인공지능 기술이 지속적으로 발전하면서 영상처리와 얼굴 인식이 점점 더 널리 활용되고 있습니다. 서버측 언어인 PHP도 이러한 애플리케이션을 지원할 수 있습니다. 이 기사에서는 PHP를 통해 지능형 이미지 처리 및 얼굴 감지를 구현하는 방법을 소개합니다.
1. 지능형 이미지 처리
- 이미지 압축
고화질 이미지는 더 나은 시각적 경험을 제공할 수 있지만 이미지 크기가 매우 커지고 웹 페이지 로딩 속도가 느려질 수도 있습니다. PHP는 이미지 크기를 압축하고 로딩 시간을 줄일 수 있는 몇 가지 이미지 처리 기능을 제공합니다.
예를 들어 ImageJPEG() 함수는 이미지를 jpeg 형식으로 출력할 수 있으며 출력 이미지 압축 비율을 제어할 수 있습니다.
$source_image = imagecreatefromjpeg("test.jpg"); $destination_image = imagecreatetruecolor($new_width, $new_height); imagecopyresampled($destination_image, $source_image, 0, 0, 0, 0, $new_width, $new_height, $original_width, $original_height); imagejpeg($destination_image, null, $quality);
- 사진 회전, 자르기, 워터마크
PHP는 또한 다음과 같은 일련의 이미지 처리 기능을 제공합니다. 회전, 자르기, 워터마크 추가 등 이러한 기능은 웹 디자인에서 더 실용적입니다.
예를 들어 ImageRotate() 함수는 이미지를 특정 각도로 회전할 수 있습니다.
$source_image = imagecreatefromjpeg("test.jpg"); $destination_image = imagerotate($source_image, $angle, 0); imagejpeg($destination_image, null, $quality);
- 이미지 인식
이미지 인식 기술을 사용하면 컴퓨터가 사진의 주요 내용을 자동으로 분석하고 분류 및 식별할 수 있습니다. . PHP에서는 Google Cloud Vision API와 같은 타사 API를 사용하여 이미지 콘텐츠를 기반으로 텍스트를 자동으로 분류, 표시, 설명, 감지할 수 있습니다.
예를 들어, 다음 코드는 Google Cloud Vision API를 호출하여 이미지 인식을 완료할 수 있습니다.
$client = new Google_Client(); $client->setApplicationName("AI Demo"); $client->setDeveloperKey("YOUR_DEVELOPER_KEY"); $service = new Google_Service_Vision($client); $image = file_get_contents('test.jpg', true); $request = new Google_Service_Vision_Image(); $request->setContent($image); $results = $service->images->annotate( $service->images->annotate(new Google_Service_Vision_AnnotateImageRequest( new Google_Service_Vision_Image(array('content' => base64_encode($image))), array('TEXT_DETECTION') ))->getResponses()[0] );
2. 얼굴 인식
스마트폰과 카메라의 대중화와 함께 얼굴 인식 기술이 점차 널리 사용되고 있습니다. 일부 타사 라이브러리 또는 API를 사용하여 PHP에서 얼굴 감지를 구현할 수도 있습니다.
- OpenCV
OpenCV는 크로스 플랫폼 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리입니다. 이미지, 비디오 등의 멀티미디어 형식은 물론 얼굴 감지, 객체 인식, 이미지 추적 등 일반적인 컴퓨터 비전 문제도 처리할 수 있습니다. PHP에서는 OpenCV API를 호출하여 얼굴 인식과 같은 기능을 구현할 수 있습니다.
예를 들어 다음 코드는 OpenCV를 호출하여 얼굴 감지를 구현할 수 있습니다.
$face_cascade = new CascadeClassifier(); $face_cascade->load('haarcascade_frontalface_default.xml'); $src = imread('test.jpg'); $gray = cvtColor($src, COLOR_BGR2GRAY); $faces = new RectVector(); $face_cascade->detectMultiScale($gray, $faces); foreach ($faces as $face) { rectangle($src, $face->x, $face->y, $face->x + $face->width, $face->y + $face->height, Scalar::all(255)); } imwrite('result.jpg', $src);
- Face++ API
Face++는 얼굴 인식, 분석 및 얼굴 감정 분석 API 서비스입니다. 이를 통해 개발자는 얼굴 감지, 눈, 입, 코, 얼굴 특징점 등의 기능을 신속하게 구현할 수 있습니다.
예를 들어 다음 코드는 Face++ API를 호출하여 얼굴 감지를 구현할 수 있습니다.
$client = new GuzzleHttpClient(); $response = $client->request('POST', 'https://api-cn.faceplusplus.com/facepp/v3/detect', [ 'multipart' => [ [ 'name' => 'api_key', 'contents' => 'YOUR_API_KEY', ], [ 'name' => 'api_secret', 'contents' => 'YOUR_API_SECRET', ], [ 'name' => 'image_file', 'contents' => fopen('test.jpg', 'r'), 'filename' => 'test.jpg', ], [ 'name' => 'return_attributes', 'contents' => 'gender,age,smiling,emotion', ], ], ]); $json = json_decode($response->getBody(), true);
Conclusion
이 기사에서는 PHP의 지능형 이미지 처리 및 얼굴 감지 애플리케이션을 소개합니다. PHP, 타사 API 또는 오픈 소스 라이브러리에서 제공하는 기능을 사용하여 이러한 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 물론, 이러한 애플리케이션에는 여전히 개선의 여지가 많이 있습니다. 우리는 더 가치 있는 애플리케이션 시나리오를 발견하기 위해 계속해서 새로운 기술을 시도할 수 있습니다.
위 내용은 PHP에서 지능형 이미지 처리 및 얼굴 감지를 수행하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

여전히 인기있는 것은 사용 편의성, 유연성 및 강력한 생태계입니다. 1) 사용 편의성과 간단한 구문은 초보자에게 첫 번째 선택입니다. 2) 웹 개발, HTTP 요청 및 데이터베이스와의 우수한 상호 작용과 밀접하게 통합되었습니다. 3) 거대한 생태계는 풍부한 도구와 라이브러리를 제공합니다. 4) 활성 커뮤니티와 오픈 소스 자연은 새로운 요구와 기술 동향에 맞게 조정됩니다.

PHP와 Python은 웹 개발, 데이터 처리 및 자동화 작업에 널리 사용되는 고급 프로그래밍 언어입니다. 1.PHP는 종종 동적 웹 사이트 및 컨텐츠 관리 시스템을 구축하는 데 사용되며 Python은 종종 웹 프레임 워크 및 데이터 과학을 구축하는 데 사용됩니다. 2.PHP는 Echo를 사용하여 콘텐츠를 출력하고 Python은 인쇄를 사용합니다. 3. 객체 지향 프로그래밍을 지원하지만 구문과 키워드는 다릅니다. 4. PHP는 약한 유형 변환을 지원하는 반면, 파이썬은 더 엄격합니다. 5. PHP 성능 최적화에는 Opcache 및 비동기 프로그래밍 사용이 포함되며 Python은 Cprofile 및 비동기 프로그래밍을 사용합니다.

PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 현대화 프로세스에서 많은 웹 사이트 및 응용 프로그램을 지원하고 프레임 워크를 통해 개발 요구에 적응하기 때문에 여전히 중요합니다. 1.PHP7은 성능을 향상시키고 새로운 기능을 소개합니다. 2. Laravel, Symfony 및 Codeigniter와 같은 현대 프레임 워크는 개발을 단순화하고 코드 품질을 향상시킵니다. 3. 성능 최적화 및 모범 사례는 응용 프로그램 효율성을 더욱 향상시킵니다.

phphassignificallyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit

PHP 유형은 코드 품질과 가독성을 향상시키기위한 프롬프트입니다. 1) 스칼라 유형 팁 : PHP7.0이므로 int, float 등과 같은 기능 매개 변수에 기본 데이터 유형을 지정할 수 있습니다. 2) 반환 유형 프롬프트 : 기능 반환 값 유형의 일관성을 확인하십시오. 3) Union 유형 프롬프트 : PHP8.0이므로 기능 매개 변수 또는 반환 값에 여러 유형을 지정할 수 있습니다. 4) Nullable 유형 프롬프트 : NULL 값을 포함하고 널 값을 반환 할 수있는 기능을 포함 할 수 있습니다.


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