So nutzen Sie die Bilderkennungstechnologie in PHP

Bilderkennungstechnologie ist ein wichtiger Zweig im Bereich der künstlichen Intelligenz. Sie ermöglicht es Computern, den Inhalt von Bildern automatisch zu identifizieren und daraus nützliche Informationen zu extrahieren. In Webanwendungen kann die Bilderkennungstechnologie weit verbreitet sein, z. B. zur Überprüfung des Bestätigungscodes, zur Gesichtserkennung, zur Bildsuche usw. In diesem Artikel stellen wir die Verwendung der Bilderkennungstechnologie in PHP vor.

1. Abhängige Bibliotheken installieren

Zuerst müssen wir einige notwendige abhängige Bibliotheken auf dem Server installieren. Das wichtigste davon ist die Tesseract OCR-Engine, ein Open-Source-OCR-Projekt, mit dem sich Text in Bildern erkennen lässt. Sie müssen außerdem die Gd-Erweiterung installieren, mit der Bilder verarbeitet werden können.

Verwenden Sie auf dem Ubuntu-System den folgenden Befehl zur Installation:

sudo apt-get install tesseract-ocr libtesseract-dev
sudo apt-get install php-gd

2. Erkennung des Bildverifizierungscodes

Der Bildverifizierungscode wird von vielen Websites verwendet, um zu verhindern, dass Schadprogramme automatisch Konten registrieren oder angreifen. Allerdings ist es für Benutzer umständlich, komplexe Verifizierungscodes einzugeben. Daher können wir PHP mithilfe der Bilderkennungstechnologie den Bestätigungscode automatisch erkennen lassen.

Codebeispiel:

// 图像处理
$im = imagecreatefromjpeg('captcha.jpg');

// 处理后的图像
$image = imagecreatetruecolor(120, 70);

// 转换为灰度图像
imagefilter($im, IMG_FILTER_GRAYSCALE);

// 去除噪点
imagefilter($im, IMG_FILTER_CONTRAST, 255);

// 复制到新图像
imagecopyresampled($image, $im, 0, 0, 0, 0, 120, 70, 120, 70);

// 保存处理后的图像
imagejpeg($image, 'captcha_processed.jpg');

// 调用OCR识别验证码
$output = shell_exec('tesseract captcha_processed.jpg stdout -c tessedit_char_whitelist=0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz');

Dieses Beispiel verarbeitet ein Verifizierungscodebild im JPG-Format, einschließlich Graustufen des Bildes, Entfernen von Rauschen und schließlich Aufrufen der Tesseract OCR-Engine zur Erkennung. Die Erkennungsergebnisse werden in der Variablen $output gespeichert.

3. Gesichtserkennung

Gesichtserkennung ist eine weit verbreitete Bilderkennungstechnologie, die zur Überprüfung der Benutzeridentität, zur Fotoverwaltung usw. verwendet werden kann. In PHP können wir die OpenCV-Bibliothek verwenden, um die Gesichtserkennung zu implementieren.

Da OpenCV keine Erweiterungsbibliothek von PHP selbst ist, müssen wir es kompilieren und installieren.

Codebeispiel:

// 加载图像
$im = cvLoadImage('test.jpg');

// 创建Cascade分类器
$face_cascade = cvLoadHaarClassifierCascade('haarcascade_frontalface_alt.xml');

// 识别人脸
$faces = cvHaarDetectObjects($im, $face_cascade, new CvMemStorage(), 1.5, 3, 0);

// 绘制识别结果
for ($i = 0; $i < count($faces); $i++) {
    cvRectangle($im, new CvPoint($faces[$i]-x, $faces[$i]-y), new CvPoint($faces[$i]-x + $faces[$i]-width, $faces[$i]-y + $faces[$i]-height), new CvScalar(0, 255, 0));
}

// 保存识别结果
cvSaveImage('test_result.jpg', $im);

In diesem Beispiel wird die OpenCV-Bibliothek verwendet, um ein Porträtbild im JPG-Format zu laden und die darin enthaltenen Gesichter über einen bestimmten Klassifikator zu erkennen. Die Erkennungsergebnisse werden mit einem rechteckigen Rahmen markiert und als neues JPG-Bild gespeichert.

4. Bildsuche

Die Bildsuche ist eine Technologie, die ähnliche Bilder finden und zum Urheberrechtsschutz, zur Identifizierung von Unterbildern usw. verwendet werden kann. In PHP können wir den Dhash-Algorithmus verwenden, um die Bildsuche zu implementieren.

Codebeispiel:

// 加载图像
$img1 = imagecreatefromjpeg('test1.jpg');
$img2 = imagecreatefromjpeg('test2.jpg');

// 计算Dhash值
$hash1 = dhash($img1);
$hash2 = dhash($img2);

// 计算汉明距离
$distance = hammingDistance($hash1, $hash2);

// 显示比对结果
echo $distance;

// Dhash算法实现
function dhash($im) {
    $im = imagecreatetruecolor(9, 8);
    imagecopyresampled($im, $src, 0, 0, 0, 0, 9, 8, imagesx($src), imagesy($src));
    $str = '';
    for ($y = 0; $y < 8; $y++) {
        $val = 0;
        for ($x = 0; $x < 8; $x++) {
            $curr = imagecolorat($im, $x, $y) & 0xFF;
            $next = imagecolorat($im, $x+1, $y) & 0xFF;
            $val <<= 1;
            $val |= ($curr > $next) ? 1 : 0;
        }
        $str .= sprintf('%02x', $val);
    }
    return $str;
}
// 计算汉明距离
function hammingDistance($str1, $str2) {
    $distance = 0;
    $len = strlen($str1);
    for ($i = 0; $i < $len; $i++) {
        if ($str1[$i] != $str2[$i]) {
            $distance++;
        }
    }
    return $distance;
}

Dieses Beispiel verwendet den Dhash-Algorithmus, um zwei Bilder im JPG-Format zu vergleichen und den Hamming-Abstand zwischen ihnen zu berechnen. Je kleiner der Hamming-Abstand, desto höher die Ähnlichkeit der Bilder.

Zusammenfassung:

Durch die Einleitung dieses Artikels haben wir gelernt, wie man die Bilderkennungstechnologie in PHP verwendet, einschließlich der Erkennung von Bildverifizierungscodes, Gesichtserkennung, Bildsuche usw. Diese Technologien können uns dabei helfen, die Sicherheit und Intelligenz von Webanwendungen zu verbessern und Benutzern komfortablere und umfangreichere Funktionen bereitzustellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo nutzen Sie die Bilderkennungstechnologie in PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!