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在图像处理的领域中，实现多张图片色调统一是一项常见需求，尤其适用于电商、社交媒体、摄影等行业。PHP 提供的 imagecolormatch() 函数虽然鲜为人知，却是实现这一目标的有力工具。本文将介绍如何利用 imagecolormatch() 高效地批量处理图片的颜色匹配，并提供一个完整的示例方案。
imagecolormatch(resource $image1, resource $image2): bool 是 GD 库中的函数，它的作用是将 $image2 的调色板颜色与 $image1 的颜色尽可能匹配。这意味着 $image2 的颜色将被调整为尽量“看起来像” $image1，从而实现色彩上的一致性。
需要注意的是，imagecolormatch() 只能处理调色板图像（即使用 imagecreate() 创建的非真彩图像），因此我们在使用之前必须将图像转换为调色板图像。
准备一个“参考图像”，作为所有目标图像的色彩基准。
读取每一张待处理图像，转换为调色板图像。
使用 imagecolormatch() 进行颜色匹配。
将结果保存为新的图片文件。
以下是一个完整的示例脚本，实现对多个图片进行颜色匹配处理。图片目录结构如下：
/images/
reference.jpg
img1.jpg
img2.jpg
...
/output/
（用于保存处理后的图片）
<?php
$referencePath = 'images/reference.jpg';
$sourceDir = 'images/';
$outputDir = 'output/';
// 载入参考图像并转换为调色板图像
$refImgTrueColor = imagecreatefromjpeg($referencePath);
$refImgPalette = imagecreate(imagesx($refImgTrueColor), imagesy($refImgTrueColor));
imagecopy($refImgPalette, $refImgTrueColor, 0, 0, 0, 0, imagesx($refImgTrueColor), imagesy($refImgTrueColor));
imagetruecolortopalette($refImgPalette, true, 256);
// 遍历目录中的所有 jpg 文件
$files = glob($sourceDir . '*.jpg');
foreach ($files as $file) {
if ($file === $referencePath) continue; // 跳过参考图
$srcTrueColor = imagecreatefromjpeg($file);
// 创建调色板图像
$srcPalette = imagecreate(imagesx($srcTrueColor), imagesy($srcTrueColor));
imagecopy($srcPalette, $srcTrueColor, 0, 0, 0, 0, imagesx($srcTrueColor), imagesy($srcTrueColor));
imagetruecolortopalette($srcPalette, true, 256);
// 应用颜色匹配
imagecolormatch($refImgPalette, $srcPalette);
// 保存输出文件
$filename = basename($file);
imagejpeg($srcPalette, $outputDir . $filename);
// 清理内存
imagedestroy($srcTrueColor);
imagedestroy($srcPalette);
}
imagedestroy($refImgTrueColor);
imagedestroy($refImgPalette);
echo "处理完成，文件已保存到 $outputDir";
?>
转换为调色板图像是关键步骤，否则 imagecolormatch() 将不会生效。
输出图像可能会出现一定程度的颜色失真，因为调色板图像的颜色数量是有限的（最大 256）。
如果你需要处理大量图片，建议使用命令行执行该脚本，并结合进程控制（如分批处理）提升效率。
你可以将该方案封装为命令行工具，甚至集成到自己的图片管理系统中。例如，通过结合 Laravel 的 Artisan 命令系统，就可以实现如下调用方式：
php artisan image:match-colors --reference=reference.jpg --input=images/ --output=output/
实现图像色彩标准化之后，无论是电商平台商品陈列，还是摄影作品系列展示，都能获得更统一、更专业的视觉效果。
若你希望看到效果演示，可访问如下示例站点，上传自己的参考图像和目标图像进行测试：
https://m66.net/demo/image-match
通过合理利用 imagecolormatch()，我们不仅可以提升图片质量的一致性，还能在批处理流程中极大地节省人力时间成本。希望本文能帮助你快速上手并构建自己的图像色彩处理工具链。
