Utiliser OpenCV en PHP pour les applications de vision par ordinateur

La vision par ordinateur est l'une des branches importantes dans le domaine de l'intelligence artificielle. Elle permet aux ordinateurs de percevoir et de comprendre automatiquement des signaux visuels tels que des images et des vidéos, et de réaliser des scénarios d'application tels que l'interaction homme-machine et le contrôle automatisé. OpenCV (Open Source Computer Vision Library) est une bibliothèque de vision par ordinateur open source populaire largement utilisée dans la vision par ordinateur, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et d'autres domaines.

Cet article présentera les méthodes et les étapes d'utilisation d'OpenCV pour implémenter des applications de vision par ordinateur en PHP. Tout d’abord, nous devons installer la bibliothèque d’extensions PHP OpenCV, puis écrire du code PHP pour implémenter des applications de vision par ordinateur.

Installer la bibliothèque d'extensions PHP d'OpenCV

La bibliothèque d'extensions PHP d'OpenCV fournit une interface pour utiliser OpenCV en PHP. Si vous avez déjà installé OpenCV et PHP, vous pouvez suivre les étapes ci-dessous pour installer la bibliothèque d'extensions PHP d'OpenCV :

1. Téléchargez le code source de la bibliothèque d'extensions PHP d'OpenCV, qui se trouve sur github.
2. Décompressez le package compressé téléchargé et entrez dans le répertoire de décompression.
3. Exécutez la commande phpize pour générer le fichier de configuration. phpize命令，生成configure文件。
4. 执行./configure 命令，生成Makefile文件。
5. 执行make命令，编译源码。
6. 执行sudo make install命令，安装扩展库。
7. 在php.ini中添加extension=opencv.so配置项，使PHP能够加载OpenCV的PHP扩展库。

编写PHP代码实现计算机视觉应用

安装完OpenCV的PHP扩展库后，可以编写PHP代码实现计算机视觉应用。下面我们来介绍几个常见的计算机视觉应用示例。

1. 人脸识别

人脸识别是计算机视觉的热门应用之一，可以实现人脸检测、人脸识别等功能。下面是一个简单的人脸识别示例代码：

<?php
$face_cascade = cvCascadeClassifier::load('/path/to/haarcascade_frontalface_default.xml');
$src = cvimread('/path/to/image.jpg');
$gray = cvcvtColor($src, cvCOLOR_BGR2GRAY);
$faces = [];
$face_cascade->detectMultiScale($gray, $faces, 1.1, 3, cvCASCADE_SCALE_IMAGE, [30, 30]);
foreach ($faces as $face) {
    $pt1 = new cvPoint($face->x, $face->y);
    $pt2 = new cvPoint($face->x + $face->width, $face->y + $face->height);
    cvectangle($src, $pt1, $pt2, [0, 0, 255], 2);
}
cvimshow('Face Detection', $src);
cvwaitKey();

代码中使用OpenCV的CascadeClassifier类加载Haar特征分类器，进行人脸检测。在检测到人脸时，使用cvectangle函数在图像上绘制人脸检测框。

2. 图像分割

图像分割是计算机视觉中的一个重要问题，其目的是将图像中的像素划分成不同的区域，以便进一步的图像分析和处理。下面是一个图像分割示例代码：

<?php
$src = cvimread('/path/to/image.jpg');
$gray = cvcvtColor($src, cvCOLOR_BGR2GRAY);
$median = cvmedianBlur($gray, 5);
$thresh = cvdaptiveThreshold($median, 255, cvADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cvTHRESH_BINARY, 11, 2);
$dst = new cvMat();
cvdistanceTransform($thresh, $dst, cvDIST_L2, cvDIST_MASK_5);
cv
ormalize($dst, $dst, 0, 1.0, cvNORM_MINMAX);
$heatmap = new cvMat();
cvpplyColorMap($dst, $heatmap, cvCOLORMAP_JET);
cvimshow('Segmentation', $heatmap);
cvwaitKey();

代码中使用了中值滤波、自适应阈值处理、距离变换等算法实现图像分割。在分割后，使用cvpplyColorMap函数实现图像的热力图可视化。

3. 目标跟踪

目标跟踪可以实现在视频中跟踪特定目标的功能，是计算机视觉中的一个重要研究方向。下面是一个目标跟踪示例代码：

<?php
$tracker = cvTrackerMedianFlow::create();
$src = cvVideoCapture::create('/path/to/video.mp4');
$src->set(cvCAP_PROP_POS_FRAMES, 0);
$src->read($frame);
$bbox = cvselectROI($frame, false);
$tracker->init($frame, $bbox);
while ($src->read($frame)) {
    $success = $tracker->update($frame, $bbox);
    if ($success) {
        cvectangle($frame, $bbox, [0, 255, 0], 2, 1);
    } else {
        cvputText($frame, 'Tracking failure detected', new cvPoint(100, 80), cvFONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, [0, 0, 255], 2);
    }
    cvimshow('Object Tracking', $frame);
    if (cvwaitKey(1) == 27) {
        break;
    }
}

代码中使用OpenCV的TrackerMedianFlow类实现目标跟踪。在每一帧中，使用tracker->update函数更新目标框，并使用cvectangle

Exécutez la commande ./configure pour générer le Makefile.

Exécutez la commande make pour compiler le code source.

Exécutez la commande sudo make install pour installer la bibliothèque d'extensions. 🎜🎜Ajoutez l'élément de configuration extension=opencv.so dans php.ini pour permettre à PHP de charger la bibliothèque d'extensions PHP OpenCV. 🎜🎜Écrivez du code PHP pour implémenter des applications de vision par ordinateur🎜🎜Après avoir installé la bibliothèque d'extensions PHP d'OpenCV, vous pouvez écrire du code PHP pour implémenter des applications de vision par ordinateur. Présentons quelques exemples courants d’applications de vision par ordinateur. 🎜🎜🎜Reconnaissance faciale🎜🎜La reconnaissance faciale est l'une des applications populaires de la vision par ordinateur, qui peut réaliser des fonctions telles que la détection et la reconnaissance faciales. Voici un exemple de code simple de reconnaissance faciale : 🎜rrreee🎜Le code utilise la classe CascadeClassifier d'OpenCV pour charger le classificateur de fonctionnalités Haar pour la détection des visages. Lorsqu'un visage est détecté, utilisez la fonction cvectangle pour dessiner un cadre de détection de visage sur l'image. 🎜

🎜Segmentation d'image🎜

🎜La segmentation d'image est un problème important en vision par ordinateur. Son objectif est de diviser les pixels de l'image en différentes zones pour une analyse et un traitement ultérieurs de l'image. Voici un exemple de code de segmentation d'image : 🎜rrreee🎜Le code utilise des algorithmes tels que le filtrage médian, le traitement de seuil adaptatif et la transformation de distance pour réaliser la segmentation d'image. Après segmentation, utilisez la fonction cv pplyColorMap pour visualiser la carte thermique de l'image. 🎜

🎜Suivi de cible🎜

🎜Le suivi de cible peut réaliser la fonction de suivi de cibles spécifiques dans des vidéos et constitue une direction de recherche importante en vision par ordinateur. Voici un exemple de code de suivi de cible : 🎜rrreee🎜Le code utilise la classe TrackerMedianFlow d'OpenCV pour implémenter le suivi de cible. Dans chaque image, utilisez la fonction tracker->update pour mettre à jour la zone cible, et utilisez la fonction cvectangle pour dessiner la zone de suivi dans l'image. 🎜🎜Résumé🎜🎜Cet article présente les méthodes et étapes d'utilisation d'OpenCV en PHP pour implémenter des applications de vision par ordinateur. En installant la bibliothèque d'extensions PHP d'OpenCV et en écrivant du code PHP, vous pouvez facilement implémenter diverses applications de vision par ordinateur, telles que la reconnaissance faciale, la segmentation d'images, le suivi de cibles, etc. Ces applications peuvent jouer un rôle important dans la surveillance de la sécurité, l'interaction homme-machine, le contrôle de l'automatisation et d'autres domaines. 🎜

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!