PHP- und OpenCV-Bibliothek: Wie erkennt man Gesichtsausdrücke in Bildern?
Einführung:
Die Gesichtsausdruckserkennung ist eine der wichtigsten Forschungsrichtungen im Bereich Computer Vision. Sie kann auf viele praktische Szenarien angewendet werden, wie z. B. Mensch-Computer-Interaktion, Emotionsüberwachung usw. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe von PHP- und OpenCV-Bibliotheken Gesichtsausdruckserkennung in Bildern implementieren und Beispielcode anhängen.
1. Vorbereitung
Bevor wir beginnen, müssen wir einige Werkzeuge und die Umgebung vorbereiten.
1. Installieren Sie die OpenCV-Bibliothek
OpenCV ist eine Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek, die viele Funktionen und Klassen für Bildverarbeitung und Computer-Vision bereitstellt. Um OpenCV verwenden zu können, müssen wir es zuerst installieren. Unten finden Sie den Befehl zum Installieren von OpenCV auf einem Ubuntu-System:
sudo apt-get install libopencv-dev
2. PHP-Erweiterung installieren
Da wir PHP zum Schreiben von Code verwenden werden, müssen wir auch die OpenCV-Erweiterung für PHP installieren. Es kann über den folgenden Befehl installiert werden:
sudo apt-get install php7.4-opencv
3. Testbilder vorbereiten
Um unseren Gesichtsausdruck-Erkennungscode zu testen, müssen wir einige Bilder vorbereiten. Einige Bilder mit Gesichtern und unterschiedlichen Gesichtsausdrücken können aus dem Internet heruntergeladen und lokal gespeichert werden.
2. Schreiben Sie den Code
Jetzt können wir mit dem Schreiben des Codes für die Gesichtsausdruckserkennung beginnen. Hier ist ein einfacher Beispielcode zum Erkennen von Gesichtern und zum Erkennen von Ausdrücken in Bildern:
<?php // 导入OpenCV和PHP扩展 use OpenCVHighgui{ CV_LOAD_IMAGE_COLOR, imshow, waitKey }; use OpenCV{CascadeClassifier, Mat}; // 加载人脸检测模型 $cascade = new CascadeClassifier(); $cascade->load('haarcascade_frontalface_default.xml'); // 加载表情识别模型 $recognizer = LBPHFaceRecognizer::create(); $recognizer->read('face_recognizer.yml'); $labels = ['Angry', 'Happy', 'Neutral', 'Sad']; // 加载测试图像 $image = imread('test_image.jpg', CV_LOAD_IMAGE_COLOR); // 转换图像为灰度 $gray = cvtColor($image, CV_BGR2GRAY); // 检测人脸 $faces = []; $cascade->detectMultiScale($gray, $faces); // 对每个检测到的人脸进行表情识别 foreach ($faces as $face) { // 提取人脸 $roi = $gray->submat($face); // 调整图像大小 $resized = resize($roi, new Mat(100, 100)); // 预测表情 $label = 0; $confidence = 0; $recognizer->predict($resized, $label, $confidence); // 显示表情结果 rectangle($image, $face->x, $face->y, $face->x + $face->width, $face->y + $face->height, Scalar::all(255)); putText($image, $labels[$label], new Point($face->x, $face->y - 20), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, Scalar::all(255)); } // 显示图像 imshow('Facial Expression Recognition', $image); waitKey(0);
3. Führen Sie den Code aus
Nachdem wir den Code fertig geschrieben haben, können wir ihn mit dem folgenden Befehl ausführen:
php facial_expression_recognition.php
Nach dem Ausführen sollten wir dazu in der Lage sein um im Bild erkannte Gesichter und die entsprechenden auf jedem Gesicht markierten Gesichtsausdrücke anzuzeigen.
Fazit:
Durch die Verwendung von PHP- und OpenCV-Bibliotheken können wir die Gesichtsausdruckserkennung in Bildern problemlos implementieren. Dieser Artikel enthält einen einfachen Beispielcode, der Gesichter erkennen und Ausdrücke in Bildern erkennen kann. Leser können je nach tatsächlichem Bedarf erweitern und optimieren.
Hinweis: Die spezifische Verwendung der in den Beispielen in diesem Artikel beteiligten Bibliotheken und Klassen kann sich je nach Version ändern. Bitte passen Sie sie entsprechend der tatsächlichen Situation an.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPHP- und OpenCV-Bibliothek: Wie erkennt man Gesichtsausdrücke in Bildern?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!