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이 카메라는 현대 장치의 일반적인 주변 장치 중 하나이며 이미지 획득의 기본 기능이 있습니다. 제스처 인식 기술과 결합하여 제스처 제어 인터페이스, 운영 프로그램 및 게임 플레이와 같은 더 강력한 상호 작용을 갖춘 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다. 이 기사는 PHP를 사용하여 카메라를 호출하고 기본적인 손 자세 인식을 구현하여 개발자가 자체 멀티미디어 상호 작용 시스템을 구축 할 수 있도록하는 방법을 소개합니다.
개발하기 전에 현지 장비에 카메라가 장착되어 있고 PHP 환경을 구축해야합니다. 더 나은 호환성 및 성능 지원을 위해 최신 버전의 PHP를 사용하는 것이 좋습니다. 컴퓨터 비전 라이브러리 OpenCV도 설치해야하므로 이미지 인식 처리에 대한 강력한 기능 지원을 제공합니다.
OpenCV (오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리)는 오픈 소스 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 도구입니다. C ++, Python을 포함한 다양한 프로그래밍 언어를 지원하며 확장을 통해 PHP와 통합 할 수도 있습니다. 이 프로젝트에서는이를 사용하여 카메라 이미지를 처리하고 제스처 탐지를 수행합니다.
먼저 이미지 획득을 위해 로컬 카메라를 호출하려면 PHP 스크립트를 만들어야합니다. 기본 코드는 다음과 같습니다.
<?php
// aVideoCapture물체，카메라를 호출하는 데 사용됩니다
$cap = new OpenCVVideoCapture(0);
// 카메라를 사용할 수 있는지 확인하십시오
if (!$cap->isOpened()) {
die("카메라를 호출 할 수 없습니다");
}
// 창 디스플레이 이미지를 만듭니다
$win = new OpenCVWindow("카메라");
// 지속적으로 이미지를 캡처합니다
while (true) {
$frame = $cap->read();
$win->showImage($frame);
// ESC키 종료
if (OpenCVKeyboard::waitKey(30) == 27) {
break;
}
}
// 리소스 정리
$cap->release();
$win->destroyWindow();
이 코드는 카메라 이미지의 지속적인 읽기 및 실시간 표시를 실현할 수 있습니다.
기본 비디오 획득을 완료 한 후 다음 단계는 손 자세 인식을 통합하는 것입니다. OpenCV의 제스처 인식 모델의 도움으로 이미지 프레임의 손의 위치와 구조를 분석 할 수 있습니다.
<?php
// 짐OpenCV관련 모듈
OpenCVLoader::load();
// 제스처 인식 모델을 초기화하십시오
$model = OpenCVHandPoseParams::create();
$cap = new OpenCVVideoCapture(0);
if (!$cap->isOpened()) {
die("카메라를 호출 할 수 없습니다");
}
$win = new OpenCVWindow("카메라");
while (true) {
$frame = $cap->read();
// 제스처를 인식하십시오
$result = $model->detect($frame);
// 인식 결과를 그립니다
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();
위의 코드에서 모델은 각 프레임에서 제스처 감지를 수행하도록 호출되며 이미지 피드백의 가시성을 향상시키기 위해 이미지에 감지 된 키 포인트가 그려집니다.
위의 코드를 PHP 파일로 저장 한 후 명령 줄을 통해 실행할 수 있습니다. 스크립트가 시작되면 카메라가 호출되어 이미지를 표시합니다. 인식이 정상 인 경우 손 구조의 핵심 사항이 화면에 표시됩니다.
이 기사에서 구현 된 기능을 통해 개발자는 카메라 통화 및 기본 이미지 인식에 PHP를 사용하는 기술을 마스터했습니다. 더 많은 모델 교육 및 이미지 분석 기술을 결합하면 제스처 중심의 가상 현실 애플리케이션, 비접촉식 지능형 대화식 인터페이스, 원격 제어 시스템 등과 같은보다 풍부한 응용 시나리오가 확장 될 수 있습니다.
이 백서는 PHP 및 OpenCV를 기반으로 한 기본 제스처 인식 멀티미디어 응용 프로그램을 구축하며, 이는 컴퓨터 비전 및 멀티미디어 개발 학습을위한 소개 프로젝트로 적합합니다. 후속 개발에서 딥 러닝 모델은 추가로 통합 될 수 있고 인식 정확도와 성능을 최적화 할 수 있으며 지능형 대화 형 경험을 만들 수 있습니다.
