Forschung zur Echtzeit-Bilderkennungstechnologie mit PHP

Mit der rasanten Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz ist die Bilderkennungstechnologie zu einer sehr wichtigen Forschungsrichtung auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz geworden. Als weit verbreitete Programmiersprache kann PHP auch zur Implementierung von Bilderkennungstechnologien verwendet werden. In diesem Artikel wird die Forschung zur Echtzeit-Bilderkennungstechnologie in PHP sowohl aus theoretischer als auch aus praktischer Sicht vorgestellt.

1. Einführung in die Bilderkennungstechnologie

Bilderkennungstechnologie, auch Computer-Vision-Technologie genannt, bezieht sich auf die Technologie, die Computer zur Analyse und Identifizierung eines Bildes verwendet. Es ist eine wichtige technische Richtung im Bereich der künstlichen Intelligenz und hat sehr breite Anwendungsaussichten. Gegenwärtig wird die Bilderkennungstechnologie häufig in Bereichen wie Gesichtserkennung, Nummernschilderkennung, Objekterkennung und Bildsuche eingesetzt.

2. Grundprinzipien der PHP-Implementierung der Bilderkennungstechnologie

PHP kann eine auf Deep Learning basierende Bilderkennungstechnologie verwenden, um Bilderkennungsfunktionen zu implementieren. Die auf Deep Learning basierende Bilderkennungstechnologie ist eine Bilderkennungsmethode, die auf neuronalen Netzwerkmodellen basiert. Konkret nutzt es ein Convolutional Neural Network (CNN) als Merkmalsextrahierer und nutzt dann eine vollständig verbundene Schicht zur Klassifizierung. Das Faltungs-Neuronale Netzwerk ist ein Deep-Learning-Netzwerk, das durch Faltungsoperationen Merkmale aus Eingabebildern extrahieren kann.

Ein Deep-Learning-Modell, das ein Faltungs-Neuronales Netzwerk und eine vollständig verbundene Schicht kombiniert, wird als Faltungs-Neuronales Netzwerk-Modell bezeichnet. Bei der Implementierung von Bilderkennungsfunktionen können wir vorab trainierte Faltungs-Neuronale Netzwerkmodelle verwenden, um Bilder in Merkmalsvektoren umzuwandeln. Anschließend werden maschinelle Lernalgorithmen verwendet, um diese Merkmalsvektoren zu klassifizieren und eine Bilderkennung zu erreichen.

3. Der Prozess der Echtzeit-Bilderkennung

Das Folgende ist eine Einführung in den grundlegenden Prozess der Verwendung von PHP zur Realisierung der Echtzeit-Bilderkennungstechnologie:

1. Erhalten Sie die Bildeingabe von der Kamera.
2. Konvertieren Sie Bilder in ein Format, das von einem Faltungsmodell eines neuronalen Netzwerks verarbeitet werden kann.
3. Verwenden Sie ein vorab trainiertes Faltungs-Neuronales Netzwerkmodell, um Bilder in Merkmalsvektoren umzuwandeln.
4. Verwenden Sie Algorithmen für maschinelles Lernen, um Merkmalsvektoren zu klassifizieren.
5. Geben Sie die Klassifizierungsergebnisse aus.

Im obigen Prozess sind die beiden wichtigsten Schritte die Konvertierung des Bildes in ein Format, das vom Faltungs-Neuronalen Netzwerkmodell verarbeitet werden kann, und die Klassifizierung der Merkmalsvektoren mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen. Diese Schritte müssen mithilfe relevanter PHP-Bildverarbeitungsbibliotheken und Bibliotheken für maschinelles Lernen implementiert werden.

4. Einführung in verwandte PHP-Bibliotheken

1. PHP-Bildverarbeitungsbibliothek

Die PHP-Bildverarbeitungsbibliothek kann uns dabei helfen, Bilder in ein Format zu konvertieren, das vom Faltungs-Neuronalen Netzwerkmodell verarbeitet werden kann. Zu den häufig verwendeten Bildverarbeitungsbibliotheken in PHP gehören GD, Imagick, Gmagick usw. Unter ihnen ist die GD-Bibliothek eine der am häufigsten verwendeten Bildverarbeitungsbibliotheken in PHP und unterstützt Bilder in JPG, GIF, PNG und anderen Formaten. Imagick und Gmagick sind ebenfalls häufig verwendete Bildverarbeitungsbibliotheken. Sie unterstützen mehr Bildformate und mehr Bildverarbeitungsfunktionen.

2. PHP-Bibliothek für maschinelles Lernen

Die PHP-Bibliothek für maschinelles Lernen kann uns bei der Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen helfen. Zu den häufig verwendeten Bibliotheken für maschinelles Lernen in PHP gehören PHP-ML, DL-PHP, K-iwi usw. Darunter ist die PHP-ML-Bibliothek eine der am häufigsten verwendeten Bibliotheken für maschinelles Lernen in PHP und unterstützt eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen, einschließlich Klassifizierung, Regression, Clustering usw.

5. Übung: Verwenden Sie PHP, um eine Echtzeit-Bilderkennung zu implementieren.

Lassen Sie uns PHP verwenden, um eine einfache Echtzeit-Bilderkennungsfunktion zu implementieren. Wir müssen zuerst ein vorab trainiertes Faltungs-Neuronales Netzwerkmodell herunterladen und dieses Modell dann verwenden, um die Bilderkennungsfunktion zu implementieren.

1. Laden Sie das vorab trainierte Modell eines Faltungs-Neuronalen Netzwerks herunter

Wir können ein vorab trainiertes Modell eines Faltungs-Neuronalen Netzwerks von GitHub herunterladen, das auf Keras und TensorFlow basiert. Wir können die TensorFlow-Bibliothek von PHP verwenden, um dieses Modell aufzurufen.

2. Verwendung der TensorFlow-Bibliothek von PHP zur Bilderkennung

Wir verwenden die TensorFlow-Bibliothek von PHP, um das vorab trainierte Faltungs-Neuronale-Netzwerk-Modell aufzurufen. Der spezifische Code lautet wie folgt:

// 载入TensorFlow库
$loader = new TensorFlowAutoloader();
$loader->register();

// 载入模型
$model = TensorFlowSavedModel::load($modelPath, ['serve']);

// 载入图像，使用GD库将图像转换为数组格式
$image = imagecreatefromjpeg($imagePath);
$image = imagecreatetruecolor(224, 224);
imagecopyresampled($image, $input, 0, 0, 0, 0, 224, 224, imagesx($input), imagesy($input));
$pixels = [];
for ($y = 0; $y < 224; ++$y) {
    for ($x = 0; $x < 224; ++$x) {
        $color = imagecolorat($image, $x, $y);
        $r = ($color >> 16) & 0xFF;
        $g = ($color >> 8) & 0xFF;
        $b = $color & 0xFF;
        $pixels[] = ($r + $g + $b) / 3.0 / 255.0;
    }
}
$inputTensor = new TensorFlowTensor([array_chunk($pixels, 224)]);

// 运行模型
$outputTensor = $model->predict(['input' => $inputTensor]);

// 输出结果
$result = $outputTensor->value()->data()->toArray();

Im obigen Code konvertieren wir das Bild mithilfe der GD-Bibliothek in ein Array-Format, übergeben das Bild dann im Array-Format zur Vorhersage an das Faltungs-Neuronale-Netzwerk-Modell und geben schließlich das Vorhersageergebnis aus.

6. Zusammenfassung

Dieser Artikel stellt die Grundprinzipien und den Implementierungsprozess der Echtzeit-Bilderkennungstechnologie in PHP vor und stellt die relevante PHP-Bildverarbeitungsbibliothek und die Bibliothek für maschinelles Lernen vor. Durch die Praxis haben wir gelernt, wie man mit PHP eine einfache Echtzeit-Bilderkennungsfunktion implementiert, die für PHP-Entwickler von großem praktischen Wert ist.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonForschung zur Echtzeit-Bilderkennungstechnologie mit PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!