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このカメラは、最新のデバイスの一般的な周辺機器の1つであり、画像取得の基本的な機能を備えています。ジェスチャー認識技術と組み合わせることで、ジェスチャー制御インターフェイス、オペレーティングプログラム、ゲームのプレイなど、より強力な対話性を備えたアプリケーションを開発できます。この記事では、PHPを使用してカメラを呼び出し、基本的な手姿勢認識を実装して、開発者が独自のマルチメディアインタラクションシステムを構築できるようにする方法を紹介します。
開発の前に、ローカル機器にカメラが装備され、PHP環境を構築することが必要です。 PHPの最新バージョンを使用して、より良い互換性とパフォーマンスサポートを使用することをお勧めします。コンピュータービジョンライブラリOpenCVもインストールする必要があります。これは、画像認識処理の強力な機能サポートを提供します。
OpenCV（オープンソースコンピュータービジョンライブラリ）は、オープンソースの画像処理とコンピュータービジョンツールです。 C ++、Pythonなど、さまざまなプログラミング言語をサポートし、拡張機能を介してPHPと統合することもできます。このプロジェクトでは、カメラの画像を処理し、ジェスチャー検出を実行するために使用します。
まず、画像取得のためにローカルカメラを呼び出すためにPHPスクリプトを作成する必要があります。これが基本コードです：
<?php
// aを作成しますVideoCapture物体，カメラを呼び出すために使用されます
$cap = new OpenCVVideoCapture(0);
// カメラが利用可能かどうかを確認してください
if (!$cap->isOpened()) {
die("カメラに電話することができません");
}
// ウィンドウ表示画像を作成します
$win = new OpenCVWindow("カメラ");
// 画像を継続的にキャプチャします
while (true) {
$frame = $cap->read();
$win->showImage($frame);
// ESCキー出口
if (OpenCVKeyboard::waitKey(30) == 27) {
break;
}
}
// リソースをクリーンアップします
$cap->release();
$win->destroyWindow();
このコードは、カメラ画像の継続的な読み取り値とリアルタイムディスプレイを実現できます。
基本的なビデオの取得を完了した後、次のステップは、手姿勢の認識を統合することです。 OpenCVのジェスチャー認識モデルの助けを借りて、画像フレームの手の位置と構造を分析できます。
<?php
// 負荷OpenCV関連モジュール
OpenCVLoader::load();
// ジェスチャー認識モデルを初期化します
$model = OpenCVHandPoseParams::create();
$cap = new OpenCVVideoCapture(0);
if (!$cap->isOpened()) {
die("カメラに電話することができません");
}
$win = new OpenCVWindow("カメラ");
while (true) {
$frame = $cap->read();
// ジェスチャーを認識します
$result = $model->detect($frame);
// 認識結果を描きます
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();
上記のコードでは、モデルが各フレームでジェスチャー検出を実行するために呼び出され、検出されたキーポイントが画像に描画され、画像フィードバックの可視性が向上します。
上記のコードをPHPファイルとして保存した後、コマンドラインを介して実行できます。スクリプトが起動すると、カメラが呼び出されて画像が表示されます。認識が正常な場合、手の構造の重要なポイントが画面にマークされます。
この記事で実装されている機能を通じて、開発者はカメラコールと基本的な画像認識にPHPを使用するスキルを習得しました。より多くのモデルトレーニングと画像分析テクノロジーを組み合わせることで、ジェスチャー駆動型の仮想現実アプリケーション、非接触性のないインタラクティブなインターフェイス、リモートコントロールシステムなど、より豊富なアプリケーションシナリオを拡張できます。
このペーパーでは、PHPとOpenCVに基づいた基本的なジェスチャー認識マルチメディアアプリケーションを構築します。これは、コンピュータービジョンとマルチメディア開発を学習するための入門プロジェクトとして適しています。その後の開発では、ディープラーニングモデルをさらに統合でき、認識の精度とパフォーマンスを最適化し、インテリジェントなインタラクティブエクスペリエンスを作成できます。
