PHP でマシンビジョン開発を行うにはどうすればよいですか?

マシン ビジョンは、画像処理、コンピューター ビジョン、ディープ ラーニングなど、さまざまな方向をカバーする近年人気の技術分野の 1 つです。 PHP では、いくつかのオープンソース ライブラリとツールを使用してマシン ビジョンを開発できます。参考までに、基本的な方法とツールをいくつか紹介します。

1. 画像処理

画像処理はマシンビジョンの基礎であり、画像の読み取り、変換、処理、保存などの多くの側面をカバーします。 PHP では、画像処理に GD ライブラリを使用できます。 GD ライブラリは、JPEG、PNG、GIF 形式で画像を作成したり、これらの画像を処理および変換したりするために使用できる多くの一般的な関数を備えた PHP 拡張機能です。

GD ライブラリを使用すると、画像の拡大縮小、トリミング、フィルタリング、回転、透かし、テキストの追加などの操作を実行できます。たとえば、次のコードは、PNG 形式の画像を指定したサイズに拡大縮小し、JPEG 形式として保存できます。

$img = imagecreatefrompng('example.png');
$width = imagesx($img);
$height = imagesy($img);
$newImg = imagecreatetruecolor(200, 200);
imagecopyresampled($newImg, $img, 0, 0, 0, 0, 200, 200, $width, $height);
imagejpeg($newImg, 'example.jpg', 90);
imagedestroy($img);
imagedestroy($newImg);

2. Computer Vision

Computer Vision は進歩です。マシンビジョンの画像認識、ターゲット検出、顔認識、テキスト認識、画像セグメンテーションなどの多方向をカバーします。 PHP では、コンピューター ビジョン開発に OpenCV ライブラリを使用できます。 OpenCV は、C、Python、Java などの複数のプログラミング言語をサポートするクロスプラットフォームのコンピューター ビジョン ライブラリであり、PHP 拡張機能を通じて呼び出すこともできます。

OpenCV ライブラリを使用すると、画像フィルタリング、エッジ検出、ヒストグラム均等化、色空間変換、特徴抽出などの操作を実行できます。たとえば、次のコードは JPEG 形式の画像を読み取り、グレースケール処理を実行し、元の画像と処理後の画像を表示できます。は、ニューラル ネットワーク、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワークなどのさまざまなモデルをカバーするマシン ビジョンの最先端の分野です。 PHP では、深層学習開発に TensorFlow や Keras などの深層学習フレームワークを使用できます。これらのフレームワークは通常、Python や C などのプログラミング言語をサポートしており、PHP 拡張機能を通じて呼び出すこともできます。

ディープラーニング フレームワークを使用すると、画像分類、ターゲット検出、顔認識、画像生成などの操作を実行できます。たとえば、次のコードは JPEG 形式の画像を読み取り、Keras フレームワークを使用してターゲット検出を行い、顔の位置を検出して表示できます。

3. $img = cvimread('example.jpg', cvIMREAD_COLOR);
   $grayImg = cvcvtColor($img, $grayImg, cvCOLOR_BGR2GRAY);
   cvimshow('Original Image', $img);
   cvimshow('Grayscale Image', $grayImg);
   cvwaitKey();
   cvdestroyAllWindows();

要約すると、PHP でのマシン ビジョンの開発には、次のような画像処理が含まれます。処理、コンピュータービジョン、ディープラーニング。関連するツールやライブラリを使用することで、画像の読み取り、変換、加工、保存ができ、画像認識、対象検出、顔認識、画像生成などのさまざまな操作を実行できます。マシンビジョン技術のさらなる発展に伴い、PHP でのマシンビジョン開発はますます便利で豊富なものになると思います。

以上がPHP でマシンビジョン開発を行うにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。