Comment implémenter un système simple de reconnaissance faciale en ligne à l'aide de PHP

Comment utiliser PHP pour mettre en œuvre un système simple de reconnaissance faciale en ligne

Ces dernières années, avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, les systèmes de reconnaissance faciale ont été largement utilisés dans divers domaines. Le système de reconnaissance faciale peut réaliser une identification précise des identités individuelles en extrayant et en comparant les caractéristiques des images faciales. Cet article expliquera comment utiliser le langage PHP pour implémenter un système simple de reconnaissance faciale en ligne et donnera des exemples de code spécifiques.

1. Préparation de l'environnement

Tout d'abord, nous devons préparer l'environnement de développement correspondant. Vous devez installer le serveur PHP et Apache. Une fois l'installation terminée, ajoutez le chemin d'accès à PHP aux variables d'environnement du système afin de pouvoir exécuter des commandes PHP directement sur la ligne de commande.

2. Installer la bibliothèque OpenCV

Avant d'implémenter la fonction de reconnaissance faciale, nous devons d'abord installer la bibliothèque OpenCV. OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur open source qui fournit un grand nombre de fonctions de traitement d'images et de vision par ordinateur. Grâce à l'extension OpenCV de PHP, nous pouvons appeler la fonction d'interface de la bibliothèque OpenCV en PHP.

Tout d'abord, vous devez télécharger et installer la bibliothèque OpenCV depuis le site officiel d'OpenCV (https://opencv.org/). Une fois l'installation terminée, en appelant l'extension OpenCV dans le code PHP, vous pouvez utiliser les fonctions fournies par la bibliothèque OpenCV pour implémenter la reconnaissance faciale.

3. Téléchargement d'images

Avant de mettre en œuvre le système de reconnaissance faciale en ligne, nous devons d'abord que l'utilisateur télécharge l'image du visage à reconnaître sur le serveur. Afin d'implémenter la fonction de téléchargement d'images, vous pouvez utiliser le formulaire de téléchargement de fichiers HTML pour l'implémenter.

<form action="upload.php" method="post" enctype="multipart/form-data">
    <input type="file" name="image" accept="image/*">
    <input type="submit" value="上传">
</form>

Dans le code, nous utilisons un formulaire HTML pour fournir la fonctionnalité de téléchargement de fichiers. L'utilisateur peut sélectionner un fichier image et le soumettre via un formulaire au fichier upload.php sur le backend.

4. Traitement de l'image

Lorsque l'utilisateur télécharge l'image, nous traiterons l'image sur le backend. Plus précisément, nous utiliserons la bibliothèque OpenCV pour détecter les visages et étiqueter les régions du visage.

Dans le fichier upload.php, nous allons d'abord récupérer le fichier image téléchargé par l'utilisateur et l'enregistrer dans le dossier temporaire du serveur.

$imageFile = $_FILES['image']['tmp_name'];
$imageName = $_FILES['image']['name'];

$uploadsDirectory = 'uploads/';
$targetFile = $uploadsDirectory . basename($imageName);

move_uploaded_file($imageFile, $targetFile);

Ensuite, nous pouvons utiliser les fonctions fournies par la bibliothèque OpenCV pour la détection de visage. Vous trouverez ci-dessous un exemple de code simple pour détecter et étiqueter les visages dans les images.

if(extension_loaded('opencv')) {
    $image = cv::imread($targetFile, cv::IMREAD_COLOR);
    $grayImage = cv::cvtColor($image, cv::COLOR_BGR2GRAY);
    $cascade = new cv::CascadeClassifier();
    $cascade->load('haarcascade_frontalface_default.xml');
    $faces = $cascade->detectMultiScale($grayImage);

    foreach ($faces as $face) {
        $x = $face->x;
        $y = $face->y;
        $w = $face->width;
        $h = $face->height;
        cv::rectangle($image, new cv::Point($x, $y), new cv::Point($x + $w, $y + $h), new cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
    }

    cv::imshow("人脸识别", $image);
    cv::waitKey(0);
}

Dans le code, nous utilisons d'abord la fonction imread d'OpenCV pour lire le fichier image et le convertir en image en niveaux de gris. Ensuite, nous chargeons un modèle de reconnaissance faciale entraîné (haarcascade_frontalface_default.xml) et effectuons une détection de visage sur des images en niveaux de gris. Enfin, la fonction rectangle d'OpenCV est utilisée pour marquer les visages détectés dans l'image.

5. Déploiement du système

Lorsque le développement du système de reconnaissance faciale est terminé, nous devons le déployer sur un serveur Web afin que les utilisateurs puissent y accéder via un navigateur. Vous pouvez télécharger le code PHP et les fichiers associés dans un répertoire du serveur et configurer le serveur Apache.

Assurez-vous que les autorisations d'accès aux fichiers pour le répertoire sont correctement définies et que le chemin d'accès à la bibliothèque OpenCV est correctement configuré. Ensuite, utilisez votre navigateur pour accéder à l'URL du système de reconnaissance faciale, et vous pourrez télécharger l'image et effectuer une reconnaissance faciale.

Résumé :

Cet article présente comment utiliser le langage PHP pour implémenter un système simple de reconnaissance faciale en ligne. En utilisant la bibliothèque OpenCV et l'extension OpenCV de PHP, nous pouvons appeler la fonction d'interface de la bibliothèque OpenCV en PHP pour implémenter les fonctions de téléchargement d'images, de détection de visage et d'étiquetage. Une fois le développement terminé, le système est déployé sur le serveur Web. Les utilisateurs peuvent télécharger des images via le navigateur et mettre en œuvre la reconnaissance faciale en ligne.

Bien sûr, cet article n'est qu'un exemple simple, et le système de reconnaissance faciale actuel peut impliquer davantage de fonctions et d'algorithmes complexes. Mais j'espère que cet article pourra vous fournir une idée de mise en œuvre d'entrée de gamme et vous donner des exemples de code spécifiques pour vous aider à apprendre et à explorer davantage la technologie de reconnaissance faciale.

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!