- 环境准备
首先，需要安装以下工具：
Darknet：一个开源的深度学习框架，支持 YOLO 等物体检测模型。
PHP：确保你已安装 PHP 环境。
OpenCV：用于图像处理，确保 PHP 支持图像处理扩展。
2. 安装 Darknet
首先，克隆 Darknet 并编译它：
bash
git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
cd darknet
make
下载 YOLO 的预训练模型权重：
bash
更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
3. 创建 PHP 调用脚本
由于 PHP 本身不能直接处理深度学习任务，我们将通过 exec 函数调用已经编译好的 C 程序，执行物体检测。
PHP 脚本 (object_detection.php)
php
- 代码解析
命令行执行： PHP 中使用 exec() 函数来执行命令行指令。这儿的命令行是执行 Darknet 进行物体检测。我们通过传递配置文件、权重文件和待检测图像的路径来进行推理。
参数说明：
$cfg_file：YOLO 的配置文件（yolov3.cfg）。
$weights_file：YOLO 的权重文件（yolov3.weights）。
$data_file：数据配置文件，指定类别信息和训练数据路径。
$image_path：待检测的输入图像。
-thresh 0.5：设置检测的阈值，低于 0.5 的物体检测结果将被忽略。
-out $output_image：指定检测结果保存的路径。
错误处理： 如果命令执行成功，PHP 脚本会输出物体检测成功的信息。如果失败，将打印错误信息。
展示结果： 执行完成后，PHP 会直接显示输出图像（即带有检测框的图像）。
- 编译与运行
在终端中运行 PHP 脚本，确保你已经安装并配置好 PHP 和 Darknet 环境。
bash
php object_detection.php
此命令将执行物体检测并将结果保存为 result.jpg。
- 结果展示
运行 PHP 脚本后，结果图像将保存为 result.jpg，并通过浏览器显示出来。你可以在浏览器中查看检测结果，例如标记物体的边界框。
