Wie führt man eine Bilderkennung mit PHP durch?

Mit der Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz wird die Bilderkennung zunehmend in verschiedenen Bereichen eingesetzt. Als beliebte Web-Programmiersprache kann PHP auch für Bilderkennungsanwendungen verwendet werden. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie PHP zur Bilderkennung verwenden.

1. Was ist Bilderkennung?

Bilderkennung, auch Bildklassifizierung oder Bilderkennung genannt, ist der Prozess der Analyse und des Verständnisses digitaler Bilder durch Computerprogramme. Für Menschen können wir die Objekte, die wir sehen, leicht unterscheiden, für Computer ist ein Bild jedoch nur eine Ansammlung von Zahlen und Pixeln. Der Zweck der Bilderkennung besteht daher darin, Computerprogramme darin zu trainieren, Merkmale in digitalen Bildern zu bestimmen.

2. Wie erreicht man eine Bilderkennung?

Die derzeit beliebteste Bilderkennungstechnologie ist Deep Learning. Deep Learning ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der das menschliche Gehirn durch Training neuronaler Netzwerke simuliert. Deep Learning kann riesige Datenmengen verarbeiten, automatisch Merkmale aus den Daten extrahieren und dann lernen, bestimmte Aufgaben richtig zu klassifizieren.

Eines der beliebtesten Frameworks zur Implementierung von Deep Learning ist TensorFlow. TensorFlow ist eine von Google entwickelte Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die grafische Darstellungen zur Berechnung mathematischer Operationen verwendet und parallel über mehrere CPUs und GPUs hinweg berechnet werden kann. TensorFlow kann in verschiedenen Programmiersprachen wie Python geschrieben werden.

3. Verwenden Sie PHP, um die Bilderkennung zu implementieren.

Da die Bilderkennung die Verarbeitung großer Datenmengen und Berechnungen erfordert, ist die Verwendung von PHP für die Bilderkennung nicht die beste Wahl. In einigen Fällen kann jedoch die Verwendung von PHP zur Bilderkennung erforderlich sein. In diesem Fall können wir die Erweiterungsbibliothek von PHP verwenden, um Bilder zu manipulieren und in Python oder anderen Sprachen geschriebene Deep-Learning-Modelle für die Bilderkennung verwenden.

1. Installieren Sie die PHP-Erweiterungsbibliothek

Zunächst müssen Sie die PHP-Erweiterungsbibliothek installieren, damit Sie Bilder mit PHP verarbeiten können. Die beliebtesten PHP-Bildverarbeitungserweiterungen sind GD und ImageMagick. Diese Erweiterungen können über Composer, den Paketmanager von PHP, installiert werden.

Das Folgende ist ein Beispielcode zum Installieren der GD-Erweiterung:

$ sudo apt-get install php-gd
$ sudo service apache2 restart

2. Schreiben Sie PHP-Code

Bilder können mit einfach gelesen und verarbeitet werden PHP-Code. Hier ist ein einfaches Beispiel, das die PHP-GD-Bibliothek verwendet, um ein Bild in den Speicher zu laden und seine Größe auf die angegebenen Abmessungen zu ändern:

<?php
header('Content-type: image/jpeg');

$filename = 'example.jpg';

list($width, $height) = getimagesize($filename);
$ration = $width / $height;

$newWidth = 200;
$newHeight = (int) ($newWidth / $ration);

$thumb = imagecreatetruecolor($newWidth, $newHeight);
$source = imagecreatefromjpeg($filename);

imagecopyresampled($thumb, $source, 0, 0, 0, 0, $newWidth, $newHeight, $width, $height);

imagejpeg($thumb);
imagedestroy($thumb);
imagedestroy($source);
?>

3 Verwenden eines Python-Deep-Learning-Modells 🎜🎜#Um ein Bild auszuführen Zur Erkennung müssen wir Python verwenden, um Code zu schreiben und das Deep-Learning-Modell zu trainieren. Das Bild kann dann mithilfe der PHP-GD-Bibliothek in den Speicher geladen und zur Klassifizierung an das Modell übergeben werden.

Das Folgende ist ein einfaches Python-Codebeispiel, das TensorFlow und das Keras-Framework verwendet, um ein Modell zu trainieren und eine Bildklassifizierung durchzuführen:

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import numpy as np

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data()

train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))

train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('
Test accuracy:', test_acc)

image_path = 'test_image.png'
img = keras.preprocessing.image.load_img(image_path, target_size=(28, 28), color_mode="grayscale")
img_array = keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)

predictions = model.predict(img_array)
print(predictions)

In PHP-Code können wir den folgenden Code verwenden So rufen Sie das obige Python-Modell auf:

<?php
$command = escapeshellcmd('python3 path/to/python_script.py');
$output = shell_exec($command);
echo $output;
?>

4. Zusammenfassung

Obwohl die Verwendung von PHP für die Bilderkennung möglicherweise nicht die beste Wahl ist, verwenden Sie die PHP-Erweiterungsbibliothek und andere mit Deep Learning Mit in der Sprache geschriebenen Modellen können wir dennoch bestimmte spezifische Bilderkennungsaufgaben lösen. Deep Learning ist derzeit die beliebteste Bilderkennungstechnologie und TensorFlow ist eines der beliebtesten Frameworks für die Implementierung von Deep Learning.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie führt man eine Bilderkennung mit PHP durch?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!