PHP contrôle la caméra pour la reconnaissance faciale en temps réel : moyens d'améliorer la sécurité

PHP contrôle la caméra pour la reconnaissance faciale en temps réel : méthodes pour améliorer la sécurité

Résumé :
Avec les progrès de la technologie, la technologie de reconnaissance faciale est progressivement utilisée dans divers domaines, y compris le domaine de la sécurité. Cet article expliquera comment utiliser le langage PHP pour contrôler la caméra pour la reconnaissance faciale en temps réel afin d'améliorer la sécurité. L'article comprendra des exemples de code pour la détection et la reconnaissance des visages à l'aide de la bibliothèque OpenCV.

Mots clés : PHP, caméra, temps réel, reconnaissance faciale, OpenCV

Introduction :
Dans la société d'aujourd'hui, assurer la sécurité des personnes est devenu une tâche importante. La technologie de reconnaissance faciale est largement utilisée dans diverses industries en raison de ses caractéristiques efficaces et précises. Cet article se concentrera sur la façon d'utiliser le langage PHP pour contrôler la caméra pour la reconnaissance faciale en temps réel afin d'améliorer la sécurité.

1. Configurer l'environnement
Avant de commencer, nous devons nous assurer que les bibliothèques PHP et OpenCV ont été correctement construites. Assurez-vous que votre système prend en charge les extensions PHP. Vous pouvez afficher les extensions chargées en tapant php -m sur la ligne de commande. Ensuite, téléchargez et installez la bibliothèque OpenCV, en vous assurant qu'elle peut être correctement référencée dans le système.

2. Utilisez PHP pour contrôler la caméra
L'utilisation de PHP pour contrôler la caméra peut être réalisée en appelant des commandes système. Voici un exemple de code simple :

<?php
function captureImage($filename) {
    exec("raspistill -o $filename");
}
  
function showImage($filename) {
    echo "<img src='$filename' alt='captured image'>";
}
  
$filename = "captured.jpg";
captureImage($filename);
showImage($filename);
?>

Le code ci-dessus utilise la fonction exec pour appeler la commande raspistill du système, réalise l'opération de capture de la caméra et affiche l'image capturée sur la page Web.

3. Utilisez la bibliothèque OpenCV pour la détection des visages
OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur open source bien connue qui fournit de nombreuses fonctions puissantes, notamment la détection des visages. Nous pouvons utiliser la bibliothèque OpenCV pour la détection et la reconnaissance des visages en temps réel.

Tout d'abord, installez l'extension OpenCV en PHP et chargez le fichier de bibliothèque correspondant. Utilisez ensuite le code suivant pour la détection des visages :

<?php
$faceCascade = new CvCascade();
$faceCascade->load("haarcascade_frontalface_default.xml");

$camera = new CvCapture();
$frame = $camera->queryFrame();
$gray = $frame->convertColor(CV_BGR2GRAY);
$faces = $faceCascade->detectMultiScale($gray);

foreach ($faces as $face) {
    $frame->rectangle($face->x, $face->y, $face->x + $face->width, $face->y + $face->height);
}

$frame->showImage();
?>

Le code ci-dessus utilise le classificateur Haar Cascade d'OpenCV pour la détection des visages et utilise un rectangle pour marquer la zone du visage détectée.

4. Combiné avec un algorithme de reconnaissance faciale
Avant d'effectuer une reconnaissance faciale en temps réel, nous devons d'abord effectuer un entraînement facial. La formation du modèle donnera lieu à un fichier de formation pour la reconnaissance faciale. Nous pouvons utiliser l'algorithme LBP (Local Binary Patterns) d'OpenCV pour l'entraînement du visage.

<?php
$images = glob("train_images/*.jpg");
$labels = [0, 0, 1, 1]; // 训练集对应的标签

$lbph = new CvLBPHFaceRecognizer();
$lbph->train($images, $labels);

$faceCascade = new CvCascade();
$faceCascade->load("haarcascade_frontalface_default.xml");

$camera = new CvCapture();
$frame = $camera->queryFrame();
$gray = $frame->convertColor(CV_BGR2GRAY);
$faces = $faceCascade->detectMultiScale($gray);

foreach ($faces as $face) {
    $recognizedLabel = $lbph->predict($gray);
  
    if ($recognizedLabel == 0) {
        $label = "Tom";
    } else {
        $label = "Jane";
    }
  
    $frame->rectangle($face->x, $face->y, $face->x + $face->width, $face->y + $face->height);
    $frame->putText($label, new CvPoint($face->x, $face->y - 20), new CvFont(CV_FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, 1));
}

$frame->showImage();
?>

Dans le code ci-dessus, nous utilisons cv2.LBPHFaceRecognizer() pour entraîner le modèle de visage et utilisons le modèle entraîné pour reconnaître les images de caméra en temps réel.

Conclusion :
En utilisant PHP pour contrôler la caméra et en le combinant avec la bibliothèque OpenCV pour la détection et la reconnaissance des visages, nous pouvons implémenter un système de reconnaissance faciale en temps réel avec une sécurité améliorée. Cette méthode peut être appliquée à divers environnements, tels que le contrôle d'accès d'entreprise, les systèmes de surveillance, etc. Grâce à un apprentissage et une pratique continus, nous pouvons améliorer encore ce système et le rendre plus stable et plus précis.

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!