Comment implémenter la détection des points caractéristiques du visage à l'aide des bibliothèques PHP et OpenCV ?

Comment implémenter la détection des points caractéristiques du visage à l'aide des bibliothèques PHP et OpenCV ?

La détection des points caractéristiques du visage est une tâche très importante dans le domaine de la vision par ordinateur. Elle peut être utilisée dans de nombreuses applications, telles que la reconnaissance faciale, la reconnaissance d'expressions, etc. Dans cet article, nous présenterons comment utiliser le langage PHP et la bibliothèque OpenCV pour implémenter la détection des points caractéristiques du visage et joindrons des exemples de code.

Tout d'abord, nous devons préparer l'environnement suivant :

1. Installer l'environnement PHP Il est recommandé d'utiliser PHP version 7 ou supérieure.
2. Téléchargez, compilez et installez la bibliothèque OpenCV Vous pouvez télécharger le code source via le site officiel (https://opencv.org/) et compiler et installer selon la documentation officielle.

Une fois l'installation terminée, nous pouvons commencer à écrire du code PHP.

<?php
// 加载OpenCV库
$opencvPath = '/path/to/opencv/library';
$opencvLibPath = $opencvPath . '/lib';
$opencvIncludePath = $opencvPath . '/include';
$pathEnv = getenv('PATH');
putenv('PATH=' . $opencvLibPath . ':' . $pathEnv);
putenv('LD_LIBRARY_PATH=' . $opencvLibPath);

// 加载人脸特征点检测模型
$faceCascadePath = '/path/to/haarcascade_frontalface_alt.xml';
$faceCascade = new CvHaarClassifierCascade(cvLoad($faceCascadePath));

// 加载人脸特征点检测器
$faceDetector = new CvHaarDetector($faceCascade);

// 读取待检测的图像
$imagePath = '/path/to/image.jpg';
$image = new CvImage($imagePath, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

// 转为灰度图
$grayImage = $image->convertColor(CV_BGR2GRAY);

// 执行人脸检测
$faces = $faceDetector->detect($grayImage);

// 遍历检测到的人脸
foreach ($faces as $face) {
    // 获取人脸区域
    $rect = $face->getRect();

    // 在原图上绘制人脸区域矩形框
    $image->rectangle($rect, new CvScalar(255, 0, 0)); // 红色矩形框

    // 获取人脸特征点
    $landmarkDetectorPath = '/path/to/shape_predictor_68_face_landmarks.dat';
    $landmarkDetector = new DlibLandmarkDetector($landmarkDetectorPath);
    $landmarks = $landmarkDetector->detect($grayImage, $face);

    // 绘制人脸特征点
    foreach ($landmarks as $point) {
        $image->circle($point, 2, new CvScalar(0, 255, 0)); // 绿色圆点
    }
}

// 显示图像
$image->show();

Dans le code ci-dessus, nous chargeons d'abord la bibliothèque OpenCV et définissons les variables d'environnement. Ensuite, nous chargeons le modèle de détection de points caractéristiques du visage, qui est utilisé pour détecter les visages. Ensuite, nous lisons l’image à détecter et la convertissons en niveaux de gris. Grâce au détecteur de visage, nous pouvons obtenir la zone du visage détectée. Ensuite, nous chargeons le détecteur de repères faciaux et l’utilisons pour détecter les repères faciaux. Enfin, nous dessinons un cadre rectangulaire de la zone du visage et des points caractéristiques du visage sur l'image d'origine.

Veuillez noter que de nombreux chemins dans le code ci-dessus doivent être remplacés par des chemins réels. Vous pouvez le modifier en fonction de votre environnement réel.

Avant d'exécuter le code ci-dessus, nous devons également installer l'extension PHP appropriée. Vous pouvez utiliser les commandes suivantes pour installer les extensions « Dlib » et « OpenCV » :

$ pecl install dlib
$ pecl install opencv

Une fois le téléchargement terminé, vous devez également ajouter les éléments de configuration suivants au fichier php.ini :

extension=dlib.so
extension=opencv.so

Enregistrez et redémarrez PHP serveur pour exécuter le code ci-dessus.

Grâce à l'exemple de code ci-dessus, nous pouvons rapidement implémenter la détection des points caractéristiques du visage à l'aide des bibliothèques PHP et OpenCV. Cela offre aux développeurs un moyen simple et efficace d’implémenter des applications liées au visage. J'espère que cet article vous aidera !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!