传统的php裁剪类只能按位置裁剪。如按中间位置裁剪。这种裁剪方式可能会导致一个人被截成两段。为了解决这个问题，最近开发了一个php扩展（tclip），能自动识别人脸或者图像中其它重要区域，然后进行裁剪。裁剪效果如下：
原图：
如果按照从中间截取为 400 * 225 大小大图片。效果如下：
使用tclip扩展裁剪图片效果如下：
在人脸识别的过程中，需要使用opencv中的CascadeClassifier加载一个xml的配置文档。因为文档比较大，导致加载时间比较长。为了提高裁剪的效率，决定在php扩展初始化的时候加载，并使用全局变量存储这个CascadeClassifier对象。这样就可以在每次裁剪的时候直接使用这个配置文件，而无需再加载。
开始，把php_tclip.h中的全局变量声明部分修改为如下：
ZEND_BEGIN_MODULE_GLOBALS(tclip)
CascadeClassifier face_cascade;
char *face_config_path;
ZEND_END_MODULE_GLOBALS(tclip)
AI 代码解读
结果报如下错误：
error: ‘CascadeClassifier’ does not name a type
看来这个类没有在头文件中声明。那就另辟蹊径，改为其它方式。把代码改为:
ZEND_BEGIN_MODULE_GLOBALS(tclip)
void *face_cascade;
char *face_config_path;
ZEND_END_MODULE_GLOBALS(tclip)
AI 代码解读
然后在tclip.c中进行了如下修改：
1.首先定义了一个全局变量。
static CascadeClassifier face_cascade;
AI 代码解读
2.修改PHP_MINIT_FUNCTION(tclip)。代码如下：
PHP_MINIT_FUNCTION(tclip)
{
/* If you have INI entries, uncomment these lines */
REGISTER_INI_ENTRIES();
string face_config_path = (TCLIP_G(face_config_path) == "" || TCLIP_G(face_config_path) == NULL)? "/usr/local/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml" :TCLIP_G(face_config_path);
if( !face_cascade.load( face_config_path ) ){
php_error_docref(NULL TSRMLS_CC, E_WARNING, "can not load classifier file！%s", face_config_path.c_str());
return FAILURE;
}
TCLIP_G(face_cascade) = &face_cascade;
return SUCCESS;
}
AI 代码解读
调用全局对象的方式如下：
((CascadeClassifier *)TCLIP_G(face_cascade))->detectMultiScale( img_gray, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );
AI 代码解读
注意，php扩展想线程安全，那就用相关宏来访问全局变量。如上面的TCLIP_G(face_cascade)。
