Comment implémenter la détection des coins à l'aide de PHP et de la bibliothèque OpenCV ?

Comment implémenter la détection des coins à l'aide de PHP et de la bibliothèque OpenCV ?

OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur open source qui fournit une multitude d'algorithmes de traitement d'images et de vision par ordinateur. En PHP, nous pouvons utiliser OpenCV pour implémenter la détection des coins via la bibliothèque d'extensions de PHP. Cet article présentera comment utiliser la bibliothèque OpenCV pour la détection des coins en PHP et l'illustrera avec des exemples de code.

1. Installez et configurez la bibliothèque d'extensions OpenCV

1. Téléchargez la bibliothèque OpenCV
   Tout d'abord, nous devons télécharger la dernière version de la bibliothèque OpenCV. La dernière version peut être trouvée et téléchargée sur le site officiel d'OpenCV (https://opencv.org/).
2. Installez la bibliothèque OpenCV
   Décompressez la bibliothèque OpenCV téléchargée et installez-la selon les étapes fournies dans la documentation officielle.
3. Installez la bibliothèque d'extensions OpenCV pour PHP
   Après avoir installé la bibliothèque OpenCV, nous devons télécharger et installer la bibliothèque d'extensions OpenCV pour PHP. Le code source de la bibliothèque d'extensions OpenCV de PHP peut être trouvé sur GitHub (https://github.com/php-opencv/php-opencv).

Le code source contient les instructions de compilation et d'installation de la bibliothèque d'extensions. Suivez les instructions pour compiler et installer.

4. Configurer la bibliothèque d'extensions OpenCV de PHP
   Une fois l'installation terminée, nous devons configurer le fichier de configuration PHP pour activer la bibliothèque d'extensions OpenCV. Dans le fichier php.ini, ajoutez la ligne suivante :

extension=opencv.so

Redémarrez le serveur web pour que la configuration prenne effet.

2. Code PHP pour implémenter la détection des coins

Ce qui suit est un exemple de code PHP simple qui montre comment utiliser la bibliothèque OpenCV pour la détection des coins :

<?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');

Le code ci-dessus charge d'abord la bibliothèque OpenCV, puis définit un Fonction detectorCorners pour effectuer la détection des coins. À l'intérieur de la fonction, nous chargeons d'abord l'image et la convertissons en niveaux de gris, puis utilisons la fonction cornerHarris pour la détection des coins, puis utilisons la fonction threshold pour la suppression non maximale, Enfin, utilisez la fonction circle pour marquer les points d'angle sur l'image d'origine. 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

Enfin, nous appelons la fonction detectCorners et transmettons le chemin de l'image pour effectuer la détection des coins, et utilisons les fonctions imshow et waitKey pour afficher les résultats.

Avec l'exemple de code ci-dessus, nous pouvons utiliser la bibliothèque OpenCV pour implémenter la détection de coins en PHP. 🎜

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!