PHP implémente la reconnaissance des gestes de la caméra: un guide pratique pour créer des applications multimédias interactives

Le contexte et la signification de PHP mettent en œuvre l'application de reconnaissance des gestes

La caméra est l'un des périphériques communs dans les appareils modernes, et il a les fonctions de base de l'acquisition d'images. Combinées à la technologie de reconnaissance des gestes, des applications avec une interactivité plus forte peuvent être développées, par exemple par le biais d'interfaces de contrôle des gestes, de programmes d'exploitation et de jouer à des jeux. Cet article présentera comment utiliser PHP pour appeler la caméra et implémenter la reconnaissance de la posture de la main de base pour aider les développeurs à créer leur propre système d'interaction multimédia.

Préparation de l'environnement et configuration de dépendance

Avant le développement, il est nécessaire de s'assurer que l'équipement local est équipé d'une caméra et de construire un environnement PHP. Il est recommandé d'utiliser la dernière version de PHP pour une meilleure compatibilité et une meilleure prise en charge des performances. La bibliothèque de vision par ordinateur OpenCVV doit également être installée, ce qui fournit une prise en charge fonctionnelle puissante pour le traitement de reconnaissance d'image.

Bibliothèque OpenCV intégrée

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) est un outil de traitement d'image open source et de vision par ordinateur. Il prend en charge une variété de langages de programmation, y compris C ++, Python, et peut même être intégré à PHP par des extensions. Dans ce projet, nous l'utiliserons pour traiter les images de la caméra et effectuer une détection des gestes.

Capturer des images de caméra à l'aide de php

Tout d'abord, vous devez créer un script PHP pour appeler la caméra locale pour l'acquisition d'images. Voici le code de base:

 
<?php

// Créer unVideoCaptureObjet，Utilisé pour appeler la caméra
$cap = new OpenCVVideoCapture(0);

// Vérifiez si la caméra est disponible
if (!$cap->isOpened()) {
    die("Impossible d&#39;appeler la caméra");
}

// Créer une image d&#39;affichage de fenêtre
$win = new OpenCVWindow("Caméra");

// Capturer en continu des images
while (true) {
    $frame = $cap->read();
    $win->showImage($frame);

    // ESCSortie clé
    if (OpenCVKeyboard::waitKey(30) == 27) {
        break;
    }
}

// Nettoyer les ressources
$cap->release();
$win->destroyWindow();

Ce code peut réaliser une lecture continue et un affichage en temps réel des images de la caméra.

Introduire la fonction de reconnaissance des gestes

Après avoir terminé l'acquisition de vidéo de base, l'étape suivante consiste à intégrer la reconnaissance de la posture manuelle. À l'aide du modèle de reconnaissance des gestes d'OpenCV, la position et la structure de la main dans le cadre d'image peuvent être analysées.

 
<?php

// chargerOpenCVModules connexes
OpenCVLoader::load();

// Initialiser le modèle de reconnaissance des gestes
$model = OpenCVHandPoseParams::create();

$cap = new OpenCVVideoCapture(0);
if (!$cap->isOpened()) {
    die("Impossible d&#39;appeler la caméra");
}

$win = new OpenCVWindow("Caméra");

while (true) {
    $frame = $cap->read();

    // Reconnaître les gestes
    $result = $model->detect($frame);

    // Dessiner les résultats de reconnaissance
    foreach ($result as $gesture) {
        $points = $gesture->getPoints();
        $frame = OpenCVDrawingUtils::drawPoints($frame, $points);
    }

    $win->showImage($frame);

    if (OpenCVKeyboard::waitKey(30) == 27) {
        break;
    }
}

$cap->release();
$win->destroyWindow();

Dans le code ci-dessus, le modèle est appelé pour effectuer une détection des gestes sur chaque trame et les points clés détectés sont dessinés dans l'image pour améliorer la visibilité de la rétroaction de l'image.

Courir et tester

Après avoir enregistré le code ci-dessus en tant que fichier PHP, vous pouvez l'exécuter via la ligne de commande. Lorsque le script commencera, la caméra sera appelée pour afficher l'image. Si la reconnaissance est normale, les points clés de la structure de la main seront marqués à l'écran.

Scénarios d'application et suggestions d'extension

Grâce aux fonctions implémentées dans cet article, les développeurs ont maîtrisé les compétences de l'utilisation de PHP pour les appels de caméra et la reconnaissance d'image de base. En combinant davantage de technologies de formation et d'analyse d'images, des scénarios d'applications plus abondants peuvent être élargis, tels que les applications de réalité virtuelle axées sur les gestes, les interfaces interactives intelligentes sans contact, les systèmes de télécommande, etc.

Résumer

Cet article construit une application multimédia de reconnaissance des gestes de base basée sur PHP et OpenCV, qui convient en tant que projet d'introduction à l'apprentissage de la vision par ordinateur et du développement multimédia. Dans le développement ultérieur, les modèles d'apprentissage en profondeur peuvent être intégrés, la précision de reconnaissance et les performances peuvent être optimisées et une expérience interactive intelligente peut être créée.