PHP および OpenCV ライブラリ: ジェスチャ認識を行うにはどうすればよいですか?

PHP および OpenCV ライブラリ: ジェスチャ認識を行うにはどうすればよいですか?

ジェスチャー認識は、多くの分野で幅広い応用が可能なエキサイティングなテクノロジーです。人間とコンピューターのインタラクション、仮想現実、インテリジェント セキュリティなどの分野で使用できます。この記事では、ジェスチャ認識に PHP および OpenCV ライブラリを使用する方法を紹介し、読者がこのプロセスを深く理解できるようにいくつかのサンプル コードを使用します。

ステップ 1: OpenCV ライブラリをインストールする
まず、画像処理とコンピューター ビジョン用のオープン ソース ライブラリである OpenCV ライブラリをインストールする必要があります。 Linux システムでは、次のコマンドを使用してインストールできます。

sudo apt-get install libopencv-core-dev libopencv-imgproc-dev libopencv-video-dev

Windows システムでは、公式 Web サイトからプリコンパイルされたバイナリをダウンロードし、PHP 環境に構成できます。

ステップ 2: 画像を取得する
ジェスチャ認識では、カメラまたはビデオ ファイルから画像を取得する必要があります。 PHP では、これは OpenCV ライブラリの VideoCapture クラスを使用して実現できます。以下は、カメラからリアルタイムで画像を取得するサンプル コードです。

<?php
$video = new VideoCapture(0);
if(!$video->isOpened()){
    die('无法连接到摄像头');
}

while(true){
    $frame = new Mat();
    $video->read($frame);

    // 对图像进行处理

    $video->release();
}

このコードは、最初に VideoCapture オブジェクトを作成し、デバイス インデックスを 0 として指定し、最初のカメラが使用済み。次に、isOpened 関数を通じてデバイスが正常に開かれたかどうかを確認します。次に、read 関数を使用してカメラから画像のフレームを読み取り、それを Mat オブジェクトに保存します。画像を読み取った後、後続のコードで画像を処理できます。

ステップ 3: ジェスチャ認識
ジェスチャ認識は、画像処理と機械学習アルゴリズムによって実現されます。この記事では、OpenCV ライブラリに基づく Haar カスケード分類器アルゴリズムをジェスチャ認識に使用します。このアルゴリズムは、顔や対象物体などの検出に使用できる特徴ベースの物体検出方法です。

まず、トレーニングされたカスケード分類器モデルを準備する必要があります。ジェスチャ認識には、すでにトレーニングされたジェスチャ分類子モデルを使用できます。 OpenCV の公式ドキュメントには、ダウンロードして直接使用できる既製のモデルがいくつかあります。たとえば、ジェスチャ認識の完全なモデルをダウンロードできます。

<?php
$classifierPath = 'path/to/haar-cascade.xml';

$faceCascade = new CascadeClassifier($classifierPath);
if(!$faceCascade->load($classifierPath)){
    die('无法加载分类器模型');
}

while(true){
    $frame = new Mat();
    $video->read($frame);

    // 对图像进行处理

    // 进行手势识别

    $video->release();
}

このコードは、まず CascadeClassifier オブジェクトを作成し、load 関数デバイス モデルを通じてジェスチャ分類を読み込みます。 。次に、画像の各フレームを読み取った後、detectMultiScale 関数を呼び出してジェスチャ認識を実行できます。この関数は、画像内のジェスチャを検出し、検出されたジェスチャの位置を表す境界ボックスのコレクションを返します。

ステップ 4: 結果の表示
最後のステップは、ジェスチャ認識の結果を表示することです。 PHP では、OpenCV ライブラリの imshow 関数を使用してこれを実現できます。以下は、画像上で検出されたジェスチャを長方形のボックスでマークするサンプル コードです。

<?php
$className = 'hand';
$color = new Scalar(0, 255, 0);

$faces = $faceCascade->detectMultiScale($frame);
foreach($faces as $face){
    $point1 = new Point($face->x, $face->y);
    $point2 = new Point($face->x + $face->width, $face->y + $face->height);

    $frame = cv::rectangle($frame, $point1, $point2, $color);
}

cv::imshow($className, $frame);
cv::waitKey(1);

このコードは、最初に長方形のボックスの色とカテゴリ名を設定します。次に、detectMultiScale 関数を使用してジェスチャを検出し、返された結果を反復処理して、画像上に長方形のフレームを描画します。最後に、imshow 関数を使用して画像を表示し、waitKey 関数によるユーザーのキー応答を待ちます。

結論
PHP と OpenCV ライブラリを使用すると、ジェスチャ認識を簡単に実装できます。この記事では、プロセス全体の主要な手順について説明し、対応するサンプル コードを提供します。読者は、自分のニーズに応じてこの基本フレームワークをさらに拡張し、さらに多くの機能やアルゴリズムを追加して、ジェスチャ認識の精度と効果を向上させることができます。

以上がPHP および OpenCV ライブラリ: ジェスチャ認識を行うにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。