PHP と OpenCV ライブラリを使用してオプティカル フロー トラッキングを実装するにはどうすればよいですか?
PHP および OpenCV ライブラリを使用してオプティカル フロー トラッキングを実装するにはどうすればよいですか?
はじめに:
オプティカル フロー トラッキングは、コンピュータ ビジョンにおける重要なテクノロジの 1 つで、移動するオブジェクトの位置と速度を追跡するために使用できます。オプティカル フロー トラッキングは、オブジェクトのリアルタイム追跡を必要とするあらゆるアプリケーションにおいて重要な役割を果たします。この記事では、PHP 言語と OpenCV ライブラリを使用してオプティカル フロー トラッキングを実装する方法を紹介します。
- OpenCV ライブラリのインストールと構成:
まず、OpenCV ライブラリをインストールして構成し、PHP 用の OpenCV 拡張機能が正しくインストールされていることを確認する必要があります。これらの操作を完了するには、OpenCV および PHP 拡張機能の公式ドキュメントを参照してください。 - ビデオ シーケンスの取得:
オプティカル フロー トラッキングを開始する前に、入力としてビデオ シーケンスを取得する必要があります。ビデオ ファイルは、OpenCV が提供する cvCreateFileCapture 関数を使用してロードできます。たとえば、次のコードは、ビデオ ファイルをロードし、ビデオ シーケンスとして保存する方法を示しています。
$videoFilePath = 'path_to_video_file'; $videoCapture = cvCreateFileCapture($videoFilePath);
- オプティカル フロー トラッキング アルゴリズムの呼び出し:
次に、提供されている cvCalcOpticalFlowLK 関数を使用します。 OpenCV によるオプティカル フロー トラッキングの計算。この関数には 2 つの入力画像フレーム (現在のフレームと前のフレーム) が必要です。
// 读取第一帧 $frame1 = cvQueryFrame($videoCapture); while ($frame1 !== null) { // 读取第二帧 $frame2 = cvQueryFrame($videoCapture); if ($frame2 === null) { break; } // 将帧图像转换为灰度图像 $gray1 = cvCreateImage(cvGetSize($frame1), IPL_DEPTH_8U, 1); $gray2 = cvCreateImage(cvGetSize($frame2), IPL_DEPTH_8U, 1); cvCvtColor($frame1, $gray1, CV_BGR2GRAY); cvCvtColor($frame2, $gray2, CV_BGR2GRAY); // 创建光流跟踪结果的存储 $flowWidth = cvGetSize($gray1)->width; $flowHeight = cvGetSize($gray1)->height; $flowX = cvCreateImage(cvSize($flowWidth, $flowHeight), IPL_DEPTH_32F, 1); $flowY = cvCreateImage(cvSize($flowWidth, $flowHeight), IPL_DEPTH_32F, 1); // 计算光流跟踪 cvCalcOpticalFlowLK($gray1, $gray2, cvSize(10, 10), $flowX, $flowY); // 可以在这里对光流跟踪结果进行进一步的处理和分析 // 例如,可以通过计算光流的大小来判断是否有移动对象 // 显示跟踪结果 // 可以根据自己的需求来实现显示代码 // 将当前帧设置为下一次迭代的前一帧 $frame1 = $frame2; } // 释放资源 cvReleaseCapture($videoCapture);
オプティカル フロー トラッキング アルゴリズムはグレースケール イメージにのみ適用されるため、上記のコードでは、cvCvtColor 関数を使用してカラー フレーム イメージをグレースケール イメージに変換します。次に、オプティカル フロー トラッキングの結果を保存するイメージを作成します。最後に、cvCalcOpticalFlowLK 関数を呼び出して、オプティカル フロー トラッキングを計算します。
- さらなる処理と分析:
オプティカル フロー追跡が完了したら、結果をさらに処理して分析できます。たとえば、各ピクセルのオプティカル フロー サイズを計算して、動体の有無を判断できます。次のコードを使用して、オプティカル フロー サイズを計算できます:
// 计算光流大小 $flowMagnitude = cvCreateImage(cvSize($flowWidth, $flowHeight), IPL_DEPTH_32F, 1); cvCartToPolar($flowX, $flowY, $flowMagnitude, cvCreateImage(cvSize($flowWidth, $flowHeight), IPL_DEPTH_32F, 1), 1);
上記のコードでは、cvCartToPolar 関数を使用してオプティカル フローの x 成分と y 成分を極座標に変換し、オプティカル フローを計算します。サイズ。この情報を使用して、実際のニーズに応じてオプティカル フロー追跡結果をさらに分析および処理できます。
概要:
この記事を通じて、PHP 言語と OpenCV ライブラリを使用してオプティカル フロー トラッキングを実装する方法を学びました。 OpenCV ライブラリをインストールして構成する方法、ビデオ シーケンスを入力として取得する方法、オプティカル フロー トラッキング アルゴリズムを呼び出す方法を学びました。また、オプティカル フロー追跡結果をさらに処理および分析するためのいくつかの方法も紹介します。この記事が、オプティカル フロー トラッキングに PHP を使用する際のガイダンスになれば幸いです。
以上がPHP と OpenCV ライブラリを使用してオプティカル フロー トラッキングを実装する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。

PHPは主に手順プログラミングですが、オブジェクト指向プログラミング(OOP)もサポートしています。 Pythonは、OOP、機能、手続き上のプログラミングなど、さまざまなパラダイムをサポートしています。 PHPはWeb開発に適しており、Pythonはデータ分析や機械学習などのさまざまなアプリケーションに適しています。

PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

PHPは、多数のWebサイトとアプリケーションをサポートし、フレームワークを通じて開発ニーズに適応するため、近代化プロセスで依然として重要です。 1.PHP7はパフォーマンスを向上させ、新機能を紹介します。 2。Laravel、Symfony、Codeigniterなどの最新のフレームワークは、開発を簡素化し、コードの品質を向上させます。 3.パフォーマンスの最適化とベストプラクティスは、アプリケーションの効率をさらに改善します。

phphassiblasifly-impactedwebdevevermentandsbeyondit.1)itpowersmajorplatformslikewordpratsandexcelsindatabase interactions.2)php'sadaptableability allowsitale forlargeapplicationsusingframeworkslikelavel.3)

PHPタイプは、コードの品質と読みやすさを向上させるためのプロンプトがあります。 1)スカラータイプのヒント:php7.0であるため、基本データ型は、int、floatなどの関数パラメーターで指定できます。 3)ユニオンタイプのプロンプト:PHP8.0であるため、関数パラメーターまたは戻り値で複数のタイプを指定することができます。 4)Nullable Typeプロンプト:null値を含めることができ、null値を返す可能性のある機能を処理できます。

PHPでは、クローンキーワードを使用してオブジェクトのコピーを作成し、\ _ \ _クローンマジックメソッドを使用してクローン動作をカスタマイズします。 1.クローンキーワードを使用して浅いコピーを作成し、オブジェクトのプロパティをクローン化しますが、オブジェクトのプロパティはクローニングしません。 2。\ _ \ _クローン法は、浅いコピーの問題を避けるために、ネストされたオブジェクトを深くコピーできます。 3.クローニングにおける円形の参照とパフォーマンスの問題を避けるために注意し、クローニング操作を最適化して効率を向上させます。

PHPはWeb開発およびコンテンツ管理システムに適しており、Pythonはデータサイエンス、機械学習、自動化スクリプトに適しています。 1.PHPは、高速でスケーラブルなWebサイトとアプリケーションの構築においてうまく機能し、WordPressなどのCMSで一般的に使用されます。 2。Pythonは、NumpyやTensorflowなどの豊富なライブラリを使用して、データサイエンスと機械学習の分野で驚くほどパフォーマンスを発揮しています。


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