PHPとOpenCVを使用した画像の影響認識に関するチュートリアル

M66 2025-06-19

導入

顔の表現認識は、コンピュータービジョンの分野における重要な研究方向であり、ヒューマンコンピューターの相互作用や感情監視などの複数の実用的なシナリオで広く使用されています。この記事では、PHPおよびOpenCVライブラリを使用して画像の顔の表現を認識し、関連する例コードを添付する方法を紹介します。

1。準備

開始する前に、次のツールと環境を準備する必要があります。

1。OPENCVライブラリをインストールします

OpenCVは、画像処理とコンピュータービジョンのための多数の機能とクラスを提供するオープンソースのコンピュータービジョンライブラリです。 OpenCVを使用するには、まずシステムにインストールする必要があります。 UbuntuシステムにOpenCVをインストールするコマンドは次のとおりです。

 sudo apt-get install libopencv-dev

2. PHP拡張機能をインストールします

PHPでOPENCVライブラリを使用するには、PHPのOPENCV拡張もインストールする必要があります。次のコマンドを介してインストールできます。

 sudo apt-getインストールphp7.4-opencv

3。テスト画像を準備します

表現表現認識コードをテストするには、顔とさまざまな表現を含むいくつかのテスト画像を準備する必要があります。関連する写真をインターネットからダウンロードして、ローカルに保存できます。

2。コードを書きます

これで、表情表現認識コードの作成を開始できます。面を検出し、画像の式を識別するための簡単な例コードを次に示します。

<?php
// 輸入OpenCVそしてPHP拡張
use OpenCVHighgui{CV_LOAD_IMAGE_COLOR, imshow, waitKey};
use OpenCV{CascadeClassifier, Mat};

// フェイス検出モデルの読み込み
$cascade = new CascadeClassifier();
$cascade-> load（ &#39;haarcascade_frontalface_default.xml&#39;）;

// emoticon知るモデルをロードする$ recoundizer = lbphfacerecognizer :: create（）;
$ recoundizer-> read（ &#39;face_recognizer.yml&#39;）;

//モードタグ$ labels = [&#39;Angry&#39;、 &#39;Happy&#39;、 &#39;Neutral&#39;、 &#39;Sad&#39;];

//テスト画像をロードする$ image = imread（ &#39;test_image.jpg&#39;、cv_load_image_color）;

//画像をGrayscale $ GRAY = CVTCOLOR（$ IMAGE、CV_BGR2GRAY）に変換します。

// faces $ faces = [];
$ cascade-> detectmultiscale（$ grey、$ faces）;

//モード知るforeach（$ faces as $ face）{
    //フェイスエリア$ roi = $ grey-> submat（$ face）;

    //サイズ画像$ resized = sezize（$ roi、new Mat（100、100））;

    //予測モードモード$ label = 0;
    $ confition = 0;
    $ recoundizer-> Predict（$ sezized、$ label、$ confident）;

    // emoticon結果のrectangleを急行（$ image、$ face-> x、$ face-> y、$ face-> x + $ face-> width、$ face-> y + $ face-> height、scalar :: all（255））;
    puttext（$ image、$ labels [$ label]、new Point（$ face-> x、$ face-> y-20）、font_hershey_simplex、0.8、scalar :: all（255））;
}

//画像imshowを急行する（「表現表現知る」、$ image）;
waitkey（0）;
？>

3.コードを実行します

コードの書き終了後、次のコマンドでコードを実行できます。

 php facial_expression_recognition.php

実行後、画像で検出された顔を確認できるはずで、各面領域には対応する式がマークされています。

結論は

PHPおよびOPENCVライブラリを使用することにより、画像で表情認識を簡単に実現できます。この記事で提供されているサンプルコードは、顔を検出し、画像内の表現を認識する方法を示しています。実際のニーズに応じて、このコードをスケーリングおよび最適化できます。

例で使用されるライブラリとクラスの特定の使用法は、バージョンの更新で変更される可能性があることに注意してください。使用しているバージョンに従って適応してください。