Verwenden Sie PHP, um die Kamera aufzurufen, um die Erkennung der menschlichen Körperhaltung zu realisieren: von der Theorie zur Praxis

Mit PHP die Kamera aufrufen, um die menschliche Körperhaltung zu erkennen: von der Theorie zur Praxis

Kameratechnologie ist zu einer gängigen Technologie im täglichen Leben geworden. Wir können die Existenz von Kameras auf Computern, Mobiltelefonen, intelligenten Geräten usw. feststellen. Technologien wie Bilderkennung und Gesichtserkennung mithilfe von Kameras sind in verschiedenen Bereichen weit verbreitet. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie die Kamera mit der Programmiersprache PHP aufrufen und den Algorithmus zur Erkennung der menschlichen Körperhaltung zum Üben verwenden.

1. Theoretische Basis
Es gibt viele Möglichkeiten, Bilder über Kameras zu erhalten. Die häufigste davon ist die Verwendung der Bildverarbeitungsbibliothek GD von PHP, um Bilder zu erhalten. Die GD-Bibliothek besteht aus einer Reihe von Funktionsbibliotheken zur Verarbeitung von Bildern. Sie kann Vorgänge wie Zuschneiden, Skalieren und Drehen von Bildern ausführen. Wir können die Funktionen der GD-Bibliothek nutzen, um von der Kamera aufgenommene Echtzeitbilder zu erhalten.

Die Erkennung menschlicher Körperhaltung ist eine Technologie im Bereich Computer Vision, die hauptsächlich Bilderkennungsalgorithmen verwendet, um menschliche Körperhaltungen automatisch zu identifizieren. Eine gängige Methode besteht darin, ein Modell mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen zu trainieren und dieses Modell dann zur Vorhersage der menschlichen Körperhaltung zu verwenden. In diesem Artikel verwenden wir TensorFlow, eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, zur Erkennung menschlicher Gesten.

2. Praktische Schritte

1. Bereiten Sie die Umgebung vor
   Zuerst müssen wir PHP- und GD-Bibliotheken und TensorFlow installieren. Bei der Installation der GD-Bibliothek können Sie je nach Betriebssystem und PHP-Version unterschiedliche Installationsmethoden wählen. TensorFlow kann über die Installationsanleitung auf der offiziellen Website installiert werden.
2. Rufen Sie die Kamera an
   In PHP können wir die Funktion imagecreatetruecolor() verwenden, um ein leeres Bild zu erstellen, und dann die Funktion imagecopy() verwenden, um das reale Bild zu kopieren. Das von der Kamera aufgenommene Zeitbild wird auf dieses leere Bild übertragen. Hier ist ein einfaches Codebeispiel: imagecreatetruecolor()函数来创建一张空白图像，然后使用imagecopy()函数将摄像头获取的实时图像复制到这张空白图像上。下面是一个简单的代码示例：

<?php
// 创建一张空白图像
$image = imagecreatetruecolor(640, 480);

// 打开摄像头
$camera = new VideoCapture();

while (true) {
    // 获取摄像头实时图像
    $frame = $camera->read();

    // 复制图像到空白图像上
    imagecopy($image, $frame, 0, 0, 0, 0, 640, 480);

    // 输出图像到浏览器
    header("Content-Type: image/jpeg");
    imagejpeg($image);

    // 释放资源
    imagedestroy($frame);
    imagedestroy($image);
}
?>

在上面的代码中，我们使用了一个while循环来持续获取摄像头的实时图像，并将其输出到浏览器上。

3. 人体姿势识别
   在进行人体姿势识别之前，我们需要首先训练一个模型。在TensorFlow中，可以使用OpenPose库来进行人体姿势估计。OpenPose是一个开源的人体姿势估计库，可以实现多人、实时、三维人体姿势估计。

具体的训练模型和使用OpenPose库的步骤超出了本文的范围，感兴趣的读者可以参考官方文档进行学习。

4. 结合识别结果
   在获取到摄像头实时图像并进行人体姿势识别之后，我们可以将识别结果与图像结合起来，例如绘制骨架线、添加相关信息等。

下面是一个简单的代码示例：

<?php
// 创建一张空白图像
$image = imagecreatetruecolor(640, 480);

// 打开摄像头
$camera = new VideoCapture();

while (true) {
    // 获取摄像头实时图像
    $frame = $camera->read();

    // 进行人体姿势识别

    // 将识别结果绘制在图像上

    // 输出图像到浏览器
    header("Content-Type: image/jpeg");
    imagejpeg($image);

    // 释放资源
    imagedestroy($frame);
    imagedestroy($image);
}
?>

在上面的代码中，我们可以在//进行人体姿势识别的位置调用人体姿势识别的算法进行识别，并在//将识别结果绘制在图像上rrreee

Im obigen Code verwenden wir eine while-Schleife, um kontinuierlich das Echtzeitbild der Kamera abzurufen und es an den Browser auszugeben.

Erkennung menschlicher Posen🎜Bevor wir die Erkennung menschlicher Posen durchführen, müssen wir zunächst ein Modell trainieren. In TensorFlow kann die OpenPose-Bibliothek zur Schätzung der menschlichen Pose verwendet werden. OpenPose ist eine Open-Source-Bibliothek zur Schätzung menschlicher Posen, die eine dreidimensionale Schätzung menschlicher Posen in Echtzeit für mehrere Personen ermöglichen kann. 🎜

🎜Das spezifische Trainingsmodell und die Schritte zur Verwendung der OpenPose-Bibliothek gehen über den Rahmen dieses Artikels hinaus. Interessierte Leser können sich zum Lernen auf die offizielle Dokumentation beziehen. 🎜

🎜Kombinierte Erkennungsergebnisse🎜Nachdem wir das Echtzeit-Kamerabild erhalten und die menschliche Körperhaltung erkannt haben, können wir die Erkennungsergebnisse mit dem Bild kombinieren, z. B. Skelettlinien zeichnen, relevante Informationen hinzufügen usw. 🎜

🎜Das Folgende ist ein einfaches Codebeispiel: 🎜rrreee🎜Im obigen Code können wir den Algorithmus zur Erkennung der menschlichen Körperhaltung zur Erkennung an der Position //Erkennung der menschlichen Körperhaltung aufrufen Zeichnen Sie das Erkennungsergebnis auf das Bild an der Stelle von //Zeichnen Sie das Erkennungsergebnis auf das Bild. 🎜🎜In diesem Artikel werden kurz die theoretischen und praktischen Schritte der Verwendung von PHP zum Aufrufen der Kamera vorgestellt, um die Erkennung der menschlichen Körperhaltung zu realisieren. Durch das Erlernen und Beherrschen dieses Wissens können wir praktischere Anwendungen basierend auf Kameras entwickeln, wie z. B. Fitnessunterricht, Sportanalyse usw. 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwenden Sie PHP, um die Kamera aufzurufen, um die Erkennung der menschlichen Körperhaltung zu realisieren: von der Theorie zur Praxis. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!