 필터를 적용하여 노이즈를 줄입니다.
* 소벨 필터 적용: 소벨 필터를 적용하여 에지를 검출합니다.
* 라플라스 필터 적용: 라플라스 필터를 적용하여 에지를 검출합니다.

#hostingforum.kr
php

<?php

// GD 라이브러리 사용

$image = imagecreatefromjpeg('원본 이미지.jpg');

$width = imagesx($image);

$height = imagesy($image);



// 가우시안 필터 적용

$gaussian_filter = array(

    array(1, 2, 1),

    array(2, 4, 2),

    array(1, 2, 1)

);



for ($y = 0; $y < $height; $y++) {

    for ($x = 0; $x < $width; $x++) {

        $r = 0;

        $g = 0;

        $b = 0;



        for ($i = 0; $i < 3; $i++) {

            for ($j = 0; $j < 3; $j++) {

                $x_offset = $x + $j - 1;

                $y_offset = $y + $i - 1;



                if ($x_offset >= 0 && $x_offset < $width && $y_offset >= 0 && $y_offset < $height) {

                    $color = imagecolorat($image, $x_offset, $y_offset);

                    $r += ($color >> 16 & 0xFF) * $gaussian_filter[$i][$j];

                    $g += ($color >> 8 & 0xFF) * $gaussian_filter[$i][$j];

                    $b += ($color & 0xFF) * $gaussian_filter[$i][$j];

                }

            }

        }



        $r = round($r / 16);

        $g = round($g / 16);

        $b = round($b / 16);



        $color = imagecolorallocate($image, $r, $g, $b);

        imagesetpixel($image, $x, $y, $color);

    }

}



header('Content-Type: image/jpeg');

imagejpeg($image);

imagedestroy($image);

?>



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<?php

// ImageMagick 라이브러리 사용

$image = new Imagick('원본 이미지.jpg');



// 가우시안 필터 적용

$image->gaussianBlurImage(3, 1);



header('Content-Type: image/jpeg');

$image->writeImage('필터링된 이미지.jpg');

?>



이 글에서는 PHP에서 이미지 필터링을 수행하는 방법에 대해 설명했습니다. 이미지 필터링은 이미지 처리에서 중요한 개념입니다. 필터링은 이미지에 특정 패턴을 적용하여 새로운 이미지를 생성하는 것을 의미합니다. 이 글에서는 GD 라이브러리와 ImageMagick 라이브러리에서 이미지 필터링을 수행하는 방법에 대해 설명했습니다.
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    나우호스팅 @pcs8404 

    호스팅포럼 화이팅!

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