introduction
Dans le domaine du traitement de l'image et de la vision par ordinateur, la détection des bords d'image est une technologie clé, principalement utilisée pour extraire les fonctionnalités limites des images. Les traits d'image marquent en outre visuellement ces bords pour rendre la structure de l'image plus claire. Cet article présentera les méthodes de mise en œuvre spécifiques de la détection et de l'AVC des bords d'image via un langage PHP combiné à la bibliothèque OpenCV, et sera accompagné d'exemples de code complets pour aider les développeurs à maîtriser les compétences pratiques.
1. Préparation environnementale
Avant d'effectuer un traitement d'image, assurez-vous que votre environnement de développement a un support d'extension PHP et OpenCV. Voici les étapes de préparation de base:
1. Installez la bibliothèque PHP et OpenCV
Dans le système Linux, vous pouvez confirmer si PHP est installé en suivant la commande suivante:
php -v
Si ce n'est pas installé, veuillez utiliser la commande suivante pour installer:
sudo apt-get install php
sudo apt-get install php-opencv
2. Préparez l'image de test
Sélectionnez une image de test, nommez-la `test.jpg` et placez-la dans le même répertoire que le script PHP pour une lecture et un traitement faciles.
2. Réalisez la détection des bords de l'image
L'image est traitée à l'aide de l'algorithme de détection de bord Canny Fourni par OpenCV. Ce qui suit est le code d'implémentation complet:
<?php
// Chargement de l'image
$image = cvimread("test.jpg");
// Se transformer en niveaux de gris
$gray = cvcvtColor($image, CV_BGR2GRAY);
// Détection de bord
$edges = cvCanny($gray, 50, 150);
// Montrer les résultats
cvimshow("Edges", $edges);
cvwaitKey();
?>
Dans le processus ci-dessus, nous convertissons d'abord l'image au format de niveaux de gris, puis utilisons la fonction cvCanny () pour effectuer une détection de bord, et les seuils sont définis respectivement à 50 et 150. Enfin, les résultats de traitement sont affichés via CVIMShow () .
3. Opération de trait d'image
Après avoir terminé la détection des bords, l'image peut être caresse pour améliorer les performances visuelles de la structure de l'image:
<?php
// Chargement de l'image
$image = cvimread("test.jpg");
// Se transformer en niveaux de gris
$gray = cvcvtColor($image, CV_BGR2GRAY);
// Détection de bord
$edges = cvCanny($gray, 50, 150);
// Convertir en image couleur
$color = cvcvtColor($edges, CV_GRAY2BGR);
// Trouver des lignes
$contours = cvindContours($edges, cvCV_RETR_EXTERNAL, cvCV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
// Dessiner
cvdrawContours($color, $contours, -1, [0, 255, 0], 2);
// Afficher l'effet de l'AVC
cvimshow("Edges with Contours", $color);
cvwaitKey();
?>
Cette pièce utilise des opérations d'extraction et de dessin de contour pour caresser considérablement les bords de l'image. La structure de l'image est rendue plus claire et plus visible en convertissant la carte de bord en format de couleur et en utilisant des traits verts pour représenter chaque contour extérieur détecté.
4. Résumé
Grâce à PHP combiné avec OpenCV, nous pouvons atteindre des fonctions de détection de bord d'image et de course d'image plus efficaces. Cet article démontre le flux de traitement complet à travers deux exemples pratiques: le chargement d'image, la conversion en niveaux de gris, l'extraction de bord et le dessin de bord. Cette méthode convient aux exigences d'extraction de caractéristiques d'image de base et peut également être utilisée de manière large dans des scénarios plus complexes.
J'espère que cet article vous aidera à comprendre comment utiliser OpenCV pour gérer les problèmes d'image dans l'environnement PHP et poser les bases de vos projets de traitement d'image. L'apprentissage et l'expérimentation continus vous aideront à améliorer davantage les capacités de mise en œuvre de votre algorithme d'image.
