Comment obtenir une netteté d'image à l'aide de la bibliothèque PHP et OpenCV ?

Comment obtenir une netteté d'image à l'aide de la bibliothèque PHP et OpenCV ?

Vue d'ensemble : 
La netteté de l'image est une technique de traitement d'image courante utilisée pour améliorer la clarté des images et la solidité des bords. Dans cet article, nous expliquerons comment implémenter la netteté des images à l'aide de PHP et de la bibliothèque OpenCV. OpenCV est une puissante bibliothèque de vision par ordinateur open source qui fournit de riches fonctions de traitement d'image. Nous utiliserons l'extension PHP d'OpenCV pour implémenter l'algorithme de netteté de l'image.

Étape 1 : Installer les extensions OpenCV et PHP
Tout d'abord, nous devons installer la bibliothèque OpenCV ainsi que l'extension OpenCV pour PHP. Téléchargez et installez d'abord la bibliothèque OpenCV. Vous pouvez obtenir la dernière version sur le site officiel d'OpenCV (https://opencv.org/). Une fois l'installation terminée, nous devons installer l'extension OpenCV pour PHP sur le système. Il peut être installé sur les systèmes Linux via la commande suivante :

pecl install opencv

Une fois l'installation terminée, ajoutez l'extension OpenCV au fichier php.ini.

Étape 2 : Chargement des images et prétraitement des images
Dans le script PHP, nous devons d'abord charger l'image. Chargez l'image en mémoire à l'aide des fonctions de la bibliothèque OpenCV. Avant cela, nous devons stocker l'image sur le serveur. Disons que notre fichier image s'appelle "image.jpg". Voici l'exemple de code pour charger une image :

$image = cvimread('image.jpg');

Après avoir chargé l'image, nous devons prétraiter l'image. Le but du prétraitement est de réduire le bruit et d’améliorer les contours. Voici quelques techniques courantes de prétraitement d'image :

1. Niveaux de gris : convertissez les images couleur en images en niveaux de gris pour simplifier le processus de traitement d'image.

$image = cvcvtColor($image, cvCOLOR_BGR2GRAY);

2. Flou gaussien : utilisez le filtre gaussien pour flouter l'image et réduire le bruit.

$image = cvGaussianBlur($image, new cvSize(3, 3), 0);

Étape 3 : Appliquer un algorithme de netteté de l'image
Après le prétraitement de l'image, nous pouvons appliquer un algorithme de netteté de l'image. Dans OpenCV, il existe de nombreux algorithmes de netteté d'image parmi lesquels choisir, tels que l'opérateur laplacien, l'opérateur Sobel, etc. Voici l'exemple de code pour la netteté de l'image à l'aide du Laplacien :

$dst = cvLaplacian($image, cvCV_8U);
$result = cvddWeighted($image, 1.5, $dst, -0.5, 0);

Dans le code ci-dessus, nous appliquons d'abord le Laplacien à l'aide de la fonction Laplacien, puis utilisons la fonction addWeighted pour appliquer le Laplacien à l'image d'origine et le Laplacien Les résultats des opérateurs sont pondérés et superposés. En ajustant les paramètres de poids, différents degrés d’effets de netteté peuvent être obtenus.

Étape 4 : Enregistrez et affichez les résultats
Enfin, nous devons enregistrer et afficher les résultats de la netteté de l'image. Vous pouvez utiliser la fonction imwrite fournie par OpenCV pour enregistrer les résultats sous forme de fichier image et utiliser la fonction imshow pour afficher les résultats dans la fenêtre. Voici un exemple de code pour enregistrer et afficher les résultats :

cvimwrite('result.jpg', $result);
cvimshow('Result', $result);
cvwaitKey(0);

Dans le code ci-dessus, la fonction imwrite enregistre les résultats sous forme de fichier "result.jpg", la fonction imshow affiche les résultats dans une fenêtre nommée "Result", et waitKey(0) attend la saisie au clavier pour fermer la fenêtre.

Exemple de code complet :

$image = cvimread('image.jpg');
$image = cvcvtColor($image, cvCOLOR_BGR2GRAY);
$image = cvGaussianBlur($image, new cvSize(3, 3), 0);
$dst = cvLaplacian($image, cvCV_8U);
$result = cvddWeighted($image, 1.5, $dst, -0.5, 0);
cvimwrite('result.jpg', $result);
cvimshow('Result', $result);
cvwaitKey(0);

Résumé :
Cet article explique comment implémenter la netteté d'image à l'aide de PHP et de la bibliothèque OpenCV. La netteté de l'image est facilement mise en œuvre grâce aux étapes de chargement de l'image, de prétraitement, d'application de l'algorithme de netteté de l'image, ainsi que d'enregistrement et d'affichage des résultats. J'espère que cet article vous sera utile dans votre travail de traitement d'images.

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!