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人工知能の開発により、シーン認識技術はますます成熟し、画像分析やセキュリティ監視などの分野で広く使用されています。 PHPとOPENCVライブラリを組み合わせることにより、開発者は画像ベースのシーン認識機能を簡単に実装できます。この記事では、関連する実装の手順とコアコードの例を体系的に紹介します。
OpenCV（Open Computer Vision Library）は、オブジェクトの検出、顔認識、その他の機能など、リッチな画像処理とビジョンアルゴリズムのサポートを提供する強力なオープンソースコンピュータービジョンツールキットです。 OpenCVを使用すると、開発者はさまざまな視覚タスクを効率的に完了できます。
PHPを使用してOPENCV関数を呼び出す前に、OPENCVとPHPの環境インストールと構成を完了する必要があります。関連する詳細については、公式ドキュメントを参照してください。
まず、認識される画像ファイルをロードする必要があります。読み取りには、OpenCVのIMREAD関数を使用できます。サンプルコードは次のとおりです。
$filePath = 'path/to/image.jpg';
$image = cvimread($filePath);認識の精度を向上させるには、グレースケール、寸法調整、ヒストグラムの均等化など、画像を前処理する必要があります。以下は、一般的な前処理方法の例です。
// グレースケール
$imageGray = new cvMat();
cvcvtColor($image, $imageGray, cvCOLOR_BGR2GRAY);
// サイズとサイズ変更
$imageResized = new cvMat();
cvesize($imageGray, $imageResized, new cvSize(800, 600));
// ヒストグラムの均等化
cvequalizeHist($imageGray, $imageGray);シーンの認識は訓練されたモデルに依存し、一般的に使用されるモデルにはニューラルネットワーク、サポートベクターマシンなどが含まれます。OPENCV関数を使用してモデルをロードおよび構成します。例は次のとおりです。
$modelFilePath = 'path/to/model.xml';
$model = new CvAnnXMLStorage($modelFilePath);
$model->read();
// モデルパラメーターを設定します
$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));モデル構成を完了した後、画像は特徴抽出アルゴリズムを介して分析され、モデルによって認識されます。次の例では、HOGアルゴリズムを使用しています。
// 特徴抽出
$imageFeature = new cvMatOfFloat();
$hog = cvHOGDescriptor::create();
$hog->compute($imageResized, $imageFeature);
// シーン認識
$model->predict($imageFeature, $result);
echo "シーン認識结果：" . $result;この記事では、PHPとOpenCVライブラリに基づいたシーン認識実装プロセスを紹介し、画像の読み込み、プリプロシング、モデルの読み込み、機能抽出、認識のプロセス全体をカバーします。この記事が、開発者が関連するテクノロジーを習得し、コンピュータービジョンの分野をさらに探求することに興味を刺激するのに役立つことを願っています。
