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<span><span><span class="hljs-meta"><?php</span></span><span>
</span><span><span class="hljs-comment">// Ce paragraphe n'est pas pertinent PHP Exemple de contenu</span></span><span>
</span><span><span class="hljs-keyword">echo</span></span><span> </span><span><span class="hljs-string">"Bienvenue à lire cet article：à propos imagecolorclosesthwb Dans la fonction HWB Compréhension et application du modèle。"</span></span><span>;
</span><span><span class="hljs-meta">?></span></span><span>
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<h2>Comment comprendre les débutants imagecolorclosesthwb Dans la fonction HWB Principes de base et applications du modèle？</h2>
<p>exister PHP de GD Dans la bibliothèque de traitement d'image，<code>imagecolorclosesthwbOù $ image est une ressource d'image créée par ImageCreate () , et $ r , $ g et $ b sont les composants rouges, verts et bleus de la couleur cible respectivement.
Pour le problème des classes de correspondance des couleurs, le modèle RVB, bien que basique, ne convient pas à la mesure de la similitude des couleurs perçue par les humains. Le modèle HWB est plus conforme à la compréhension humaine de la "luminosité" et de la "douceur" des couleurs.
Par exemple, si vous voulez trouver une couleur la plus proche du "bleu clair" dans l'image, et qu'il y a plusieurs bleus, blancs ou gris dans la palette, la méthode de correspondance utilisant HWB donnera la priorité au blues avec une grande blancheur, une faible noirceur et une teinte similaire, ce qui est cohérent avec la perception de notre œil nu de "bleu clair".
ImageColorClosesthWB est un moyen de fournir des calculs d'approximation de couleur pour les images de palette en PHP. Il mesure la proximité entre les couleurs via le modèle HWB, ce qui rend les couleurs sélectionnées plus conformes à la compréhension intuitive humaine. Il s'agit d'un outil très pratique pour les scènes où les exigences de précision des couleurs ne sont pas élevées mais la perception subjective est principalement utilisée (comme le traitement des vignettes, la génération rapide d'images, etc.).
Comprendre le modèle HWB aide non seulement à maîtriser l'imageColorClosesthwb , mais jette également les bases de l'apprentissage des techniques de traitement d'image plus complexes à l'avenir.
