Utiliser PHP pour appeler la caméra afin de réaliser la reconnaissance de la posture humaine : de la théorie à la pratique

Utilisez PHP pour appeler la caméra afin de réaliser la reconnaissance de la posture humaine : de la théorie à la pratique

La technologie des caméras est devenue une technologie courante dans la vie quotidienne. On retrouve l'existence de caméras sur les ordinateurs, les téléphones portables, les appareils intelligents, etc. Les technologies telles que la reconnaissance d’images et la reconnaissance faciale à l’aide de caméras sont largement utilisées dans divers domaines. Cet article explique comment utiliser le langage de programmation PHP pour appeler la caméra et utiliser l'algorithme de reconnaissance de posture humaine pour s'entraîner.

1. Base théorique
Il existe de nombreuses façons d'obtenir des images via des caméras, la plus courante étant d'utiliser la bibliothèque de traitement d'images GD de PHP pour obtenir des images. La bibliothèque GD est un ensemble de bibliothèques de fonctions utilisées pour traiter les images. Elle peut effectuer des opérations telles que le recadrage, la mise à l'échelle et la rotation des images. Nous pouvons utiliser les fonctions de la bibliothèque GD pour obtenir des images en temps réel capturées par la caméra.

La reconnaissance de posture humaine est une technologie dans le domaine de la vision par ordinateur, qui utilise principalement des algorithmes de reconnaissance d'images pour identifier automatiquement les postures humaines. Une méthode courante consiste à entraîner un modèle via des algorithmes d’apprentissage automatique, puis à utiliser ce modèle pour prédire la posture humaine. Dans cet article, nous utiliserons TensorFlow, une bibliothèque d'apprentissage automatique open source, pour la reconnaissance des gestes humains.

2. Étapes pratiques

1. Préparer l'environnement
   Tout d'abord, nous devons installer les bibliothèques PHP et GD et TensorFlow. Lors de l'installation de la bibliothèque GD, vous pouvez choisir différentes méthodes d'installation en fonction de votre système d'exploitation et de la version de PHP. TensorFlow peut être installé via le guide d'installation fourni sur le site officiel.
2. Appel de la caméra
   En PHP, nous pouvons utiliser la fonction imagecreatetruecolor() pour créer une image vierge, puis utiliser la fonction imagecopy() pour copier l'image réelle. image temporelle obtenue par la caméra sur cette image vierge. Voici un exemple de code simple : imagecreatetruecolor()函数来创建一张空白图像，然后使用imagecopy()函数将摄像头获取的实时图像复制到这张空白图像上。下面是一个简单的代码示例：

<?php
// 创建一张空白图像
$image = imagecreatetruecolor(640, 480);

// 打开摄像头
$camera = new VideoCapture();

while (true) {
    // 获取摄像头实时图像
    $frame = $camera->read();

    // 复制图像到空白图像上
    imagecopy($image, $frame, 0, 0, 0, 0, 640, 480);

    // 输出图像到浏览器
    header("Content-Type: image/jpeg");
    imagejpeg($image);

    // 释放资源
    imagedestroy($frame);
    imagedestroy($image);
}
?>

在上面的代码中，我们使用了一个while循环来持续获取摄像头的实时图像，并将其输出到浏览器上。

3. 人体姿势识别
   在进行人体姿势识别之前，我们需要首先训练一个模型。在TensorFlow中，可以使用OpenPose库来进行人体姿势估计。OpenPose是一个开源的人体姿势估计库，可以实现多人、实时、三维人体姿势估计。

具体的训练模型和使用OpenPose库的步骤超出了本文的范围，感兴趣的读者可以参考官方文档进行学习。

4. 结合识别结果
   在获取到摄像头实时图像并进行人体姿势识别之后，我们可以将识别结果与图像结合起来，例如绘制骨架线、添加相关信息等。

下面是一个简单的代码示例：

<?php
// 创建一张空白图像
$image = imagecreatetruecolor(640, 480);

// 打开摄像头
$camera = new VideoCapture();

while (true) {
    // 获取摄像头实时图像
    $frame = $camera->read();

    // 进行人体姿势识别

    // 将识别结果绘制在图像上

    // 输出图像到浏览器
    header("Content-Type: image/jpeg");
    imagejpeg($image);

    // 释放资源
    imagedestroy($frame);
    imagedestroy($image);
}
?>

在上面的代码中，我们可以在//进行人体姿势识别的位置调用人体姿势识别的算法进行识别，并在//将识别结果绘制在图像上rrreee

Dans le code ci-dessus, nous utilisons une boucle while pour obtenir en continu l'image en temps réel de la caméra et la transmettre au navigateur.

Reconnaissance des poses humaines🎜Avant la reconnaissance des poses humaines, nous devons d'abord former un modèle. Dans TensorFlow, la bibliothèque OpenPose peut être utilisée pour l'estimation de la pose humaine. OpenPose est une bibliothèque open source d'estimation de pose humaine qui peut réaliser une estimation de pose humaine multi-personnes, en temps réel et en trois dimensions. 🎜

🎜Le modèle de formation spécifique et les étapes d'utilisation de la bibliothèque OpenPose dépassent le cadre de cet article. Les lecteurs intéressés peuvent se référer à la documentation officielle pour l'apprentissage. 🎜

🎜Résultats de reconnaissance combinés🎜Après avoir obtenu l'image de la caméra en temps réel et effectué la reconnaissance de la posture humaine, nous pouvons combiner les résultats de reconnaissance avec l'image, comme tracer des lignes de squelette, ajouter des informations pertinentes, etc. 🎜

🎜Ce qui suit est un exemple de code simple : 🎜rrreee🎜Dans le code ci-dessus, nous pouvons appeler l'algorithme de reconnaissance de posture humaine pour la reconnaissance à la position de //Reconnaissance de posture humaine, Et dessiner le résultat de la reconnaissance sur l'image à l'emplacement de //Dessiner le résultat de la reconnaissance sur l'image. 🎜🎜Cet article présente brièvement les étapes théoriques et pratiques de l'utilisation de PHP pour appeler la caméra afin de réaliser la reconnaissance de la posture humaine. En apprenant et en maîtrisant ces connaissances, nous pouvons développer des applications plus pratiques basées sur les caméras, comme l'enseignement du fitness, l'analyse sportive, etc. 🎜

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!