PHP နှင့် opencv ကို အသုံးပြု. ပုံများအတွက်သက်ရောက်မှုအသိအမှတ်ပြုမှုအပေါ်သင်ခန်းစာ

နိဒါန်း

မျက်နှာအသုံးအနှုန်းအသိအမှတ်ပြုမှုသည်ကွန်ပျူတာရူပါရုံနယ်ပယ်ရှိအရေးကြီးသောသုတေသနလမ်းကြောင်းဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးသည် PHP နှင့် OpenCV စာကြည့်တိုက်များကို အသုံးပြု. Image များအပေါ်အသုံးအနှုန်းများကိုအသိအမှတ်ပြုရန်နှင့်သက်ဆိုင်ရာဥပမာကုဒ်ကိုပူးတွဲတင်ပြရန်မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကိုမိတ်ဆက်ပေးလိမ့်မည်။

1 ။ ပြင်ဆင်မှု

ကျွန်ုပ်တို့မစတင်မီကျွန်ုပ်တို့သည်အောက်ပါကိရိယာများနှင့်ပတ်ဝန်းကျင်ကိုပြင်ဆင်ရန်လိုအပ်သည်။

1 ။ opencv စာကြည့်တိုက်ကို install လုပ်ပါ

OpenCV သည် Open Source Computer Vision စာကြည့်တိုက်စာကြည့်တိုက်စာကြည့်တိုက်ဖြစ်ပြီးရုပ်ပုံပြုပြင်ခြင်းနှင့်ကွန်ပျူတာအမြင်အာရုံအတွက်အတန်းများနှင့်အတန်းများဖြစ်သည်။ OpenCV ကိုသုံးနိုင်ရန်အတွက်ကျွန်ုပ်တို့သည်၎င်းကိုစနစ်၌ထည့်သွင်းရန်လိုအပ်သည်။ Opencv ကို Ubuntu System တွင်တပ်ဆင်ရန် command များဖြစ်သည်။

 sudo apt-get install libopenv-dev

2 ။ PHP တိုးချဲ့ခြင်းကိုထည့်သွင်းပါ

PHP တွင် OpenCV စာကြည့်တိုက်ကိုအသုံးပြုရန်အတွက် PHP Opp Opp Extension ကိုလည်းထည့်သွင်းရန်လည်းလိုအပ်သည်။ ၎င်းကိုအောက်ပါ command မှတဆင့် install လုပ်နိုင်သည်။

 sudo apt-get install php7.4-opencv install လုပ်ပါ

3 ။ စမ်းသပ်ပုံကိုပြင်ဆင်ပါ

မျက်နှာဖော်ပြချက်ကိုအသိအမှတ်ပြုသည့်ကုဒ်ကိုစမ်းသပ်ရန်သင့်မှာမျက်နှာနှင့်ကွဲပြားခြားနားသောအသုံးအနှုန်းများပါ 0 င်သည့်စမ်းသပ်မှုပုံအချို့ကိုပြင်ဆင်ရန်လိုအပ်သည်။ သင်သည်သက်ဆိုင်ရာဓါတ်ပုံများကိုအင်တာနက်မှကူးယူပြီးဒေသအလိုက်သိမ်းနိုင်သည်။

2 ။ ကုဒ်ရေးပါ

ယခုကျွန်ုပ်တို့သည်မျက်နှာအသွင်အပြင်အသိအမှတ်ပြုမှုကုဒ်ကိုစတင်ရေးသားနိုင်သည်။ ဤနေရာတွင်မျက်နှာများကိုရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့်ရုပ်ပုံများတွင်အသုံးအနှုန်းများကိုဖော်ထုတ်ခြင်းအတွက်ရိုးရှင်းသောဥပမာကုဒ်ဖြစ်သည်။

<?php
// တင်သွင်းOpenCVနှင့်PHPတိုးချဲ့
use OpenCVHighgui{CV_LOAD_IMAGE_COLOR, imshow, waitKey};
use OpenCV{CascadeClassifier, Mat};

// မျက်နှာရှာဖွေတွေ့ရှိမော်ဒယ် loading
$cascade = new CascadeClassifier();
$cascade-> load (&#39;haarcascade_frontalface_default.xml&#39;);

// emoticon အသိအမှတ်ပြုမှုစံပြပုံစံ $ အသိအမှတ်ပြုမှု = lbphfacerecognercognizer :: create ();
$ အသိအမှတ်ပြုသူ -> Read (&#39;Face_Recogner.yml&#39;);

// Expressionag tag ကို $ Labels = [&#39;Angry&#39;, &#39;SADRAN&#39;, &#39;SADRAN&#39;);

// test ပုံရိပ် $ = image = imread (&#39;test_image.jpg&#39;, Cv_load_image_color);

// ပုံရိပ်ကို Greyscale $ မီးခိုးရောင် = Cvtcolor ($ image, cvtcolor) သို့ပြောင်းပါ။

// detect $ faces = [];
$ Cascade-> detectmultiscale ($ မီးခိုးရောင်, $ မျက်နှာများ);

// စကားရပ်အသိအမှတ်ပြု fonteach ($ faces အဖြစ် $ မျက်နှာများ)
    // face area ရိယာ $ ROI = $ grey-> submat ($ မျက်နှာ),

    // အရွယ်အစားပြောင်းလဲခြင်း $ Resized = Resize ($ ROI, Mat (100, 100));

    // ခန့်မှန်းချက်စကားရပ် $ Label = 0;
    $ ယုံကြည်မှု = 0;
    $ အသိအမှတ်ပြုသူ -> ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း ($ rescrized, $ တံဆိပ်, $ ယုံကြည်မှု);

    // ပြသ Emoticon ရလဒ်များစတုဂဒေဒွန် ($ Image, $, X, $, $,> x + >> >> >> >> >>>> $ face->> အမြင့်, အမြင့်,
    putttext ($ Image, $ Labels [$ Label], အမှတ်အသစ် ($ face-face face-que), font_hershey_simplex, 0.8, scarr :: အားလုံး (255);
}

// ပုံရိပ် imshow (&#39;မျက်နှာအမူအရာအသိအမှတ်ပြုခြင်း&#39;, $ Image);
0 မ်း 0 Taiteye (0);
>

3 ။ ကုဒ်ကို run ပါ

ကုဒ်ရေးပြီးပါက၎င်းကိုအောက်ပါ command ဖြင့် run နိုင်သည်။

 PHP facial_expracter_rocognition.php

အပြေးပြီးနောက်ပုံရိပ်တွင်မျက်နှာများတွေ့ရှိသောမျက်နှာများကိုတွေ့မြင်နိုင်ပြီးမျက်နှာတစ်ခုစီသည်သက်ဆိုင်ရာအသုံးအနှုန်းနှင့်မှတ်သားထားသည်။

နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်

PHP နှင့် OpenCV စာကြည့်တိုက်များကိုအသုံးပြုခြင်းအားဖြင့်သင်သည်ရုပ်ပုံများတွင်မျက်နှာအမူအရာအသိအမှတ်ပြုမှုကိုအလွယ်တကူရရှိနိုင်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်ဖော်ပြထားသောနမူနာကုဒ်သည်မျက်နှာများကိုမည်သို့ရှာဖွေတွေ့ရှိရမည်ကိုပြသရန်နှင့်ရုပ်ပုံများတွင်ဖော်ပြချက်များကိုအသိအမှတ်ပြုသည်။ အမှန်တကယ်လိုအပ်ချက်များနှင့်အညီဤကုဒ်ကိုသင်စကေးနှင့် optimize လုပ်နိုင်ပါတယ်။

ဥပမာတွင်အသုံးပြုသောစာကြည့်တိုက်များနှင့်အတန်းများ၏တိကျသောအသုံးပြုမှုသည်ဗားရှင်းမွမ်းမံမှုများနှင့်ပြောင်းလဲနိုင်သည်ကို ကျေးဇူးပြု. မှတ်သားပါ။