Comment faire du développement de vision industrielle en PHP ?

La vision industrielle est l'un des domaines techniques les plus populaires de ces dernières années, couvrant de nombreux domaines tels que le traitement d'images, la vision par ordinateur et l'apprentissage profond. En PHP, nous pouvons utiliser certaines bibliothèques et outils open source pour développer la vision industrielle. Voici quelques méthodes et outils de base pour référence.

1. Traitement d'images

Le traitement d'images est la base de la vision industrielle. Il couvre de nombreux aspects tels que la lecture, la conversion, le traitement et la sauvegarde des images. En PHP, on peut utiliser la bibliothèque GD pour le traitement d'images. La bibliothèque GD est une extension PHP avec de nombreuses fonctions courantes qui peuvent être utilisées pour créer des images aux formats JPEG, PNG et GIF, ainsi que pour traiter et convertir ces images.

En utilisant la bibliothèque GD, nous pouvons effectuer des opérations telles que la mise à l'échelle de l'image, le recadrage, le filtrage, la rotation, le filigrane et l'ajout de texte. Par exemple, le code suivant peut redimensionner une image au format PNG à une taille spécifiée et l'enregistrer au format JPEG :

$img = imagecreatefrompng('example.png');
$width = imagesx($img);
$height = imagesy($img);
$newImg = imagecreatetruecolor(200, 200);
imagecopyresampled($newImg, $img, 0, 0, 0, 0, 200, 200, $width, $height);
imagejpeg($newImg, 'example.jpg', 90);
imagedestroy($img);
imagedestroy($newImg);

2. Computer Vision

La vision par ordinateur est un domaine avancé de la vision industrielle, qui couvre la reconnaissance d'images, la détection de cibles. , Reconnaissance faciale, reconnaissance de texte et segmentation d'images et autres directions. En PHP, nous pouvons utiliser la bibliothèque OpenCV pour le développement de vision par ordinateur. OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur multiplateforme qui prend en charge plusieurs langages de programmation tels que C++, Python et Java, et peut également être appelée via des extensions PHP.

En utilisant la bibliothèque OpenCV, nous pouvons effectuer un filtrage d'image, une détection de contours, une égalisation d'histogramme, une conversion d'espace colorimétrique, une extraction de caractéristiques et d'autres opérations. Par exemple, le code suivant peut lire une image au format JPEG, effectuer un traitement en niveaux de gris et afficher les images originales et traitées :

$img = cvimread('example.jpg', cvIMREAD_COLOR);
$grayImg = cvcvtColor($img, $grayImg, cvCOLOR_BGR2GRAY);
cvimshow('Original Image', $img);
cvimshow('Grayscale Image', $grayImg);
cvwaitKey();
cvdestroyAllWindows();

3. Deep Learning

Le deep learning est le domaine de pointe de la vision industrielle, qui couvre divers modèles. tels que le réseau neuronal, le réseau neuronal convolutif et le réseau neuronal récurrent sont utilisés. En PHP, nous pouvons utiliser des frameworks de deep learning tels que TensorFlow ou Keras pour le développement du deep learning. Ces frameworks prennent généralement en charge les langages de programmation tels que Python et C++, et peuvent également être appelés via des extensions PHP.

Grâce au cadre d'apprentissage profond, nous pouvons effectuer des opérations telles que la classification d'images, la détection de cibles, la reconnaissance faciale et la génération d'images. Par exemple, le code suivant peut lire une image au format JPEG, utiliser le framework Keras pour la détection de cible, et détecter et afficher la position du visage :

$model = kerasmodelsload_model('model.h5');
$img = cvimread('example.jpg', cvIMREAD_COLOR);
$width = imagesx($img);
$height = imagesy($img);
$blob = new cvMat(cvdnnlobFromImage($img, 1/255, new cvSize(300, 300), new cvScalar(), true, false));
$model->setInput($blob, 'data');
$result = $model->predict([])['detection_out'][0][0];
$x1 = $result[3] * $width;
$y1 = $result[4] * $height;
$x2 = $result[5] * $width;
$y2 = $result[6] * $height;
img = cvectangle($img, new cvPoint($x1, $y1), new cvPoint($x2, $y2), new cvScalar(0, 0, 255), 2);
cvimshow('Detected Faces', $img);
cvwaitKey();
cvdestroyAllWindows();

En résumé, le développement de la vision industrielle en PHP implique le traitement d'image, la vision par ordinateur et l'apprentissage profond et bien d'autres aspects. En utilisant des outils et des bibliothèques pertinents, nous pouvons lire, convertir, traiter et enregistrer des images, et effectuer diverses opérations telles que la reconnaissance d'images, la détection de cibles, la reconnaissance faciale et la génération d'images. Avec le développement ultérieur de la technologie de vision industrielle, je pense que le développement de la vision industrielle en PHP deviendra de plus en plus pratique et abondant.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!