PHP appelle la caméra pour réaliser une analyse d'image en temps réel : partage de tutoriel simple

PHP appelle la caméra pour réaliser une analyse d'images en temps réel : partage simple de tutoriels

Ces dernières années, avec le développement de l'intelligence artificielle, l'analyse d'images en temps réel a été largement utilisée dans tous les horizons. Pour réaliser une analyse d’images en temps réel, nous devons obtenir des images en temps réel de la caméra. Cet article explique comment utiliser PHP pour appeler la caméra et effectuer une analyse simple des images en temps réel. Vous trouverez ci-dessous les étapes spécifiques et les exemples de code du didacticiel.

Étape 1 : Installer les logiciels et les extensions requis
Tout d'abord, nous devons installer plusieurs logiciels et extensions nécessaires. Tout d’abord, assurez-vous d’avoir installé les services PHP et Apache afin de pouvoir configurer un simple serveur Web localement. Deuxièmement, nous devons installer l'extension OpenCV pour appeler la caméra et traiter les images en PHP. Vous pouvez installer l'extension OpenCV via la commande suivante :

pecl install opencv

Étape 2 : Connecter la caméra
En PHP, nous devons connecter et contrôler la caméra via certaines fonctions. Tout d’abord, nous devons créer un objet caméra à l’aide de la fonction cv.VideoCapture. Par exemple, si vous souhaitez connecter la caméra par défaut, vous pouvez utiliser le code suivant : cv.VideoCapture函数创建一个摄像头对象。例如，如果你想连接默认的摄像头，可以使用以下代码：

$camera = new cvVideoCapture(0);

此外，如果你想连接其他索引号为1的摄像头，可以使用以下代码：

$camera = new cvVideoCapture(1);

步骤3：实时图像分析
一旦我们连接了摄像头，我们就可以实时获取摄像头的图像，并进行分析。以下是一个简单的示例，用于实时显示摄像头图像，并检测是否存在人脸。

while (true) {
    $frame = new cvMat();
    $camera->read($frame);
    
    if (!$frame->empty()) {
        $faceDetector = cvHOGDescriptor::getDefaultPeopleDetector();
        $faces = [];
        cvcv::HOGDetectMultiScale($frame, $faces, $faceDetector);
        
        foreach ($faces as $face) {
            cvcv::rectangle($frame, $face, new cvScalar(0, 255, 0));
        }
        
        cvcv::imshow('Camera', $frame);
    }
    
    if (cvcv::waitKey(1) == 27) {
        break;
    }
}

$camera->release();
cvcv::destroyAllWindows();

在上述代码中，我们使用了OpenCV提供的人脸检测算法HOGDescriptor。首先，我们创建了一个Mat对象frame，用于存储获取的图像帧。然后，我们使用VideoCapture对象的read()函数不断读取摄像头的图像帧。接下来，我们使用HOGDetectMultiScale()函数检测图像中的人脸，并用矩形框标记出来。最后，我们使用imshow()函数实时显示图像，并使用waitKey()rrreee

De plus, si vous souhaitez connecter une autre caméra avec le numéro d'index 1, vous pouvez utiliser le code suivant :

rrreee
Étape 3 : En direct Analyse d'image

Une fois connectés à la caméra, nous pouvons obtenir l'image de la caméra en temps réel et l'analyser. Ci-dessous un exemple simple permettant d'afficher une image de caméra en temps réel et de détecter la présence d'un visage.

rrreee
Dans le code ci-dessus, nous utilisons l'algorithme de détection de visage HOGDescriptor fourni par OpenCV. Tout d'abord, nous créons un objet Mat frame pour stocker le cadre d'image acquis. Ensuite, nous utilisons la fonction read() de l'objet VideoCapture pour lire en continu les images de la caméra. Ensuite, nous utilisons la fonction HOGDetectMultiScale() pour détecter les visages dans l'image et les marquer avec des cases rectangulaires. Enfin, nous utilisons la fonction imshow() pour afficher l'image en temps réel, et utilisons la fonction waitKey() pour surveiller en permanence la saisie au clavier lorsque la touche ESC est enfoncée. Si vous appuyez sur le clavier, le programme se termine.

🎜Étape 4 : Exécutez le programme🎜Enfin, enregistrez le code ci-dessus en tant que fichier PHP et exécutez le fichier dans la ligne de commande. Vous verrez une fenêtre affichant l'image de la caméra en temps réel, avec des cases rectangulaires marquant les visages détectés dans l'image. 🎜🎜Résumé🎜Grâce au tutoriel de cet article, nous avons appris à utiliser PHP pour appeler la caméra et implémenter l'analyse d'images en temps réel. Vous pouvez utiliser différents algorithmes et technologies de traitement d'image en fonction de vos propres besoins pour obtenir des fonctions d'analyse d'image en temps réel plus complexes. J'espère que cet article vous sera utile ! 🎜

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!