PHP實作人臉辨識功能-php教程-PHP中文網

隨著人工智慧的不斷發展和普及，人臉辨識技術已經成為了許多領域中不可或缺的一項技術。在安防、教育、金融、醫療等各行各業中，人臉辨識技術都有廣泛的應用。今天我們就來探討如何在PHP中實現人臉辨識功能。

目前人臉辨識技術主要透過深度學習演算法來實現辨識。深度學習的核心是神經網絡，而卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）是人臉辨識中最常用的模型之一。雖然PHP並不是人工智慧領域的主流語言，但藉助現有的第三方函式庫，也可以實現人臉辨識功能。

在PHP中實現人臉辨識功能，需要以下幾個步驟：

1. 安裝OpenCV

OpenCV是一個跨平台的電腦視覺庫，它允許開發者在各種平台上建立影像處理和電腦視覺應用程式。在PHP中使用OpenCV可以完成影像的讀取、處理、顯示以及人臉偵測等基本操作。我們可以使用命令列工具apt-get或brew來安裝OpenCV。

2. 下載並安裝php-opencv擴展

php-opencv是OpenCV的PHP擴展，它提供了一組PHP的API，可以用來在PHP中呼叫OpenCV的功能。我們可以透過以下命令來安裝php-opencv擴充：

$ git clone https://github.com/hihozhou/php-opencv.git $ cd php-opencv $ phpize $ ./configure --with-php-config=/usr/bin/php-config $ make $ sudo make install

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3. 映像讀取與輸出

在PHP中，我們可以使用imread()函數載入一張映像，並使用imwrite()函數將處理後的影像儲存下來。以下是一個簡單的例子：

$im = cvimread("test.jpg"); cvimwrite("result.jpg", $im);

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4. 人臉偵測

在OpenCV中，人臉偵測可以透過Haar特徵分類器來實現。 Haar特徵分類器是一種基於特徵的物體偵測方法，它可以有效地偵測出人臉等物體。 OpenCV已經提供了訓練好的Haar Cascade分類器，我們可以直接呼叫這些分類器來進行人臉偵測。

$im = cvimread("test.jpg"); $gray = cvcvtColor($im, cvCOLOR_BGR2GRAY); $faces = cvHaarDetectObjects($gray, $cascade, $storage,1.1, 3, 0); foreach ($faces as $face) { $pt1 = $face['x']; $pt2 = $face['y']; $pt3 = $face['x'] + $face['width']; $pt4 = $face['y'] + $face['height']; cvectangle($im, cvPoint($pt1, $pt2), cvPoint($pt3, $pt4), [0,255,0]); } cvimshow("result", $im); cvwaitKey();

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5. 人臉辨識

在人臉偵測的基礎上，我們可以透過深度學習演算法來實現人臉辨識。這裡我們選用Caffe作為深度學習框架，由於Caffe是基於C 開發的，我們需要在PHP中呼叫Caffe的API。

$im = cvimread("test.jpg"); $gray = cvcvtColor($im, cvCOLOR_BGR2GRAY); $faces = cvHaarDetectObjects($gray, $cascade, $storage,1.1, 3, 0); foreach ($faces as $face) { $pt1 = $face['x']; $pt2 = $face['y']; $pt3 = $face['x'] + $face['width']; $pt4 = $face['y'] + $face['height']; cvectangle($im, cvPoint($pt1, $pt2), cvPoint($pt3, $pt4), [0,255,0]); // 将人脸区域提取出来，用于人脸识别 $face_roi = $im->roi(new cvRect($pt1, $pt2, $face['width'], $face['height'])); // 对人脸进行识别 $result = classify($face_roi); // 使用Caffe识别人脸 // 标注识别结果 cvputText($im,"".$result, cvPoint($pt1,$pt2-20), cvFONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.8, [255,255,255]); } cvimshow("result", $im); cvwaitKey();

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