Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Объединить два изображения с прозрачностью в PHP

Я пытаюсь сделать составное изображение из нескольких .png с прозрачностью фона через php и сохранить полученное изображение в моей базе данных. Моя проблема в том, что прозрачные разделы моих изображений удаляются при объединении изображений.

Это мой код для создания составного изображения:

    $base = imagecreatefrompng('application/assets/images/vel1_bg.png');
    imagealphablending($base, true);
    list($baseWidth, $baseHeight, $type, $attr) = getimagesize('application/assets/images/vel1_bg.png');

    $user_board_items = $this->config->item('user_board_items');

    foreach($array as $key => $value){
        $item = imagecreatefrompng('application/assets/images/items/' . $user_board_items[$value[0]] . '.png');         
        imagealphablending($item, true);
        list($width, $height, $type, $attr) = getimagesize('application/assets/images/items/'. $user_board_items[$value[0]] . '.png');

        imagecopymerge($base,
                    $item,
                    floor(($value[1] / 100) * $baseWidth),
                    floor(($value[2] / 100) * $baseHeight),
                    0,
                    0,
                    $width,
                    $height,
                    100);
        imagedestroy($item);
    }

    //We have to capture the output buffer
    ob_start();
    imagepng($base);
    $baseimg = ob_get_clean();

Это создает изображение, подобное этому: введите описание изображения здесь

И я ищу что-то вроде этого: введите здесь описание изображения(обратите внимание, как представлены прозрачные разделы)

php png gd alphablending
23.06.2011

  • Это может помочь. com/questions/3355993/ Кажется, я припоминаю, что imagecopymerge может вызывать проблемы. Вместо этого попробуйте imagecopyresampled. 23.06.2011

Ответы:


1

Не используйте imagecopymerge() для слияния прозрачного изображения.

В вашем скрипте лучше использовать imagecopyresampled().

24.06.2011

2

Как упоминалось ранее, imagecopyresampled также работал у меня после нескольких часов пробных решений. Передаваемые параметры остаются прежними, за исключением того, что вам нужно удалить последний, но добавить исходную ширину и высоту. Ваш звонок, вероятно, будет:

  imagecopyresampled($base,
                $item,
                floor(($value[1] / 100) * $baseWidth),
                floor(($value[2] / 100) * $baseHeight),
                0,
                0,
                $width,
                $height,
                $width,
                $height);
04.12.2013
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..