PHP et machine learning : comment effectuer une segmentation et une annotation sémantiques d'images

PHP et apprentissage automatique : Comment effectuer une segmentation et une annotation sémantiques d'images

Résumé :
La segmentation et annotation sémantiques d'images est l'une des tâches importantes dans le domaine de la vision par ordinateur. Cet article présentera comment utiliser PHP et la technologie d'apprentissage automatique pour effectuer la segmentation et l'annotation sémantiques d'images, et fournira des exemples de code correspondants.

Introduction :
Dans le domaine de la vision par ordinateur, la segmentation et l'annotation sémantiques d'images font référence à la classification et à l'étiquetage de chaque pixel de l'image pour obtenir une compréhension sémantique des différentes zones de l'image. Cette tâche a de nombreuses applications dans de nombreux domaines, tels que la recherche d'images, les transports intelligents, le diagnostic médical, etc. Les méthodes traditionnelles de segmentation sémantique et d'annotation d'images reposent généralement sur une extraction de caractéristiques et des classificateurs conçus manuellement, et ces méthodes nécessitent souvent beaucoup de main d'œuvre et de temps. Ces dernières années, avec le développement de la technologie d’apprentissage automatique, l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage profond pour la segmentation et l’annotation sémantiques d’images est devenue une méthode courante.

1. PHP et Machine Learning
PHP est un langage de script largement utilisé dans le développement Web. Il fournit de nombreuses fonctions et bibliothèques pour le traitement des images. Bien que PHP en lui-même ne soit pas un langage d'apprentissage automatique, nous pouvons utiliser PHP pour créer un système simple de segmentation sémantique et d'annotation d'images, et utiliser une bibliothèque d'apprentissage automatique pour accomplir cette tâche. Dans cet article, nous utiliserons une bibliothèque PHP-php-ml, qui permet l'implémentation d'une série d'algorithmes d'apprentissage automatique.

2. Processus de segmentation et d'annotation sémantique d'images
Le processus général de segmentation et d'annotation sémantique d'images comprend trois étapes : la préparation des données, la formation du modèle et la prédiction des résultats. Au cours de la phase de préparation des données, nous devons préparer des ensembles de données d'images annotées et les convertir dans un format pouvant être traité par des algorithmes d'apprentissage automatique. Dans la phase de formation du modèle, nous utiliserons l'ensemble de formation pour former un modèle de segmentation et d'annotation d'images. Lors de l’étape de prédiction des résultats, nous utiliserons le modèle entraîné pour segmenter et étiqueter les nouvelles images.

Ce qui suit est un exemple de code utilisant php-ml pour la segmentation sémantique et l'annotation d'images :

require_once 'vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationKNearestNeighbors;
use PhpmlDatasetArrayDataset;
use PhpmlDatasetDemoSamplesDataset;
use PhpmlFeatureExtractionStopWords;
use PhpmlTokenizationWordTokenizer;

// Step 1: 准备数据集
$dataset = new SamplesDataset();
$datasetSamples = $dataset->getSamples();
$datasetLabels = $dataset->getTargets();

// Step 2: 特征提取与预处理
$stopWords = new StopWords();
$tokenizer = new WordTokenizer();
$preprocessor = function ($document) use ($stopWords, $tokenizer) {
    return $stopWords->removeStopWords($tokenizer->tokenize($document));
};

// Step 3: 构建分类器与训练模型
$classifier = new KNearestNeighbors();
$classifier->setK(3);
$trainDataset = new ArrayDataset($datasetSamples, $datasetLabels);
$classifier->train($trainDataset);

// Step 4: 预测与评估
$newSample = ['This is a new sample'];
$predictedLabel = $classifier->predict($newSample);

echo 'Predicted label: ' . $predictedLabel . PHP_EOL;

Dans le code ci-dessus, nous importons d'abord les bibliothèques et modules requis. Ensuite, nous utilisons le classificateur SamplesDataset类来准备一个用于训练的样本数据集。接下来，我们使用StopWords和WordTokenizer对文本数据进行预处理，提取特征。然后，我们构建一个KNearestNeighbors et utilisons l'ensemble d'entraînement pour entraîner le modèle. Enfin, nous pouvons utiliser le modèle entraîné pour prédire de nouveaux échantillons et générer les résultats.

Conclusion :
Cet article présente comment utiliser PHP et la technologie d'apprentissage automatique pour la segmentation et l'annotation sémantiques d'images, et fournit des exemples de code correspondants. L'utilisation de PHP et de la technologie d'apprentissage automatique peut réduire considérablement les coûts de main-d'œuvre et de temps liés à la segmentation et à l'annotation sémantiques des images. Dans ce processus, la bibliothèque php-ml fournit la mise en œuvre d'une série d'algorithmes d'apprentissage automatique. J'espère que cet article pourra être utile aux lecteurs dans leur pratique de la segmentation et de l'annotation sémantique des images.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!