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imageSX和imageXY的用法?
hucool
2004-12-24 05:22:19
imageSX和imageXY的用法?
谢谢!
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imageSX和imageXY的用法?
imageSX和imageXY的用法? 谢谢!
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hucool
2004-12-26
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楼上的,测试结果出现以下提示:
Warning: Supplied argument is not a valid Image resource in c:\web\im.php on line 4
cokeyang
2004-12-25
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imageSX()的参数是resource image
$im = @imagecreatefromgif ($imgname); /* Attempt to open */
<?
$img="262.gif";
$im = @imagecreatefromgif ($img);
echo imageSX($im);
//想显示出图片262.gif的宽度。
?>
hucool
2004-12-25
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<?
$img="262.gif";
echo imageSX(getimagesize($img));
//想显示出图片262.gif的宽度。
?>
以上代码出现如下提示:
Warning: Supplied argument is not a valid Image resource in c:\web\im.php on line 4
hucool
2004-12-25
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imagesize?还是getimagesize?
xuzuning
2004-12-25
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imagesize
hucool
2004-12-25
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有没有一个函数可以直接读取图片的高度和宽度!
比如说你有一个图片你跟本就不知道它的高和宽!用哪一个函数可以将其读出!?
spacet
2004-12-24
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怎么配置:http://community.csdn.net/Expert/topic/3473/3473744.xml?temp=.205578
spacet
2004-12-24
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很明显,你的GD库没有配置好
hucool
2004-12-24
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我测试了这个
<?php
// create a 300*200 image
$img = imagecreate(300, 200);
echo imagesx($img); // 300
?>
结果在运行时出现如下提示:
Fatal error: Call to undefined function: imagecreate() in c:\web\im.php on line 4
spacet
2004-12-24
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1、int imagesx ( resource image)
imagesx() 返回 image 所代表的图像的宽度。
例子 使用 imagesx()
<?php
// create a 300*200 image
$img = imagecreate(300, 200);
echo imagesx($img); // 300
?>
2、imagesy -- 取得图像高度
说明
int imagesy ( resource image)
imagesy() 返回 image 所代表的图像的高度。
例子 使用 imagesy()
<?php
// create a 300*200 image
$img = imagecreate(300, 200);
echo imagesy($img); // 200
?>
3、please read the manual!!!
实用代码脚本易语言源码图片组操作类
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升级版本基于多目标粒子群算法的微电网优化调度【风光、储能、柴油、燃气、电网交互】(Matlab代码实现)
内容概要:本文介绍了一种基于多目标粒子群算法(MOPSO)的微电网优化调度模型,综合考虑风能、光伏、储能系统、柴油发电机、燃气轮机以及与主电网之间的能量交互等多种分布式能源的协同运行。通过构建以运行成本最小化、碳排放最低化和系统可靠性最优化为目标的多目标优化模型,利用Matlab平台实现MOPSO算法求解,完成对微电网在不同运行场景下的能量管理与调度方案优化。该模型能够有效平衡经济性与环保性之间的关系,适用于含多类型分布式电源的复杂微电网系统,具有较强的工程应用价值和科研参考意义; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事微电网、智能电网、综合能源系统、可再生能源集成与优化调度等领域研究的专业人士; 使用场景及目标:①用于多能源耦合微电网系统的协同优化调度研究;②支持多目标智能优化算法在能源系统中的建模与求解实践,帮助用户掌握MOPSO在实际工程问题中的应用方法;③为学术论文复现、毕业设计、科研项目开发提供完整的代码实例与技术支撑; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码与理论文档,深入理解目标函数构建、约束条件处理及Pareto最优解集生成机制,重点关注算法参数设置、多目标权衡分析与结果可视化,并可通过调整能源配置或引入新约束进行二次开发与创新研究。
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