PHP로 머신 비전 개발을 수행하는 방법은 무엇입니까?

머신비전은 이미지 처리, 컴퓨터 비전, 딥러닝 등 다양한 방향을 포괄하는 최근 인기 있는 기술 분야 중 하나입니다. PHP에서는 일부 오픈 소스 라이브러리와 도구를 사용하여 머신 비전을 개발할 수 있습니다. 참고할 수 있는 몇 가지 기본 방법과 도구는 다음과 같습니다.

1. 이미지 처리

이미지 처리는 머신 비전의 기초이며 이미지 읽기, 변환, 처리 및 저장과 같은 다양한 측면을 다룹니다. PHP에서는 이미지 처리를 위해 GD 라이브러리를 사용할 수 있습니다. GD 라이브러리는 JPEG, PNG 및 GIF 형식의 이미지를 생성하고 이러한 이미지를 처리하고 변환하는 데 사용할 수 있는 많은 공통 기능을 포함하는 PHP 확장입니다.

GD 라이브러리를 사용하면 이미지 크기 조정, 자르기, 필터링, 회전, 워터마킹, 텍스트 추가와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 PNG 형식 이미지의 크기를 지정된 크기로 조정하고 이를 JPEG 형식으로 저장할 수 있습니다.

$img = imagecreatefrompng('example.png');
$width = imagesx($img);
$height = imagesy($img);
$newImg = imagecreatetruecolor(200, 200);
imagecopyresampled($newImg, $img, 0, 0, 0, 0, 200, 200, $width, $height);
imagejpeg($newImg, 'example.jpg', 90);
imagedestroy($img);
imagedestroy($newImg);

2. Computer Vision

컴퓨터 비전은 머신 비전의 고급 분야로, 이미지 인식, 표적 감지 등을 포함합니다. , 얼굴 인식, 텍스트 인식 및 이미지 분할 및 기타 방향. PHP에서는 컴퓨터 비전 개발을 위해 OpenCV 라이브러리를 사용할 수 있습니다. OpenCV는 C++, Python, Java 등 여러 프로그래밍 언어를 지원하고 PHP 확장을 통해서도 호출할 수 있는 크로스 플랫폼 컴퓨터 비전 라이브러리입니다.

OpenCV 라이브러리를 사용하면 이미지 필터링, 가장자리 감지, 히스토그램 균등화, 색 공간 변환, 특징 추출 및 기타 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 JPEG 형식 이미지를 읽고, 회색조 처리를 수행하고, 원본 이미지와 처리된 이미지를 표시할 수 있습니다.

$img = cvimread('example.jpg', cvIMREAD_COLOR);
$grayImg = cvcvtColor($img, $grayImg, cvCOLOR_BGR2GRAY);
cvimshow('Original Image', $img);
cvimshow('Grayscale Image', $grayImg);
cvwaitKey();
cvdestroyAllWindows();

3. Deep Learning

딥 러닝은 머신 비전의 최첨단 분야로, 다양한 모델을 포괄합니다. 신경망, 컨볼루션 신경망, 순환 신경망 등이 사용됩니다. PHP에서는 딥러닝 개발을 위해 TensorFlow 또는 Keras와 같은 딥러닝 프레임워크를 사용할 수 있습니다. 이러한 프레임워크는 일반적으로 Python 및 C++와 같은 프로그래밍 언어를 지원하며 PHP 확장을 통해 호출할 수도 있습니다.

딥러닝 프레임워크를 사용하여 이미지 분류, 타겟 탐지, 얼굴 인식, 이미지 생성 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 JPEG 형식의 사진을 읽고, 대상 감지를 위해 Keras 프레임워크를 사용하고, 얼굴 위치를 감지 및 표시할 수 있습니다.

$model = kerasmodelsload_model('model.h5');
$img = cvimread('example.jpg', cvIMREAD_COLOR);
$width = imagesx($img);
$height = imagesy($img);
$blob = new cvMat(cvdnnlobFromImage($img, 1/255, new cvSize(300, 300), new cvScalar(), true, false));
$model->setInput($blob, 'data');
$result = $model->predict([])['detection_out'][0][0];
$x1 = $result[3] * $width;
$y1 = $result[4] * $height;
$x2 = $result[5] * $width;
$y2 = $result[6] * $height;
img = cvectangle($img, new cvPoint($x1, $y1), new cvPoint($x2, $y2), new cvScalar(0, 0, 255), 2);
cvimshow('Detected Faces', $img);
cvwaitKey();
cvdestroyAllWindows();

요약하자면, PHP의 머신 비전 개발에는 이미지 처리, 컴퓨터 비전이 포함됩니다. 딥 러닝 및 기타 여러 측면이 있습니다. 관련 도구와 라이브러리를 사용하여 이미지를 읽고 변환하고 처리하고 저장할 수 있으며 이미지 인식, 대상 감지, 얼굴 인식 및 이미지 생성과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 머신비전 기술이 더욱 발전함에 따라 PHP를 이용한 머신비전 개발은 점점 더 편리해지고 풍부해질 것이라고 믿습니다.

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