在PHP中从图像中裁剪空白

时间：2009-11-03 19:41:51

标签： php image gd crop

是否可以删除PHP中图像周围的空白？

注意：澄清我的意思是像photoshops修剪功能。

感谢。

6 个答案:

答案 0 :(得分：49)

要修剪所有空白，就像你所说的那样，围绕图像的有趣部分，首先我们找到“空白”停止的位置，然后我们复制这些边界内的所有内容。

//load the image
$img = imagecreatefromjpeg("http://ecx.images-amazon.com/images/I/413XvF0yukL._SL500_AA280_.jpg");

//find the size of the borders
$b_top = 0;
$b_btm = 0;
$b_lft = 0;
$b_rt = 0;

//top
for(; $b_top < imagesy($img); ++$b_top) {
  for($x = 0; $x < imagesx($img); ++$x) {
    if(imagecolorat($img, $x, $b_top) != 0xFFFFFF) {
       break 2; //out of the 'top' loop
    }
  }
}

//bottom
for(; $b_btm < imagesy($img); ++$b_btm) {
  for($x = 0; $x < imagesx($img); ++$x) {
    if(imagecolorat($img, $x, imagesy($img) - $b_btm-1) != 0xFFFFFF) {
       break 2; //out of the 'bottom' loop
    }
  }
}

//left
for(; $b_lft < imagesx($img); ++$b_lft) {
  for($y = 0; $y < imagesy($img); ++$y) {
    if(imagecolorat($img, $b_lft, $y) != 0xFFFFFF) {
       break 2; //out of the 'left' loop
    }
  }
}

//right
for(; $b_rt < imagesx($img); ++$b_rt) {
  for($y = 0; $y < imagesy($img); ++$y) {
    if(imagecolorat($img, imagesx($img) - $b_rt-1, $y) != 0xFFFFFF) {
       break 2; //out of the 'right' loop
    }
  }
}

//copy the contents, excluding the border
$newimg = imagecreatetruecolor(
    imagesx($img)-($b_lft+$b_rt), imagesy($img)-($b_top+$b_btm));

imagecopy($newimg, $img, 0, 0, $b_lft, $b_top, imagesx($newimg), imagesy($newimg));

//finally, output the image
header("Content-Type: image/jpeg");
imagejpeg($newimg);

我的旧例子，假设图像四周都有相同的“边框”，只是为了澄清评论：）

//load the image
$img = imagecreatefromjpeg("img.jpg");

//find the size of the border.
$border = 0;
while(imagecolorat($img, $border, $border) == 0xFFFFFF) {
  $border++;
}

//copy the contents, excluding the border
//This code assumes that the border is the same size on all sides of the image.
$newimg = imagecreatetruecolor(imagesx($img)-($border*2), imagesy($img)-($border*2));
imagecopy($newimg, $img, 0, 0, $border, $border, imagesx($newimg), imagesy($newimg));

//finally, if you want, overwrite the original image
imagejpeg($newimg, "img.jpg");

答案 1 :(得分：12)

Gnud的脚本冗余地调用imagesx和imagesy。它还迭代每一侧的每个像素，即使角落重叠。这个改进版本消除了冗余函数调用，并且只检查每个像素一次，从而显着提高了速度。如果每个像素都被修剪，该函数返回一个等于2的状态（$ result ['＃']）。

example();
function example(){
    $img = imagecreatefromjpeg("http://ecx.images-amazon.com/images/I/413XvF0yukL._SL500_AA280_.jpg");

    // find the trimmed image border
    $box = imageTrimBox($img);

    // copy cropped portion
    $img2 = imagecreate($box['w'], $box['h']);
    imagecopy($img2, $img, 0, 0, $box['l'], $box['t'], $box['w'], $box['h']);

    // output cropped image to the browser
    header('Content-Type: image/png');
    imagepng($img2);

    imagedestroy($img);
    imagedestroy($img2);
}



function imageTrimBox($img, $hex=null){
if (!ctype_xdigit($hex)) $hex = imagecolorat($img, 0,0);
$b_top = $b_lft = 0;
$b_rt = $w1 = $w2 = imagesx($img);
$b_btm = $h1 = $h2 = imagesy($img);

do {
    //top
    for(; $b_top < $h1; ++$b_top) {
        for($x = 0; $x < $w1; ++$x) {
            if(imagecolorat($img, $x, $b_top) != $hex) {
                break 2;
            }
        }
    }

    // stop if all pixels are trimmed
    if ($b_top == $b_btm) {
        $b_top = 0;
        $code = 2;
        break 1;
    }

    // bottom
    for(; $b_btm >= 0; --$b_btm) {
        for($x = 0; $x < $w1; ++$x) {
            if(imagecolorat($img, $x, $b_btm-1) != $hex) {
                break 2;
            }
        }
    }

    // left
    for(; $b_lft < $w1; ++$b_lft) {
        for($y = $b_top; $y <= $b_btm; ++$y) {
            if(imagecolorat($img, $b_lft, $y) != $hex) {
                break 2;
            }
        }
    }

    // right
    for(; $b_rt >= 0; --$b_rt) {
        for($y = $b_top; $y <= $b_btm; ++$y) {
            if(imagecolorat($img, $b_rt-1, $y) != $hex) {
                break 2;
            }
        }

    }

    $w2 = $b_rt - $b_lft;
    $h2 = $b_btm - $b_top;
    $code = ($w2 < $w1 || $h2 < $h1) ? 1 : 0;
} while (0);

// result codes:
// 0 = Trim Zero Pixels
// 1 = Trim Some Pixels
// 2 = Trim All Pixels
return array(
    '#'     => $code,   // result code
    'l'     => $b_lft,  // left
    't'     => $b_top,  // top
    'r'     => $b_rt,   // right
    'b'     => $b_btm,  // bottom
    'w'     => $w2,     // new width
    'h'     => $h2,     // new height
    'w1'    => $w1,     // original width
    'h1'    => $h1,     // original height
);
}

答案 2 :(得分：6)

我知道这已经很老了，但如果你启用了ImageMagick，你可以使用这个方法

Trim Image

答案 3 :(得分：3)

PHP的gd库具有imagecropauto函数（PHP版本5.5 +）：

<?php 
$img=imagecreatefrompng("tux.png"); // Load and instantiate the image
if($img) {
  $cropped=imagecropauto($img,IMG_CROP_DEFAULT); // Auto-crop the image

  imagedestroy($img); // Clean up as $img is no longer needed

  header("Content-type: image/png"); // Set the appropriate header so the browser
                                     // knows how to present it
  imagepng($cropped); // Return the newly cropped image
}

默认情况下，imagecropauto会尝试使用透明度进行裁剪，然后使用图像的4个角落尝试检测要裁剪的背景;在上面的示例中，我还使用以下常量代替IMG_CROP_AUTO取得了成功：

  • IMG_CROP_BLACK - 适用于黑色背景的图片
  • IMG_CROP_WHITE - 对于具有白色背景的图片很有用
  • IMG_CROP_THRESHOLD - 允许您设置裁剪时使用的颜色和阈值

答案 4 :(得分：2)

我意识到这已经很老了，但我对通过GD修剪图像略有不同。而不是一次只做一方 - 做所有四个。在某些方面，它更快，更便宜。但是，如果您在找到左上角 - 左下角的那一刻停止FOR循环 - 这比此更快。

首先是：

#
#   Do all four sides at once
#
        echo "Finding the top-left-bottom-right edges of the image...please wait.\n";
        $top = 99999;
        $bot = -99999;
        $left = 99999;
        $right = -99999;
        for( $x=$offset; $x<($w-$offset); $x++ ){
            for( $y=$offset; $y<($h-$offset); $y++ ){
                $rgb = imagecolorat( $gd, $x, $y );
                if( $color != $rgb ){
                    $left = ($x < $left) ? $x : $left;
                    $right = ($x > $right) ? $x : $right;
                    $top = ($y < $top) ? $y : $top;
                    $bot = ($y > $bot) ? $y : $bot;
                    }
                }
            }

然后有：

#
#   Top
#
            echo "Finding the top of the image\n";
            $top = null;
            for( $y=$offset; $y<($h-$offset); $y++ ){
                for( $x=$offset; $x<($w-$offset); $x++ ){
                    $rgb = imagecolorat( $gd, $x, $y );
                    if( $color != $rgb ){ $top = $y; break; }
                    }

                if( !is_null($top) ){ break; }
                }
#
#   Bottom
#
            echo "Finding the bottom of the image\n";
            $bot = null;
            for( $y=($h-$offset); $y>$offset; $y-- ){
                for( $x=$offset; $x<($w-$offset); $x++ ){
                    $rgb = imagecolorat( $gd, $x, $y );
                    if( $color != $rgb ){ $bot = $y; break; }
                    }

                if( !is_null($bot) ){ break; }
                }
#
#   Left
#
            echo "Finding the left of the image\n";
            $left = null;
            for( $x=$offset; $x<($w-$offset); $x++ ){
                for( $y=$offset; $y<($h-$offset); $y++ ){
                    $rgb = imagecolorat( $gd, $x, $y );
                    if( $color != $rgb ){ $left = $x; break; }
                    }

                if( !is_null($left) ){ break; }
                }
#
#   right
#
            echo "Finding the right of the image\n";
            $right = null;
            for( $x=($w-$offset); $x>$offset; $x-- ){
                for( $y=$offset; $y<($h-$offset); $y++ ){
                    $rgb = imagecolorat( $gd, $x, $y );
                    if( $color != $rgb ){ $right = $x; break; }
                    }

                if( !is_null($right) ){ break; }
                }

在这两种情况下，$ color变量都包含图像中的第一个颜色点：

$color = imagecolorat( $gd, 0, 0 );

这是因为在GIF图像中 - 第一个点是透明（或背景）颜色的99％。另外，$ offset是（对我来说）一种说法，我知道图像只会如此宽，如此之高。因此，如果我绘制的东西最多只有256乘256但我把它放在1024 x 1024背景上我可以打破一些背景并使偏移量为255，从而使FOR循环仅从255变为（1024 -255）或769。

好的 - 在有人问之前 - 为什么我会做这样的事情 - 因为某些字体（如Bastarda）中没有正确的字体信息，而字母“z”的256pt输出会产生一个底部的图像“z”超过256（低至512），所以为了获得整个图像，你必须比你认为的字体更开始（或结束）。所以我分开差异并从任一端击落255像素。这是在实际看到Bastarda这样做之后。

一些补充说明：

1.您可以将PNG图像设置为像GIF图像，但通常您必须指定背景颜色。
2. JPEG图像每次都不会以完全相同的方式解压缩。因此，即使比较您加载两次的相同图像也可能无法正常工作，并且可能会有不同的尺寸 这些例程最适用于简单的黑白（或双色）图像。多种颜色可以抛弃这些例程。特别是如果你决定使用公差 4.要使用公差来确定是否找到了图像的边缘，您所要做的就是预先计算高公差和低公差（即：如果红色组件的公差为5（5） ，然后您可以将公差计算为XITH 5-to-x + 5 OR x-2.5-to-x + 2.5，具体取决于您是希望公差为整个范围还是仅+/-范围。您可以对颜色的RED，GREEN，BLUE和ALPHA部分或整个颜色本身进行容差。因此，如果您愿意，可以计算几种不同的公差，并且根据您的需要，所有这些公差都是正确的。

答案 5 :(得分：1)

在PHP中查看ImageMagick库。它有很好的处理和处理图像的方法（包括crop）。

你必须弄清楚图像周围的“空白”。这可能具有挑战性，因为“空白”可能是白色，其他颜色，透明度等......

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