인공지능 기술이 지속적으로 발전하면서 영상처리와 얼굴 인식이 점점 더 널리 활용되고 있습니다. 서버측 언어인 PHP도 이러한 애플리케이션을 지원할 수 있습니다. 이 기사에서는 PHP를 통해 지능형 이미지 처리 및 얼굴 감지를 구현하는 방법을 소개합니다.
1. 지능형 이미지 처리
고화질 이미지는 더 나은 시각적 경험을 제공할 수 있지만 이미지 크기가 매우 커지고 웹 페이지 로딩 속도가 느려질 수도 있습니다. PHP는 이미지 크기를 압축하고 로딩 시간을 줄일 수 있는 몇 가지 이미지 처리 기능을 제공합니다.
예를 들어 ImageJPEG() 함수는 이미지를 jpeg 형식으로 출력할 수 있으며 출력 이미지 압축 비율을 제어할 수 있습니다.
$source_image = imagecreatefromjpeg("test.jpg"); $destination_image = imagecreatetruecolor($new_width, $new_height); imagecopyresampled($destination_image, $source_image, 0, 0, 0, 0, $new_width, $new_height, $original_width, $original_height); imagejpeg($destination_image, null, $quality);
PHP는 또한 다음과 같은 일련의 이미지 처리 기능을 제공합니다. 회전, 자르기, 워터마크 추가 등 이러한 기능은 웹 디자인에서 더 실용적입니다.
예를 들어 ImageRotate() 함수는 이미지를 특정 각도로 회전할 수 있습니다.
$source_image = imagecreatefromjpeg("test.jpg"); $destination_image = imagerotate($source_image, $angle, 0); imagejpeg($destination_image, null, $quality);
이미지 인식 기술을 사용하면 컴퓨터가 사진의 주요 내용을 자동으로 분석하고 분류 및 식별할 수 있습니다. . PHP에서는 Google Cloud Vision API와 같은 타사 API를 사용하여 이미지 콘텐츠를 기반으로 텍스트를 자동으로 분류, 표시, 설명, 감지할 수 있습니다.
예를 들어, 다음 코드는 Google Cloud Vision API를 호출하여 이미지 인식을 완료할 수 있습니다.
$client = new Google_Client(); $client->setApplicationName("AI Demo"); $client->setDeveloperKey("YOUR_DEVELOPER_KEY"); $service = new Google_Service_Vision($client); $image = file_get_contents('test.jpg', true); $request = new Google_Service_Vision_Image(); $request->setContent($image); $results = $service->images->annotate( $service->images->annotate(new Google_Service_Vision_AnnotateImageRequest( new Google_Service_Vision_Image(array('content' => base64_encode($image))), array('TEXT_DETECTION') ))->getResponses()[0] );
2. 얼굴 인식
스마트폰과 카메라의 대중화와 함께 얼굴 인식 기술이 점차 널리 사용되고 있습니다. 일부 타사 라이브러리 또는 API를 사용하여 PHP에서 얼굴 감지를 구현할 수도 있습니다.
OpenCV는 크로스 플랫폼 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리입니다. 이미지, 비디오 등의 멀티미디어 형식은 물론 얼굴 감지, 객체 인식, 이미지 추적 등 일반적인 컴퓨터 비전 문제도 처리할 수 있습니다. PHP에서는 OpenCV API를 호출하여 얼굴 인식과 같은 기능을 구현할 수 있습니다.
예를 들어 다음 코드는 OpenCV를 호출하여 얼굴 감지를 구현할 수 있습니다.
$face_cascade = new CascadeClassifier(); $face_cascade->load('haarcascade_frontalface_default.xml'); $src = imread('test.jpg'); $gray = cvtColor($src, COLOR_BGR2GRAY); $faces = new RectVector(); $face_cascade->detectMultiScale($gray, $faces); foreach ($faces as $face) { rectangle($src, $face->x, $face->y, $face->x + $face->width, $face->y + $face->height, Scalar::all(255)); } imwrite('result.jpg', $src);
Face++는 얼굴 인식, 분석 및 얼굴 감정 분석 API 서비스입니다. 이를 통해 개발자는 얼굴 감지, 눈, 입, 코, 얼굴 특징점 등의 기능을 신속하게 구현할 수 있습니다.
예를 들어 다음 코드는 Face++ API를 호출하여 얼굴 감지를 구현할 수 있습니다.
$client = new GuzzleHttpClient(); $response = $client->request('POST', 'https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect', [ 'multipart' => [ [ 'name' => 'api_key', 'contents' => 'YOUR_API_KEY', ], [ 'name' => 'api_secret', 'contents' => 'YOUR_API_SECRET', ], [ 'name' => 'image_file', 'contents' => fopen('test.jpg', 'r'), 'filename' => 'test.jpg', ], [ 'name' => 'return_attributes', 'contents' => 'gender,age,smiling,emotion', ], ], ]); $json = json_decode($response->getBody(), true);
Conclusion
이 기사에서는 PHP의 지능형 이미지 처리 및 얼굴 감지 애플리케이션을 소개합니다. PHP, 타사 API 또는 오픈 소스 라이브러리에서 제공하는 기능을 사용하여 이러한 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 물론, 이러한 애플리케이션에는 여전히 개선의 여지가 많이 있습니다. 우리는 더 가치 있는 애플리케이션 시나리오를 발견하기 위해 계속해서 새로운 기술을 시도할 수 있습니다.
위 내용은 PHP에서 지능형 이미지 처리 및 얼굴 감지를 수행하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!