Oppencv နှင့် တွဲဖက်. PHP ကို အသုံးပြု. အသိအမှတ်ပြုခြင်းအားအပြည့်အဝလမ်းညွှန်

နိဒါန်း

အတုထောက်လှမ်းရေးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်အတူမြင်ကွင်းအသိအမှတ်ပြုနည်းပညာသည်ရင့်ကျက်လာပြီးရုပ်ပုံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့်လုံခြုံရေးစောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်းကဲ့သို့သောဒေသများတွင်ကျယ်ပြန့်စွာအသုံးပြုသည်။ PHP နှင့် OpenCV စာကြည့်တိုက်များကိုပေါင်းစပ်ခြင်းအားဖြင့် developer များသည်ပုံရိပ်အခြေပြုမြင်ကွင်းများအသိအမှတ်ပြုနိုင်စွမ်းများကိုအလွယ်တကူအကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်။ ဤဆောင်းပါးသည်သက်ဆိုင်ရာအကောင်အထည်ဖော်မှုအဆင့်များနှင့်အဓိကကုဒ်များကိုစနစ်တကျမိတ်ဆက်ပေးလိမ့်မည်။

opencv မှနိဒါန်း

OpenCV (ဖွင့်ထားသောကွန်ပြူတာအမြင်စာကြည့်တိုက်စာကြည့်တိုက်) သည်အစွမ်းထက်သောအရင်းအမြစ်ကွန်ပြူတာ Viseolkit ဖြစ်ပြီးအရာဝတ်ထုရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့်အခြားလုပ်ဆောင်မှုများအပါအ 0 င်ကြွယ်ဝသောပုံရိပ်ထုတ်ယူခြင်းနှင့်ဗျာဒိတ်ရူပါရုံကိုထောက်ပံ့ပေးသည်။ OpenCV နှင့်အတူ developer များအနေဖြင့်အမြင်အာရုံအလုပ်များကိုထိထိရောက်ရောက်ဖြည့်စွက်နိုင်သည်။

PHP ကိုအသုံးပြုပြီး opencv function ကိုမခေါ်မီ OpenCV နှင့် PHP တို့၏ပတ် 0 န်းကျင်တပ်ဆင်ခြင်းနှင့်ဖွဲ့စည်းပုံကိုဖြည့်စွက်ရမည်။ သက်ဆိုင်ရာအသေးစိတ်အချက်အလက်များအတွက် ကျေးဇူးပြု. တရားဝင်စာရွက်စာတမ်းများကိုဖတ်ရှုပါ။

PHP နှင့် opencv ကို အသုံးပြု. မြင်ကွင်းအသိအမှတ်ပြုမှုကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန်အဆင့်များ

ပုံကိုတင်ခြင်း

ပထမ ဦး စွာအသိအမှတ်ပြုခံရမည့်ပုံရိပ်ဖိုင်ကိုတင်ရန်လိုအပ်သည်။ စာဖတ်ခြင်းအတွက် opencv ၏ imread function ကိုသင်အသုံးပြုနိုင်သည်။ နမူနာကုဒ်သည်အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည် -

 $filePath = 'path/to/image.jpg';
$image = cvimread($filePath);

preprocessing ပုံ

အသိအမှတ်ပြုမှုတိကျမှုတိုးတက်စေရန်အတွက်ပုံရိပ်များသည် Grayscale, ရှုထောင်ညှိခြင်းနှင့် histogram ညီမျှခြင်းကဲ့သို့သော preprocessed လုပ်ရန်လိုအပ်သည်။ အောက်ဖော်ပြပါများသည်ဘုံ preprocessing နည်းလမ်းများဥပမာ -

 // မီးခိုးရောင်
$imageGray = new cvMat();
cvcvtColor($image, $imageGray, cvCOLOR_BGR2GRAY);

// အရွယ်အစားနှင့်အရွယ်အစား
$imageResized = new cvMat();
cvesize($imageGray, $imageResized, new cvSize(800, 600));

// histogram ညီမျှခြင်း
cvequalizeHist($imageGray, $imageGray);

မော်ဒယ် Loading နှင့် configuration ကို

မြင်ကွင်းအသိအမှတ်ပြုမှုသည်လေ့ကျင့်ထားသောမော်ဒယ်များပေါ်တွင် မူတည်. အဓိကအားဖြင့်အသုံးပြုသောမော်ဒယ်များတွင်အာရုံကြောကွန်ယက်များ, အထောက်အပံ့ကွန်ယက်များစသည်တို့ပါဝင်သည်။

 $modelFilePath = 'path/to/model.xml';
$model = new CvAnnXMLStorage($modelFilePath);
$model->read();

// မော်ဒယ် parameters တွေကိုသတ်မှတ်
$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));

ထုတ်ယူထုတ်ယူခြင်းနှင့်မြင်ကွင်းအသိအမှတ်ပြုအသိအမှတ်ပြု

Model Configuration ကိုပြီးစီးပြီးနောက်, ပုံကို feature ထုတ်ယူခြင်း algorithm မှတဆင့်ဆန်းစစ်ပြီးမော်ဒယ်အားဖြင့်အသိအမှတ်ပြုသည်။ အောက်ပါဥပမာသည် hog algorithm ကိုအသုံးပြုသည်။

 // ထုတ်ယူခြင်း
$imageFeature = new cvMatOfFloat();
$hog = cvHOGDescriptor::create();
$hog->compute($imageResized, $imageFeature);

// မြင်ကွင်းအသိအမှတ်ပြုအသိအမှတ်ပြု
$model->predict($imageFeature, $result);
echo "မြင်ကွင်းအသိအမှတ်ပြုအသိအမှတ်ပြု结果：" . $result;

အကျဉ်းချုပ်

ဤဆောင်းပါးသည် PHP နှင့် OpenCV စာကြည့်တိုက်များအပေါ် အခြေခံ. မြင်ကွင်းအသိအမှတ်ပြုအကောင်အထည်ဖော်မှုဖြစ်စဉ်ကိုမိတ်ဆက်ပေးပြီးပုံရိပ်တင်ခြင်း, ဤဆောင်းပါးသည် developer များကျွမ်းကျင်မှုများကိုကျွမ်းကျင်သူများကိုကျွမ်းကျင်စွာကူညီနိုင်ပြီးကွန်ပျူတာရူပါရုံ၏လယ်ကွက်ကိုထပ်မံလေ့လာရန်စိတ် 0 င်စားစေနိုင်သည်ဟုကျွန်ုပ်မျှော်လင့်ပါသည်။