PHP はカメラを呼び出してリアルタイムの画像分析を実現します: 簡単なチュートリアルの共有

PHP がカメラを呼び出してリアルタイム画像解析を実現: 簡単なチュートリアルの共有

近年、人工知能の発展に伴い、リアルタイム画像解析があらゆる分野で広く利用されるようになりました。リアルタイム画像解析を実現するには、カメラからリアルタイム画像を取得する必要があります。この記事では、PHP を使用してカメラを呼び出し、リアルタイム画像の簡単な分析を行う方法を紹介します。以下は、チュートリアルの具体的な手順とコード例です。

ステップ 1: 必要なソフトウェアと拡張機能をインストールする
まず、必要なソフトウェアと拡張機能をいくつかインストールする必要があります。まず、単純な Web サーバーをローカルにセットアップできるように、PHP および Apache サービスがインストールされていることを確認します。次に、カメラを呼び出して PHP で画像を処理するために OpenCV 拡張機能をインストールする必要があります。次のコマンドを使用して OpenCV 拡張機能をインストールできます。

pecl install opencv

ステップ 2: カメラを接続する
PHP では、いくつかの関数を使用してカメラを接続し、制御する必要があります。まず、cv.VideoCapture 関数を使用してカメラ オブジェクトを作成する必要があります。たとえば、デフォルトのカメラを接続したい場合は、次のコードを使用できます:

$camera = new cvVideoCapture(0);

さらに、インデックス番号 1 の他のカメラを接続したい場合は、次のコードを使用できます:

$camera = new cvVideoCapture(1);

ステップ 3 : リアルタイム画像分析
カメラを接続すると、リアルタイムでカメラ画像を取得して分析できます。以下は、カメラ画像をリアルタイムに表示し、顔の存在を検出する簡単な例です。

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();

上記のコードでは、OpenCV が提供する顔検出アルゴリズム HOGDescriptor を使用します。まず、取得した画像フレームを保存するための Mat オブジェクト frame を作成します。次に、VideoCapture オブジェクトの read() 関数を使用して、カメラの画像フレームを継続的に読み取ります。次に、HOGDetectMultiScale() 関数を使用して画像内の顔を検出し、長方形のボックスでマークします。最後に、imshow() 関数を使用して画像をリアルタイムに表示し、waitKey() 関数を使用してキーボード入力を継続的に監視します。押すとプログラムが終了します。

ステップ 4: プログラムを実行する
最後に、上記のコードを PHP ファイルとして保存し、コマンド ラインでファイルを実行します。ウィンドウにカメラ画像がリアルタイムで表示され、画像内で検出された顔を示す長方形のボックスが表示されます。

概要
この記事のチュートリアルを通じて、PHP を使用してカメラを呼び出し、リアルタイム画像分析を実装する方法を学びました。独自のニーズに応じてさまざまな画像処理アルゴリズムとテクノロジを使用して、より複雑なリアルタイム画像分析機能を実現できます。この記事がお役に立てば幸いです!

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