Bibliothèques PHP et OpenCV : Comment faire une segmentation d'images isolées ?

Bibliothèques PHP et OpenCV : Comment faire une segmentation d'images isolées ?

Résumé : La segmentation d'images isolées est l'une des tâches importantes de la vision par ordinateur. Cet article expliquera comment utiliser les bibliothèques PHP et OpenCV pour implémenter la segmentation d'images isolées et fournira des exemples de code pertinents.

Introduction

Avec le développement continu de la technologie de vision par ordinateur, la segmentation d'images est devenue l'un des domaines de recherche populaires. Le but de la segmentation d’image est de segmenter l’image en plusieurs régions ayant une signification sémantique indépendante. Cela a de nombreuses applications dans de nombreux domaines d'application tels que la détection d'objets, l'amélioration d'images et la vision robotique.

OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur open source qui fournit de riches fonctions de traitement et d'analyse d'images. PHP est un langage de script généraliste largement utilisé dans le développement Web. En combinant les bibliothèques PHP et OpenCV, nous pouvons automatiser le traitement et l'analyse des images.

Cet article se concentrera sur la façon d'utiliser les bibliothèques PHP et OpenCV pour effectuer une segmentation d'images isolées. Nous utiliserons l'algorithme de segmentation d'image d'OpenCV pour segmenter l'image et utiliserons PHP pour écrire le code et le traitement associé.

Étape 1 : Installer la bibliothèque OpenCV

Tout d'abord, nous devons installer la bibliothèque OpenCV dans l'environnement PHP. Nous pouvons installer OpenCV via la commande suivante :

sudo apt-get install libopencv-dev

Étape 2 : Charger l'image

En PHP, nous pouvons utiliser les fonctions fournies par OpenCV pour charger l'image. Voici un exemple de code pour charger une image :

$image = cvimread('path/to/image.jpg');

Étape 3 : Segmentation d'image

Ensuite, nous devons choisir un algorithme de segmentation d'image approprié pour la segmentation. Ici, nous choisissons l'algorithme GrabCut fourni par OpenCV. Voici un exemple de code pour la segmentation d'image à l'aide de l'algorithme GrabCut :

$mask = new cvMat();
$bgdModel = new cvMat();
$fgdModel = new cvMat();

$rect = new cvRect(50, 50, 450, 290);
cvgrabCut($image, $mask, $rect, $bgdModel, $fgdModel, 5, cvGC_INIT_WITH_RECT);

$mask = cvcompare($mask, cvGC_PR_FGD, cvCMP_EQ);

Étape 4 : Afficher les résultats

Enfin, nous pouvons utiliser la fonction d'OpenCV pour afficher l'image segmentée. Voici un exemple de code qui montre les résultats :

$result = new cvMat();
$image.copyTo($result, $mask);

cvimshow('Segmentation Result', $result);
cvwaitKey();

Exemple de code

Voici un exemple de code complet qui montre comment effectuer une segmentation d'images isolées à l'aide des bibliothèques PHP et OpenCV :

<?php
require_once 'vendor/autoload.php';

use OpenCV as cv;

$image = cvimread('path/to/image.jpg');

$mask = new cvMat();
$bgdModel = new cvMat();
$fgdModel = new cvMat();

$rect = new cvRect(50, 50, 450, 290);
cvgrabCut($image, $mask, $rect, $bgdModel, $fgdModel, 5, cvGC_INIT_WITH_RECT);

$mask = cvcompare($mask, cvGC_PR_FGD, cvCMP_EQ);

$result = new cvMat();
$image.copyTo($result, $mask);

cvimshow('Segmentation Result', $result);
cvwaitKey();

Conclusion

Grâce à l'introduction de cet article, nous apprenons Apprenez à utiliser les bibliothèques PHP et OpenCV pour réaliser une segmentation d'images isolées. Nous avons d'abord appris à charger une image, puis à choisir un algorithme de segmentation d'image approprié pour la segmentation. Enfin, nous utilisons la fonction d'OpenCV pour afficher les résultats de la segmentation. Grâce à ces étapes, nous pouvons facilement automatiser la segmentation d'images isolées.

Références

1. Documentation OpenCV : https://docs.opencv.org/
2. PHP OpenCV : https://github.com/php-opencv/php-opencv

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!