基于OpenCV的PHP图像人脸识别技术
openCV是一个开源的用C/C++开发的计算机图形图像库,非常强大,研究资料很齐全。本文重点是介绍如何使用php来调用其中的局部的功能。人脸侦查技术只是openCV一个应用分支。
1.安装
从源代码编译成一个动态的so文件。
1.1.安装 OpenCV (OpenCV 1.0.0)
下载地址:http://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id=22870&package_id=16948
#tar xvzf OpenCV-1.0.0.tar.gz
#cd opencv-1.0.0
#./configure
#make
#make install
#make check (检查是否安装全部正确)
提示: 不要指定安装路径,否则后面编译facedetect会找不到OpenCV的路径。
1.2 安装facedetect
下载地址http://www.xarg.org/download/facedetect-1.0.0.tar.gz
#tar xzvf facedetect-1.0.0.tar.gz
#cd facedetect-1.0.0
#phpize && ./configure && make && make install
编译完之后会提示facedetect.so 文件所在的位置。
最后确认在php.ini加入
extension=facedetect.so,重启apache.
2.函数使用
在phpinfo()里检查是否有facedetect这个模块。
从openCV源代码/data/haarcascades/里头取出所有xml文件放在php的执行目录下
//检查有多少个脸型
var_dump(face_count(‘party.jpeg', haarcascade_frontalface_alt.xml'));
//返回脸型在图片中的位置参数,多个则返回数组
$arr = face_detect(‘party.jpeg', haarcascade_frontalface_alt2.xml');
print_r($arr);
3.应用
结合imagick可以将图片做一下应用。因为 face_detect只返回一个矩形参数,包含x,y坐标和w,h长宽参数。下面是我的一个应用demo
复制代码 代码如下:
if($_FILES){
$img = $_FILES['pic']['tmp_name'];
$arr = face_detect($img, ‘haarcascade_frontalface_alt2.xml');
//$arr1 = face_detect($img, 'haarcascade_frontalface_alt_tree.xml');
if(is_array($arr1)) $all =array_merge($arr,$arr1);
else $all = $arr;
$im = new Imagick($img);
//$draw =new ImagickDraw();
//$borderColor = new ImagickPixel('red');
//$draw->setFillAlpha(0.0);
//$draw->setStrokeColor ($borderColor);
//$draw->setStrokeWidth (1);
if(is_array($all)){
foreach ($all as $v){
$im_cl = $im->clone();
$im_cl->cropImage($v['w'],$v['h'],$v['x'],$v['y']);
$im_cl->swirlImage(60);
$im->compositeImage( $im_cl, Imagick::COMPOSITE_OVER , $v['x'], $v['y'] );
//$draw->rectangle($v['x'],$v['y'],$v['x']+$v['w'],$v['y']+$v['h']);
//$im->drawimage($draw);
}
}
header( “Content-Type: image/png” );
echo $im;
}else{
?>
}
?>
参考资料:
http://www.xarg.org/2008/07/face-detection-with-php/
http://www.opencv.org.cn/index.php/首页
http://www.cs.iit.edu/~agam/cs512/lect-notes/opencv-intro/index.html

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C의 ABI 호환성은 다른 컴파일러 또는 버전에 의해 생성 된 이진 코드가 재 컴파일없이 호환 될 수 있는지 여부를 나타냅니다. 1. 기능 호출 규칙, 2. 이름 수정, 3. 가상 기능 테이블 레이아웃, 4. 구조 및 클래스 레이아웃이 관련된 주요 측면입니다.

AI는 작곡가 사용을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 특정 방법에는 다음이 포함됩니다. 1. 종속성 관리 최적화 : AI는 종속성을 분석하고 최상의 버전 조합을 권장하며 충돌을 줄입니다. 2. 자동화 된 코드 생성 : AI는 모범 사례를 준수하는 composer.json 파일을 생성합니다. 3. 코드 품질 향상 : AI는 잠재적 인 문제를 감지하고 최적화 제안을 제공하며 코드 품질을 향상시킵니다. 이러한 방법은 기계 학습 및 자연어 처리 기술을 통해 구현되어 개발자가 효율성과 코드 품질을 향상시킬 수 있도록 도와줍니다.

C는 실시간 운영 체제 (RTO) 프로그래밍에서 잘 수행하여 효율적인 실행 효율성과 정확한 시간 관리를 제공합니다. 1) c 하드웨어 리소스의 직접 작동 및 효율적인 메모리 관리를 통해 RTO의 요구를 충족시킵니다. 2) 객체 지향 기능을 사용하여 C는 유연한 작업 스케줄링 시스템을 설계 할 수 있습니다. 3) C는 효율적인 인터럽트 처리를 지원하지만 실시간을 보장하려면 동적 메모리 할당 및 예외 처리를 피해야합니다. 4) 템플릿 프로그래밍 및 인라인 함수는 성능 최적화에 도움이됩니다. 5) 실제 응용 분야에서 C는 효율적인 로깅 시스템을 구현하는 데 사용될 수 있습니다.

C 코드 최적화는 다음 전략을 통해 달성 할 수 있습니다. 1. 최적화 사용을 위해 메모리를 수동으로 관리합니다. 2. 컴파일러 최적화 규칙을 준수하는 코드를 쓰십시오. 3. 적절한 알고리즘 및 데이터 구조를 선택하십시오. 4. 인라인 함수를 사용하여 통화 오버 헤드를 줄입니다. 5. 템플릿 메타 프로 그램을 적용하여 컴파일 시간에 최적화하십시오. 6. 불필요한 복사를 피하고 움직이는 의미와 참조 매개 변수를 사용하십시오. 7. Const를 올바르게 사용하여 컴파일러 최적화를 돕습니다. 8. std :: 벡터와 같은 적절한 데이터 구조를 선택하십시오.
