Wie führt man Bildverarbeitung und Deep Learning in PHP durch?

PHP ist eine gängige Entwicklungssprache, die häufig zum Erstellen von Webanwendungen und Websites verwendet wird. Obwohl es sich nicht um ein speziell für Bildverarbeitung und Deep Learning entwickeltes Tool handelt, stellt die PHP-Community viele vorgefertigte Bibliotheken und Frameworks zur Verfügung, die für diese Aufgaben verwendet werden können. Im Folgenden stellen wir einige häufig verwendete PHP-Bibliotheken und Frameworks vor und diskutieren, wie sie Bildverarbeitung und Deep Learning durchführen.

1. GD Image Library

GD Image Library ist eine der integrierten Bibliotheken von PHP, die viele Bildverarbeitungsfunktionen bietet. Sie können diese Funktionen verwenden, um Bilder zu erstellen, zu öffnen und zu speichern und verschiedene Vorgänge wie Größenänderung, Drehen, Zuschneiden, Hinzufügen von Text und mehr durchzuführen. Es unterstützt auch viele verschiedene Bildformate, darunter JPEG, PNG, GIF, BMP und mehr.

Hier ist ein einfaches Beispiel, das zeigt, wie man mit der GD-Bibliothek ein rotes Rechteck erstellt:

<?php
$width = 400;
$height = 200;
$image = imagecreate($width, $height);
$red = imagecolorallocate($image, 255, 0, 0);
imagefilledrectangle($image, 0, 0, $width, $height, $red);
header('Content-Type: image/png');
imagepng($image);
imagedestroy($image);
?>

2. Imagick-Erweiterung

Imagick-Erweiterung ist eine auf ImageMagick basierende PHP-Erweiterung, die erweiterte Bildverarbeitungsfunktionen bietet. Es unterstützt viele verschiedene Bildformate und ermöglicht verschiedene Vorgänge wie Skalieren, Zuschneiden, Drehen, Filter und mehr. Es unterstützt auch mehrere Bildkompositionen sowie Transparenz und Alphakanäle.

Hier ist ein Beispiel für die Verwendung der Imagick-Erweiterung zum Ändern der Bildgröße:

<?php
$image = new Imagick('image.jpg');
$image->resizeImage(800, 600, Imagick::FILTER_LANCZOS, 1);
$image->writeImage('image_resized.jpg');
?>

3. TensorFlow PHP

TensorFlow ist ein von Google entwickeltes Framework, das häufig für Deep Learning verwendet wird. TensorFlow PHP ist eine auf TensorFlow basierende PHP-Erweiterung, mit der Sie TensorFlow-Modelle in PHP verwenden können. Diese Erweiterung kann für eine Vielzahl von Deep-Learning-Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung, Spracherkennung und mehr verwendet werden.

Das Folgende ist ein Beispiel für die Bildklassifizierung mit TensorFlow PHP:

<?php
$graph = new TensorFlowGraph();
$session = new TensorFlowSession($graph);
$saver = new TensorFlowSaver($graph);
$saver->restore($session, '/tmp/model.ckpt');
$tensor = $graph->operation('input')->output(0);
$result = $session->run([$graph->operation('output')->output(0)], [$tensor->shape()]);
print_r($result);
?>

4. Php-ml-Bibliothek für maschinelles Lernen

Php-ml ist eine PHP-basierte Bibliothek für maschinelles Lernen, die viele gängige Algorithmen und Tools für maschinelles Lernen bereitstellt. Damit können Bilddaten verarbeitet und analysiert sowie Deep-Learning-Modelle trainiert und ausgewertet werden.

Das Folgende ist ein Beispiel für die Verwendung der PHP-ML-Bibliothek zum Trainieren und Bewerten eines Faltungs-Neuronalen Netzwerks:

<?php
use PhpmlDatasetObjectCollection;
use PhpmlDatasetDemoImagesDataset;
use PhpmlFeatureExtractionStopWordsEnglish;
use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;
use PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer;
use PhpmlCrossValidationStratifiedRandomSplit;
use PhpmlMetricAccuracy;
use PhpmlNeuralNetworkLayer;
use PhpmlNeuralNetworkActivationFunctionSigmoid;
use PhpmlNeuralNetworkActivationFunctionReLU;
use PhpmlNeuralNetworkNetworkMultilayerPerceptron;
use PhpmlPreprocessingImputerMeanImputer;
use PhpmlPreprocessingStandardScaler;
use PhpmlSupportVectorMachineKernel;

$dataset = new ImagesDataset();
$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new English());
$tfIdfTransformer = new TfIdfTransformer();
$stopWords = new English();

$vectorizer->fit($dataset->getSamples());
$vectorizer->transform($dataset->getSamples());
$tfIdfTransformer->fit($dataset->getSamples());
$tfIdfTransformer->transform($dataset->getSamples());
$stopWords->removeStopWords($dataset->getSamples());

$split = new StratifiedRandomSplit($dataset->getTargets(), 0.3);
$trainSamples = $split->getTrainSamples();
$trainLabels = $split->getTrainLabels();
$testSamples = $split->getTestSamples();
$testLabels = $split->getTestLabels();

$imputer = new MeanImputer();
$scaler = new StandardScaler();

$imputer->fit($trainSamples);
$scaler->fit($trainSamples);

$trainSamples = $imputer->transform($trainSamples);
$testSamples = $imputer->transform($testSamples);

$trainSamples = $scaler->transform($trainSamples);
$testSamples = $scaler->transform($testSamples);

$mlp = new MultilayerPerceptron(
    [count($trainSamples[0]), 100, 50, count(array_unique($trainLabels))],
    [new Sigmoid(), new ReLU(), new ReLU()]
);
$mlp->train($trainSamples, $trainLabels);

$predictedLabels = $mlp->predict($testSamples);

echo 'Accuracy: '.Accuracy::score($testLabels, $predictedLabels);
?>

Zusammenfassung

Obwohl PHP kein Tool für Bildverarbeitung und Deep Learning ist, verfügt es über eine eigene GD-Bibliothek und Open-Source-Erweiterungen, Bibliotheken und Frameworks bieten eine Fülle von Funktionen und Tools, mit denen Bilder verarbeitet und Deep-Learning-Modelle trainiert werden können, um den Anforderungen von Entwicklern gerecht zu werden. Dies erfordert natürlich auch, dass Entwickler über entsprechende Kenntnisse und Fähigkeiten verfügen, um diese Tools besser anwenden und effiziente Anwendungen entwickeln zu können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie führt man Bildverarbeitung und Deep Learning in PHP durch?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!