PHP implementiert eine Gesichtserkennungsfunktion

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung und Popularisierung künstlicher Intelligenz ist die Gesichtserkennungstechnologie in vielen Bereichen zu einer unverzichtbaren Technologie geworden. Gesichtserkennungstechnologie wird in verschiedenen Branchen wie Sicherheit, Bildung, Finanzen und medizinische Versorgung häufig eingesetzt. Heute besprechen wir, wie man die Gesichtserkennungsfunktion in PHP implementiert.

Derzeit erreicht die Gesichtserkennungstechnologie die Erkennung hauptsächlich durch Deep-Learning-Algorithmen. Der Kern des Deep Learning ist ein neuronales Netzwerk, und das Convolutional Neural Network (CNN) ist eines der am häufigsten verwendeten Modelle für die Gesichtserkennung. Obwohl PHP keine Mainstream-Sprache im Bereich der künstlichen Intelligenz ist, kann die Gesichtserkennungsfunktion auch mithilfe vorhandener Bibliotheken von Drittanbietern implementiert werden.

Um die Gesichtserkennungsfunktion in PHP zu implementieren, sind die folgenden Schritte erforderlich:

1. OpenCV installieren

OpenCV ist eine plattformübergreifende Computer-Vision-Bibliothek, die es Entwicklern ermöglicht, Bildverarbeitungs- und Computer-Vision-Apps auf verschiedenen Plattformen zu erstellen. Durch die Verwendung von OpenCV in PHP können grundlegende Vorgänge wie das Lesen, Verarbeiten, Anzeigen und Gesichtserkennung von Bildern ausgeführt werden. Wir können das Befehlszeilentool apt-get oder brew verwenden, um OpenCV zu installieren.

2. Laden Sie die php-opencv-Erweiterung herunter und installieren Sie sie.

php-opencv ist eine PHP-Erweiterung für OpenCV. Sie stellt eine Reihe von PHP-APIs bereit, die zum Aufrufen von OpenCV-Funktionen in PHP verwendet werden können. Wir können die php-opencv-Erweiterung über den folgenden Befehl installieren:

$ git clone https://github.com/hihozhou/php-opencv.git
$ cd php-opencv
$ phpize
$ ./configure --with-php-config=/usr/bin/php-config
$ make
$ sudo make install

3. Lesen und Ausgeben von Bildern

In PHP können wir die Funktion imread() verwenden, um ein Bild zu laden, und die Funktion imwrite(), um das zu laden verarbeitetes Bild Das Bild wird gespeichert. Hier ist ein einfaches Beispiel:

$im = cvimread("test.jpg");
cvimwrite("result.jpg", $im);

4. Gesichtserkennung

In OpenCV kann die Gesichtserkennung durch den Haar-Feature-Klassifikator erreicht werden. Der Haar-Merkmalsklassifikator ist eine merkmalsbasierte Objekterkennungsmethode, mit der Objekte wie Gesichter effektiv erkannt werden können. OpenCV bietet bereits trainierte Haar Cascade-Klassifikatoren, und wir können diese Klassifikatoren direkt zur Gesichtserkennung aufrufen.

$im = cvimread("test.jpg");
$gray = cvcvtColor($im, cvCOLOR_BGR2GRAY);
$faces = cvHaarDetectObjects($gray, $cascade, $storage,1.1, 3, 0);
foreach ($faces as $face) {
    $pt1 = $face['x'];
    $pt2 = $face['y'];
    $pt3 = $face['x'] + $face['width'];
    $pt4 = $face['y'] + $face['height'];
    cvectangle($im, cvPoint($pt1, $pt2), cvPoint($pt3, $pt4), [0,255,0]);
}
cvimshow("result", $im);
cvwaitKey();

5. Gesichtserkennung

Basierend auf der Gesichtserkennung können wir Gesichtserkennung durch Deep-Learning-Algorithmen erreichen. Hier wählen wir Caffe als Deep-Learning-Framework. Da Caffe auf Basis von C++ entwickelt wurde, müssen wir die API von Caffe in PHP aufrufen.

$im = cvimread("test.jpg");
$gray = cvcvtColor($im, cvCOLOR_BGR2GRAY);
$faces = cvHaarDetectObjects($gray, $cascade, $storage,1.1, 3, 0);
foreach ($faces as $face) {
    $pt1 = $face['x'];
    $pt2 = $face['y'];
    $pt3 = $face['x'] + $face['width'];
    $pt4 = $face['y'] + $face['height'];
    cvectangle($im, cvPoint($pt1, $pt2), cvPoint($pt3, $pt4), [0,255,0]);
    // 将人脸区域提取出来，用于人脸识别
    $face_roi = $im->roi(new cvRect($pt1, $pt2, $face['width'], $face['height']));
    // 对人脸进行识别
    $result = classify($face_roi); // 使用Caffe识别人脸
    // 标注识别结果
    cvputText($im,"".$result, cvPoint($pt1,$pt2-20), cvFONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.8, [255,255,255]);
}
cvimshow("result", $im);
cvwaitKey();

6. Fazit

Durch die oben genannten Schritte können wir eine grundlegende Gesichtserkennungsfunktion in PHP implementieren, die nicht nur Gesichter erkennen, sondern auch eine Gesichtserkennung durchführen kann. Da PHP natürlich keine gängige Sprache im Bereich der künstlichen Intelligenz ist und die von ihm unterstützten Deep-Learning-Frameworks relativ begrenzt sind, ist die Implementierung relativ komplex und nicht so effizient wie bei professionellen Sprachen. In manchen Szenarien und für einige spezielle Anforderungen ist es jedoch dennoch sinnvoll, die Gesichtserkennung in PHP zu implementieren.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPHP implementiert eine Gesichtserkennungsfunktion. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!