Wie implementiert man die Eckenerkennung mithilfe der PHP- und OpenCV-Bibliothek?

Wie implementiert man die Eckenerkennung mithilfe der PHP- und OpenCV-Bibliothek?

OpenCV ist eine Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek, die eine Fülle von Bildverarbeitungs- und Computer-Vision-Algorithmen bereitstellt. In PHP können wir OpenCV verwenden, um die Eckenerkennung über die PHP-Erweiterungsbibliothek zu implementieren. In diesem Artikel wird die Verwendung der OpenCV-Bibliothek zur Eckenerkennung in PHP vorgestellt und anhand von Codebeispielen veranschaulicht.

1. Installieren und konfigurieren Sie die OpenCV-Erweiterungsbibliothek

1. Laden Sie die OpenCV-Bibliothek herunter
   Zuerst müssen wir die neueste Version der OpenCV-Bibliothek herunterladen. Die neueste Version kann auf der offiziellen Website von OpenCV (https://opencv.org/) gefunden und heruntergeladen werden.
2. Installieren Sie die OpenCV-Bibliothek.
   Entpacken Sie die heruntergeladene OpenCV-Bibliothek und installieren Sie sie gemäß den Schritten in der offiziellen Dokumentation.
3. Installieren Sie die OpenCV-Erweiterungsbibliothek für PHP
   Nach der Installation der OpenCV-Bibliothek müssen wir die OpenCV-Erweiterungsbibliothek für PHP herunterladen und installieren. Den Quellcode für die OpenCV-Erweiterungsbibliothek von PHP finden Sie auf GitHub (https://github.com/php-opencv/php-opencv).

Der Quellcode enthält Kompilierungs- und Installationsanweisungen für die Erweiterungsbibliothek. Befolgen Sie die Anweisungen zum Kompilieren und Installieren.

4. Konfigurieren Sie die OpenCV-Erweiterungsbibliothek von PHP.
   Nach Abschluss der Installation müssen wir die PHP-Konfigurationsdatei konfigurieren, um die OpenCV-Erweiterungsbibliothek zu aktivieren. Fügen Sie in der Datei php.ini die folgende Zeile hinzu:

extension=opencv.so

Starten Sie den Webserver neu, damit die Konfiguration wirksam wird.

2. PHP-Code zur Implementierung der Eckenerkennung

Das Folgende ist ein einfaches PHP-Codebeispiel, das zeigt, wie die OpenCV-Bibliothek zur Eckenerkennung verwendet wird:

<?php
// 加载OpenCV库
if (!extension_loaded('opencv')) {
    dl('opencv.' . PHP_SHLIB_SUFFIX);
}

// 角点检测函数
function detectCorners($imagePath) {
    // 加载图像并转为灰度图像
    $image = cvimread($imagePath, cvIMREAD_GRAYSCALE);

    // 定义参数
    $blockSize = 3; // 角点检测算法中的窗口大小
    $kSize = 3; // Sobel算子的参数
    $k = 0.04; // 角点响应函数中的参数

    // 进行角点检测
    $corners = cvcornerHarris($image, $blockSize, $kSize, $k);

    // 进行非最大值抑制
    cv    hreshold($corners, $corners, 0.01, 255, cvTHRESH_BINARY);

    // 将角点标记在原始图像上
    $result = cvcvtColor($image, cvCOLOR_GRAY2BGR);
    for ($i = 0; $i < $corners->rows; $i++) {
        for ($j = 0; $j < $corners->cols; $j++) {
            if ($corners->get($i, $j)[0] > 0) {
                cvcircle($result, new cvPoint($j, $i), 3, new cvScalar(0, 0, 255), cvFILLED);
            }
        }
    }

    // 显示结果
    cvimshow('Corners', $result);
    cvwaitKey();
}

// 调用角点检测函数
detectCorners('image.jpg');

Der obige Code lädt zuerst die OpenCV-Bibliothek und definiert dann einen Funktion „DetectCorners“ zur Durchführung der Eckenerkennung. Innerhalb der Funktion laden wir zuerst das Bild und konvertieren es in Graustufen, dann verwenden wir die Funktion cornerHarris zur Eckenerkennung und dann die Funktion threshold für die nicht maximale Unterdrückung. Verwenden Sie abschließend die Funktion circle, um die Eckpunkte auf dem Originalbild zu markieren. detectCorners函数来进行角点检测。在函数内部，我们首先加载图像并将其转换为灰度图像，然后使用cornerHarris函数进行角点检测，接着使用threshold函数进行非最大值抑制，最后使用circle函数将角点标记在原始图像上。

最后，我们调用detectCorners函数并传入图像路径来进行角点检测，并使用imshow和waitKey

Schließlich rufen wir die Funktion detectCorners auf und übergeben den Bildpfad, um die Eckenerkennung durchzuführen, und verwenden die Funktionen imshow und waitKey zur Anzeige die Ergebnisse.

Mit dem obigen Codebeispiel können wir die OpenCV-Bibliothek verwenden, um die Eckenerkennung in PHP zu implementieren. 🎜

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