我正在使用 PHP 进行 ODP->HTML 转换。我有以下问题:
使用 style:use-window-font-color 属性来指定窗口前景色是否应该用作浅色背景色的前景色和深色背景色的白色。
(OpenDocument 规范版本 1.0、15.4.4)
如果我有背景图片,我如何检查这张图片是亮的还是暗的?
你有什么想法?
在此先感谢,
我正在使用 PHP 进行 ODP->HTML 转换。我有以下问题:
使用 style:use-window-font-color 属性来指定窗口前景色是否应该用作浅色背景色的前景色和深色背景色的白色。
(OpenDocument 规范版本 1.0、15.4.4)
如果我有背景图片,我如何检查这张图片是亮的还是暗的?
你有什么想法?
在此先感谢,
我认为这是一个非常有趣的问题,所以我编写了一个快速脚本来解决这个问题。遵循提供的其他建议
<?php
// TODO supply your own filenames
$filenames = array(
'testpics/client-bella-vi.jpg',
'testpics/istockphoto_8577991-concept-of-business-people-crowd.jpg',
'testpics/medium-gray.jpg');
// loop though each file
foreach ($filenames as $filename) {
echo "$filename<br/>";
$luminance = get_avg_luminance($filename,10);
echo "AVG LUMINANCE: $luminance<br />";
// assume a medium gray is the threshold, #acacac or RGB(172, 172, 172)
// this equates to a luminance of 170
if ($luminance > 170) {
echo "Black Text<br />";
} else {
echo 'White Text<br />';
}
echo "<br />";
}
exit;
// get average luminance, by sampling $num_samples times in both x,y directions
function get_avg_luminance($filename, $num_samples=10) {
$img = imagecreatefromjpeg($filename);
$width = imagesx($img);
$height = imagesy($img);
$x_step = intval($width/$num_samples);
$y_step = intval($height/$num_samples);
$total_lum = 0;
$sample_no = 1;
for ($x=0; $x<$width; $x+=$x_step) {
for ($y=0; $y<$height; $y+=$y_step) {
$rgb = imagecolorat($img, $x, $y);
$r = ($rgb >> 16) & 0xFF;
$g = ($rgb >> 8) & 0xFF;
$b = $rgb & 0xFF;
// choose a simple luminance formula from here
// http://stackoverflow.com/questions/596216/formula-to-determine-brightness-of-rgb-color
$lum = ($r+$r+$b+$g+$g+$g)/6;
$total_lum += $lum;
// debugging code
// echo "$sample_no - XY: $x,$y = $r, $g, $b = $lum<br />";
$sample_no++;
}
}
// work out the average
$avg_lum = $total_lum/$sample_no;
return $avg_lum;
}
您可能会使用一些图像处理算法来检查像素亮度并计算平均图像亮度。
本文档将帮助您入门:
http://www.kweii.com/site/color_theory/2007_LV/BrightnessCalculation.pdf
如果您要使用 GD,请尝试使用imagecolorat
对图像的像素进行采样。您可以确定颜色的 RGB,如 PHP 手册页所示。
接下来,获取 RGB 样本并使用基本亮度公式确定它们的亮度。
确定您认为的亮与暗的阈值,并相应地进行分类。