PHP および OpenCV ライブラリ: 画像内の表情認識を行うにはどうすればよいですか?

PHP および OpenCV ライブラリ: 画像内の表情認識を行うにはどうすればよいですか?

はじめに:
顔の表情認識は、コンピュータ ビジョンの分野における重要な研究方向の 1 つであり、人間とコンピュータのインタラクション、感情モニタリングなど、多くの実用的なシナリオに適用できます。この記事では、PHPとOpenCVのライブラリを使って画像中の表情認識を実装する方法とサンプルコードを添付して紹介します。

1. 準備
始める前に、いくつかのツールと環境を準備する必要があります。

1. OpenCV ライブラリをインストールする
OpenCV は、画像処理とコンピュータ ビジョンに関連する多くの関数とクラスを提供するオープン ソースのコンピュータ ビジョン ライブラリです。 OpenCV を使用するには、まず OpenCV をインストールする必要があります。 Ubuntu システムに OpenCV をインストールするコマンドは次のとおりです:

sudo apt-get install libopencv-dev

2. PHP 拡張機能のインストール
PHP を使用してコードを記述するため、PHP 用の OpenCV 拡張機能もインストールする必要があります。次のコマンドでインストールできます:

sudo apt-get install php7.4-opencv

3. テスト画像の準備
表情認識コードをテストするには、いくつかの画像を準備する必要があります。顔やさまざまな表情を含む一部の画像は、インターネットからダウンロードしてローカルに保存できます。

2. コードを書く
これで、表情認識のコードを書き始めることができます。以下は、画像内の顔を検出し表情を認識するための簡単なサンプル コードです:

<?php
// 导入OpenCV和PHP扩展
use OpenCVHighgui{
    CV_LOAD_IMAGE_COLOR,
    imshow,
    waitKey
};
use OpenCV{CascadeClassifier, Mat};

// 加载人脸检测模型
$cascade = new CascadeClassifier();
$cascade->load('haarcascade_frontalface_default.xml');

// 加载表情识别模型
$recognizer = LBPHFaceRecognizer::create();
$recognizer->read('face_recognizer.yml');
$labels = ['Angry', 'Happy', 'Neutral', 'Sad'];

// 加载测试图像
$image = imread('test_image.jpg', CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

// 转换图像为灰度
$gray = cvtColor($image, CV_BGR2GRAY);

// 检测人脸
$faces = [];
$cascade->detectMultiScale($gray, $faces);

// 对每个检测到的人脸进行表情识别
foreach ($faces as $face) {
    // 提取人脸
    $roi = $gray->submat($face);

    // 调整图像大小
    $resized = resize($roi, new Mat(100, 100));

    // 预测表情
    $label = 0;
    $confidence = 0;
    $recognizer->predict($resized, $label, $confidence);

    // 显示表情结果
    rectangle($image, $face->x, $face->y, $face->x + $face->width, $face->y + $face->height, Scalar::all(255));
    putText($image, $labels[$label], new Point($face->x, $face->y - 20), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, Scalar::all(255));
}

// 显示图像
imshow('Facial Expression Recognition', $image);
waitKey(0);

3. コードを実行します
コードの作成が完了したら、次のコマンドで実行できます:

php facial_expression_recognition.php

実行後、画像内で顔が検出され、対応する表情が各顔にマークされていることが確認できるはずです。

結論:
PHP と OpenCV ライブラリを使用することで、画像内の表情認識を簡単に実現できます。この記事では、画像内の顔を検出し、表情を認識できる簡単なコード例を紹介します。リーダーは、実際のニーズに応じて拡張および最適化できます。

注: この記事の例に含まれるライブラリとクラスの具体的な使用方法はバージョンによって異なる場合があります。実際の状況に応じて調整してください。

以上がPHP および OpenCV ライブラリ: 画像内の表情認識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。