PHP에서 이미지 인식 기술을 사용하는 방법-PHP 튜토리얼-php.cn

PHP에서 이미지 인식 기술을 사용하는 방법

PHPz

풀어 주다： 2023-06-11 12:30:01

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이미지 인식 기술은 컴퓨터가 이미지의 내용을 자동으로 식별하고 유용한 정보를 추출할 수 있도록 하는 인공 지능 분야의 중요한 분야입니다. 웹 애플리케이션에서는 인증번호 확인, 얼굴 인식, 이미지 검색 등 이미지 인식 기술이 널리 사용될 수 있다. 이번 글에서는 PHP에서 이미지 인식 기술을 활용하는 방법을 소개하겠습니다.

1. 종속 라이브러리 설치

먼저 서버에 필요한 종속 라이브러리를 설치해야 합니다. 그 중 가장 중요한 것은 이미지 속 텍스트를 인식하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 OCR 프로젝트인 Tesseract OCR 엔진입니다. 또한 이미지를 처리하는 데 사용할 수 있는 Gd 확장을 설치해야 합니다.

Ubuntu 시스템에서는 다음 명령을 사용하여 설치합니다.

sudo apt-get install tesseract-ocr libtesseract-dev
sudo apt-get install php-gd

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2. 이미지 인증 코드 인식

이미지 인증 코드는 악성 프로그램이 자동으로 계정을 등록하거나 공격하는 것을 방지하기 위해 많은 웹사이트에서 사용하는 수단입니다. 하지만 복잡한 인증번호를 입력하는 것은 사용자에게 불편함을 줍니다. 따라서 이미지 인식 기술을 이용하여 PHP가 자동으로 인증코드를 인식하도록 할 수 있습니다.

코드 예:

// 图像处理
$im = imagecreatefromjpeg('captcha.jpg');

// 处理后的图像
$image = imagecreatetruecolor(120, 70);

// 转换为灰度图像
imagefilter($im, IMG_FILTER_GRAYSCALE);

// 去除噪点
imagefilter($im, IMG_FILTER_CONTRAST, 255);

// 复制到新图像
imagecopyresampled($image, $im, 0, 0, 0, 0, 120, 70, 120, 70);

// 保存处理后的图像
imagejpeg($image, 'captcha_processed.jpg');

// 调用OCR识别验证码
$output = shell_exec('tesseract captcha_processed.jpg stdout -c tessedit_char_whitelist=0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz');

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이 예는 이미지 회색화, 노이즈 제거, 마지막으로 인식을 위한 Tesseract OCR 엔진 호출을 포함하여 jpg 형식의 인증 코드 이미지를 처리합니다. 인식 결과는 $output 변수에 저장됩니다.

3. 얼굴 인식

얼굴 인식은 사용자 신원 확인, 사진 관리 등에 사용할 수 있는 널리 사용되는 이미지 인식 기술입니다. PHP에서는 OpenCV 라이브러리를 사용하여 얼굴 인식을 구현할 수 있습니다.

OpenCV는 PHP 자체의 확장 라이브러리가 아니기 때문에 컴파일하고 설치해야 합니다.

코드 예:

// 加载图像
$im = cvLoadImage('test.jpg');

// 创建Cascade分类器
$face_cascade = cvLoadHaarClassifierCascade('haarcascade_frontalface_alt.xml');

// 识别人脸
$faces = cvHaarDetectObjects($im, $face_cascade, new CvMemStorage(), 1.5, 3, 0);

// 绘制识别结果
for ($i = 0; $i < count($faces); $i++) {
    cvRectangle($im, new CvPoint($faces[$i]-x, $faces[$i]-y), new CvPoint($faces[$i]-x + $faces[$i]-width, $faces[$i]-y + $faces[$i]-height), new CvScalar(0, 255, 0));
}

// 保存识别结果
cvSaveImage('test_result.jpg', $im);

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이 예는 OpenCV 라이브러리를 사용하여 jpg 형식 인물 이미지를 로드하고 특정 분류자를 통해 그 안의 얼굴을 감지합니다. 감지 결과는 직사각형 프레임으로 표시되며 새로운 jpg 이미지로 저장됩니다.

4. 이미지 검색

코드 예:

// 加载图像
$img1 = imagecreatefromjpeg('test1.jpg');
$img2 = imagecreatefromjpeg('test2.jpg');

// 计算Dhash值
$hash1 = dhash($img1);
$hash2 = dhash($img2);

// 计算汉明距离
$distance = hammingDistance($hash1, $hash2);

// 显示比对结果
echo $distance;

// Dhash算法实现
function dhash($im) {
    $im = imagecreatetruecolor(9, 8);
    imagecopyresampled($im, $src, 0, 0, 0, 0, 9, 8, imagesx($src), imagesy($src));
    $str = '';
    for ($y = 0; $y < 8; $y++) {
        $val = 0;
        for ($x = 0; $x < 8; $x++) {
            $curr = imagecolorat($im, $x, $y) & 0xFF;
            $next = imagecolorat($im, $x+1, $y) & 0xFF;
            $val <<= 1;
            $val |= ($curr > $next) ? 1 : 0;
        }
        $str .= sprintf('%02x', $val);
    }
    return $str;
}
// 计算汉明距离
function hammingDistance($str1, $str2) {
    $distance = 0;
    $len = strlen($str1);
    for ($i = 0; $i < $len; $i++) {
        if ($str1[$i] != $str2[$i]) {
            $distance++;
        }
    }
    return $distance;
}

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이 예는 Dhash 알고리즘을 사용하여 jpg 형식의 두 이미지를 비교하고 두 이미지 사이의 해밍 거리를 계산합니다. 해밍 거리가 작을수록 이미지의 유사성이 높아집니다.

요약:

본 글의 소개를 통해 이미지 인증코드 인식, 얼굴 인식, 이미지 검색 등 PHP에서 이미지 인식 기술을 활용하는 방법을 배웠습니다. 이러한 기술은 웹 애플리케이션의 보안과 인텔리전스를 향상시키고 사용자에게 보다 편리하고 풍부한 기능을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

위 내용은 PHP에서 이미지 인식 기술을 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!