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인공 지능의 개발로 인해 장면 인식 기술은 이미지 분석 및 보안 모니터링과 같은 영역에서 점점 더 성숙 해지고 널리 사용되고 있습니다. PHP와 OpenCV 라이브러리를 결합하여 개발자는 이미지 기반 장면 인식 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 이 기사에서는 관련 구현 단계와 핵심 코드 예제를 체계적으로 도입합니다.
OpenCV (Open Computer Vision Library)는 객체 감지, 얼굴 인식 및 기타 기능을 포함하여 풍부한 이미지 처리 및 비전 알고리즘 지원을 제공하는 강력한 오픈 소스 컴퓨터 비전 툴킷입니다. OpenCV를 사용하면 개발자가 다양한 시각적 작업을 효율적으로 완료 할 수 있습니다.
PHP를 사용하여 OpenCV 기능을 호출하기 전에 OpenCV 및 PHP의 환경 설치 및 구성을 완료해야합니다. 관련 세부 정보는 공식 문서를 참조하십시오.
먼저, 인식 할 이미지 파일을로드해야합니다. 읽기에 OpenCV의 iMread 함수를 사용할 수 있습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.
$filePath = 'path/to/image.jpg';
$image = cvimread($filePath);인식 정확도를 향상 시키려면 그레이 스케일, 치수 조정 및 히스토그램 이퀄라이제이션과 같은 이미지를 전처리해야합니다. 다음은 일반적인 사전 처리 방법의 예입니다.
// 그레이 스케일
$imageGray = new cvMat();
cvcvtColor($image, $imageGray, cvCOLOR_BGR2GRAY);
// 크기와 크기 조정
$imageResized = new cvMat();
cvesize($imageGray, $imageResized, new cvSize(800, 600));
// 히스토그램 평등
cvequalizeHist($imageGray, $imageGray);장면 인식은 훈련 된 모델에 따라 달라지며 일반적으로 사용되는 모델은 신경망, 지원 벡터 머신 등을 포함합니다. OpenCV 기능을 사용하여 모델을로드하고 구성하십시오. 예제는 다음과 같습니다.
$modelFilePath = 'path/to/model.xml';
$model = new CvAnnXMLStorage($modelFilePath);
$model->read();
// 모델 매개 변수를 설정합니다
$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));모델 구성을 완료 한 후 이미지는 기능 추출 알고리즘을 통해 분석 한 다음 모델로 인식됩니다. 다음 예제는 HOG 알고리즘을 사용합니다.
// 기능 추출
$imageFeature = new cvMatOfFloat();
$hog = cvHOGDescriptor::create();
$hog->compute($imageResized, $imageFeature);
// 장면 인식
$model->predict($imageFeature, $result);
echo "장면 인식结果：" . $result;이 기사는 PHP 및 OpenCV 라이브러리를 기반으로 한 장면 인식 구현 프로세스를 소개하며, 이미지 로딩, 전처리, 모델 로딩, 기능 추출 및 인식의 전체 프로세스를 다룹니다. 이 기사가 개발자가 관련 기술을 마스터하고 컴퓨터 비전 분야를 더 탐구하는 데 관심을 자극하는 데 도움이되기를 바랍니다.
