Guide complet de la reconnaissance des scènes en utilisant PHP en conjonction avec OpenCV

Introduction

Avec le développement de l'intelligence artificielle, la technologie de reconnaissance de scène devient de plus en plus mature et largement utilisée dans des domaines tels que l'analyse d'image et la surveillance de la sécurité. En combinant les bibliothèques PHP et OpenCV, les développeurs peuvent facilement implémenter des capacités de reconnaissance de scène basées sur des images. Cet article introduira systématiquement les étapes d'implémentation pertinentes et les exemples de code de base.

Introduction à OpenCV

OpenCV (Open Computer Vision Library) est une puissante boîte à outils de vision de l'ordinateur open source qui fournit une prise en charge riche en traitement d'image et en algorithme de vision, y compris la détection d'objets, la reconnaissance du visage et d'autres fonctions. Avec OpenCV, les développeurs peuvent effectuer efficacement une variété de tâches visuelles.

Avant d'appeler la fonction OpenCV à l'aide de PHP, vous devez terminer l'installation de l'environnement et la configuration d'OpenCV et de PHP. Pour les détails pertinents, veuillez vous référer à la documentation officielle.

Étapes pour implémenter la reconnaissance de la scène en utilisant PHP et OpenCV

Chargement de l'image

Premièrement, le fichier image à reconnaître doit être chargé. Vous pouvez utiliser la fonction IMRead d'OpenCV à lire. L'exemple de code est le suivant:

 $filePath = 'path/to/image.jpg';
$image = cvimread($filePath);

Prétraitement d'image

Pour améliorer la précision de la reconnaissance, les images doivent être prétraitées, telles que les niveaux de gris, l'ajustement dimensionnel et l'égalisation de l'histogramme. Voici des exemples de méthodes de prétraitement courantes:

 // Niveaux de gris
$imageGray = new cvMat();
cvcvtColor($image, $imageGray, cvCOLOR_BGR2GRAY);

// Taille et redimensionner
$imageResized = new cvMat();
cvesize($imageGray, $imageResized, new cvSize(800, 600));

// Égalisation de l'histogramme
cvequalizeHist($imageGray, $imageGray);

Chargement et configuration du modèle

La reconnaissance des scène dépend des modèles formés et les modèles couramment utilisés incluent des réseaux de neurones, des machines à vecteurs de support, etc. Utilisez les fonctions OpenCV pour charger et configurer le modèle, l'exemple est le suivant:

 $modelFilePath = 'path/to/model.xml';
$model = new CvAnnXMLStorage($modelFilePath);
$model->read();

// Définir les paramètres du modèle
$model->setLayerSizes([inputSize, hiddenSize, outputSize]);
$model->setTrainMethod(cvmlANN_MLP::BACKPROP);
$model->setActivationFunction(cvmlANN_MLP::SIGMOID_SYM);
$model->setBackpropWeightScale(0.1);
$model->setBackpropMomentumScale(0.1);
$model->setTermCriteria(new cvTermCriteria(cvTermCriteria::EPS | cvTermCriteria::COUNT, 1000, 0.01));

Extraction de fonctionnalités et reconnaissance de scène

Après avoir terminé la configuration du modèle, l'image est analysée via un algorithme d'extraction de fonctionnalité puis reconnu par le modèle. L'exemple suivant utilise l'algorithme de porc:

 // Extraction de caractéristiques
$imageFeature = new cvMatOfFloat();
$hog = cvHOGDescriptor::create();
$hog->compute($imageResized, $imageFeature);

// Reconnaissance de scène
$model->predict($imageFeature, $result);
echo "Reconnaissance de scène结果：" . $result;

Résumer

Cet article présente le processus d'implémentation de reconnaissance de scène basé sur les bibliothèques PHP et OpenCV, couvrant l'ensemble du processus de chargement d'image, de prétraitement, de chargement du modèle, d'extraction et de reconnaissance des fonctionnalités. J'espère que cet article peut aider les développeurs à maîtriser les technologies pertinentes et à stimuler l'intérêt à explorer davantage le domaine de la vision par ordinateur.