Bibliothèque PHP et OpenCV : Comment faire de la reconnaissance d'expressions faciales dans les images ?

Bibliothèque PHP et OpenCV : Comment faire de la reconnaissance d'expressions faciales dans les images ?

Introduction : 
La reconnaissance des expressions faciales est l'une des directions de recherche importantes dans le domaine de la vision par ordinateur. Elle peut être appliquée à de nombreux scénarios pratiques, tels que l'interaction homme-machine, la surveillance des émotions, etc. Cet article expliquera comment utiliser les bibliothèques PHP et OpenCV pour implémenter la reconnaissance des expressions faciales dans les images et joindra un exemple de code.

1. Préparation
Avant de commencer, nous devons préparer quelques outils et environnement.

1. Installez la bibliothèque OpenCV
OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur open source qui fournit de nombreuses fonctions et classes liées au traitement d'images et à la vision par ordinateur. Pour utiliser OpenCV, nous devons d'abord l'installer. Vous trouverez ci-dessous la commande pour installer OpenCV sur le système Ubuntu :

sudo apt-get install libopencv-dev

2. Installer l'extension PHP
Puisque nous allons utiliser PHP pour écrire du code, nous devons également installer l'extension OpenCV pour PHP. Il peut être installé via la commande suivante :

sudo apt-get install php7.4-opencv

3. Préparer des images de test
Afin de tester notre code de reconnaissance d'expressions faciales, nous devons préparer quelques images. Certaines images contenant des visages et différentes expressions peuvent être téléchargées sur Internet et enregistrées localement.

2. Écrivez le code
Nous pouvons maintenant commencer à écrire le code pour la reconnaissance des expressions faciales. Voici un exemple de code simple pour détecter des visages et reconnaître des expressions dans des images :

<?php
// 导入OpenCV和PHP扩展
use OpenCVHighgui{
    CV_LOAD_IMAGE_COLOR,
    imshow,
    waitKey
};
use OpenCV{CascadeClassifier, Mat};

// 加载人脸检测模型
$cascade = new CascadeClassifier();
$cascade->load('haarcascade_frontalface_default.xml');

// 加载表情识别模型
$recognizer = LBPHFaceRecognizer::create();
$recognizer->read('face_recognizer.yml');
$labels = ['Angry', 'Happy', 'Neutral', 'Sad'];

// 加载测试图像
$image = imread('test_image.jpg', CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

// 转换图像为灰度
$gray = cvtColor($image, CV_BGR2GRAY);

// 检测人脸
$faces = [];
$cascade->detectMultiScale($gray, $faces);

// 对每个检测到的人脸进行表情识别
foreach ($faces as $face) {
    // 提取人脸
    $roi = $gray->submat($face);

    // 调整图像大小
    $resized = resize($roi, new Mat(100, 100));

    // 预测表情
    $label = 0;
    $confidence = 0;
    $recognizer->predict($resized, $label, $confidence);

    // 显示表情结果
    rectangle($image, $face->x, $face->y, $face->x + $face->width, $face->y + $face->height, Scalar::all(255));
    putText($image, $labels[$label], new Point($face->x, $face->y - 20), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, Scalar::all(255));
}

// 显示图像
imshow('Facial Expression Recognition', $image);
waitKey(0);

3. Exécutez le code
Après avoir fini d'écrire le code, nous pouvons l'exécuter avec la commande suivante :

php facial_expression_recognition.php

Après l'exécution, nous devrions pouvoir pour voir les visages détectés dans l'image et les expressions correspondantes marquées sur chaque visage.

Conclusion :
En utilisant les bibliothèques PHP et OpenCV, nous pouvons facilement implémenter la reconnaissance des expressions faciales dans les images. Cet article fournit un exemple de code simple capable de détecter des visages et de reconnaître des expressions dans des images. Les lecteurs peuvent développer et optimiser en fonction des besoins réels.

Remarque : L'utilisation spécifique des bibliothèques et des classes impliquées dans les exemples de cet article peut changer en fonction de la version, veuillez l'adapter en fonction de la situation réelle.

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!