コンピューター ビジョン アプリケーション向けの PHP での OpenCV の使用

コンピューター ビジョン (コンピューター ビジョン) は、人工知能分野の重要な分野の 1 つであり、コンピューターが画像やビデオなどの視覚信号を自動的に認識して理解し、人間とコンピューターの相互作用や自動化などのアプリケーション シナリオを実現できるようにします。コントロール。 OpenCV (オープンソース コンピュータ ビジョン ライブラリ) は、コンピュータ ビジョン、機械学習、ディープ ラーニングなどの分野で広く使用されている、人気のあるオープンソース コンピュータ ビジョン ライブラリです。

この記事では、OpenCV を使用して PHP でコンピューター ビジョン アプリケーションを実装する方法と手順を紹介します。まず、OpenCV PHP 拡張ライブラリをインストールし、次にコンピュータ ビジョン アプリケーションを実装するための PHP コードを作成する必要があります。

OpenCV の PHP 拡張ライブラリをインストールする

OpenCV の PHP 拡張ライブラリは、PHP で OpenCV を使用するためのインターフェイスを提供します。 OpenCV と PHP をインストールしている場合は、以下の手順に従って OpenCV の PHP 拡張ライブラリをインストールできます。

1. OpenCV の PHP 拡張ライブラリのソース コードをダウンロードします。これは github にあります。
2. ダウンロードした圧縮パッケージを解凍し、解凍先ディレクトリに移動します。
3. phpize コマンドを実行して構成ファイルを生成します。
4. ./configure コマンドを実行して Makefile を生成します。
5. make コマンドを実行してソース コードをコンパイルします。
6. sudo make install コマンドを実行して、拡張ライブラリをインストールします。
7. php.ini に extension=opencv.so 構成項目を追加して、PHP が OpenCV PHP 拡張ライブラリをロードできるようにします。

コンピューター ビジョン アプリケーションを実装するための PHP コードを作成する

OpenCV の PHP 拡張ライブラリをインストールした後、コンピューター ビジョン アプリケーションを実装するための PHP コードを作成できます。以下に、一般的なコンピュータ ビジョンのアプリケーション例をいくつか紹介します。

1. 顔認識

顔認識はコンピュータ ビジョンの一般的なアプリケーションの 1 つであり、顔検出や顔認識などの機能を実現できます。以下は、簡単な顔認識コードの例です。

<?php
$face_cascade = cvCascadeClassifier::load('/path/to/haarcascade_frontalface_default.xml');
$src = cvimread('/path/to/image.jpg');
$gray = cvcvtColor($src, cvCOLOR_BGR2GRAY);
$faces = [];
$face_cascade->detectMultiScale($gray, $faces, 1.1, 3, cvCASCADE_SCALE_IMAGE, [30, 30]);
foreach ($faces as $face) {
    $pt1 = new cvPoint($face->x, $face->y);
    $pt2 = new cvPoint($face->x + $face->width, $face->y + $face->height);
    cvectangle($src, $pt1, $pt2, [0, 0, 255], 2);
}
cvimshow('Face Detection', $src);
cvwaitKey();

このコードでは、OpenCV の CascadeClassifier クラスを使用して、顔検出用の Haar 特徴分類器を読み込みます。顔が検出された場合は、cvectangle関数を使用して画像上に顔検出枠を描画します。

2. 画像セグメンテーション

画像セグメンテーションは、コンピュータ ビジョンにおける重要な問題です。その目的は、さらなる画像分析と処理のために画像内のピクセルを異なる領域に分割することです。 。以下は画像セグメンテーションのサンプル コードです。

<?php
$src = cvimread('/path/to/image.jpg');
$gray = cvcvtColor($src, cvCOLOR_BGR2GRAY);
$median = cvmedianBlur($gray, 5);
$thresh = cvdaptiveThreshold($median, 255, cvADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cvTHRESH_BINARY, 11, 2);
$dst = new cvMat();
cvdistanceTransform($thresh, $dst, cvDIST_L2, cvDIST_MASK_5);
cv
ormalize($dst, $dst, 0, 1.0, cvNORM_MINMAX);
$heatmap = new cvMat();
cvpplyColorMap($dst, $heatmap, cvCOLORMAP_JET);
cvimshow('Segmentation', $heatmap);
cvwaitKey();

このコードは、メディアン フィルタリング、適応閾値処理、距離変換などのアルゴリズムを使用して、画像セグメンテーションを実現します。セグメンテーション後、cv pplyColorMap 関数を使用して画像のヒート マップを視覚化します。

3. ターゲット追跡

ターゲット追跡は、ビデオ内の特定のターゲットを追跡する機能を実現でき、コンピューター ビジョンにおける重要な研究方向です。以下は、ターゲット追跡のサンプル コードです。

<?php
$tracker = cvTrackerMedianFlow::create();
$src = cvVideoCapture::create('/path/to/video.mp4');
$src->set(cvCAP_PROP_POS_FRAMES, 0);
$src->read($frame);
$bbox = cvselectROI($frame, false);
$tracker->init($frame, $bbox);
while ($src->read($frame)) {
    $success = $tracker->update($frame, $bbox);
    if ($success) {
        cvectangle($frame, $bbox, [0, 255, 0], 2, 1);
    } else {
        cvputText($frame, 'Tracking failure detected', new cvPoint(100, 80), cvFONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, [0, 0, 255], 2);
    }
    cvimshow('Object Tracking', $frame);
    if (cvwaitKey(1) == 27) {
        break;
    }
}

OpenCV の TrackerMedianFlow クラスは、ターゲット追跡を実装するためにコードで使用されます。各フレームで、tracker->update 関数を使用してターゲット ボックスを更新し、cvectangle 関数を使用して画像内にトラッキング ボックスを描画します。

概要

この記事では、PHP で OpenCV を使用してコンピューター ビジョン アプリケーションを実装する方法と手順を紹介します。 OpenCV の PHP 拡張ライブラリをインストールし、PHP コードを記述することで、顔認識、画像セグメンテーション、ターゲット追跡などのさまざまなコンピュータ ビジョン アプリケーションを簡単に実装できます。これらのアプリケーションは、セキュリティ監視、人間とコンピュータの対話、自動化制御などの分野で重要な役割を果たします。

以上がコンピューター ビジョン アプリケーション向けの PHP での OpenCV の使用の詳細内容です。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。