Gunakan PHP dan coreseek untuk melaksanakan fungsi carian imej pintar
Abstrak:
Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan pustaka enjin carian sumber terbuka coreseek untuk melaksanakan fungsi carian imej pintar. Melalui pengekstrakan ciri dan perbandingan kesamaan imej, kami boleh mencari imej yang serupa dengan cepat dalam sejumlah besar imej. Selain itu, kami juga akan menggunakan fungsi carian teks penuh coreseek untuk merealisasikan fungsi carian gambar berdasarkan kata kunci.
Kata kunci: PHP, coreseek, carian imej, pengekstrakan ciri, perbandingan persamaan
Berikut ialah contoh kod untuk mengekstrak histogram warna menggunakan PHP dan perpustakaan OpenCV:
<?php // 载入OpenCV库 $opencv = new OpenCV(); // 读取图片 $image = $opencv->loadImage('example.jpg'); // 提取颜色直方图 $histogram = $opencv->calculateHistogram($image); // 将直方图转换为特征向量 $featureVector = flatten($histogram); // 存储特征向量到数据库或文件 saveFeatureVector($featureVector); ?>
Kod di atas mula-mula memuatkan perpustakaan OpenCV dan kemudian membaca imej. Seterusnya, histogram warna dikira dan ditukar kepada vektor ciri dengan memanggil fungsi calculateHistogram
. Akhir sekali, kita boleh menyimpan vektor ciri ini ke dalam pangkalan data atau fail untuk kegunaan seterusnya. calculateHistogram
函数计算颜色直方图,并将其转换为特征向量。最后,我们可以将该特征向量存储到数据库或文件中供后续使用。
以下是使用PHP计算余弦相似度的示例代码:
<?php // 计算余弦相似度 function cosineSimilarity($vector1, $vector2) { $dotProduct = dotProduct($vector1, $vector2); $magnitude1 = magnitude($vector1); $magnitude2 = magnitude($vector2); return $dotProduct / ($magnitude1 * $magnitude2); } // 计算向量的点积 function dotProduct($vector1, $vector2) { $result = 0; foreach ($vector1 as $key => $value) { $result += $value * $vector2[$key]; } return $result; } // 计算向量的模长 function magnitude($vector) { $result = 0; foreach ($vector as $value) { $result += $value * $value; } return sqrt($result); } // 加载用户上传的图片 $userImage = loadImage($_FILES['image']); // 提取用户上传图片的特征向量 $userFeatureVector = extractFeatureVector($userImage); // 加载数据库中的图片特征向量 $databaseFeatureVectors = loadFeatureVectors(); // 计算所有图片特征向量与用户上传图片的相似度 $similarImages = array(); foreach ($databaseFeatureVectors as $featureVector) { $similarity = cosineSimilarity($featureVector, $userFeatureVector); if ($similarity > 0.8) { $similarImages[] = $featureVector; } } ?>
上述代码首先定义了计算余弦相似度的函数。然后,通过调用loadImage
和extractFeatureVector
函数获取用户上传图片的特征向量。接下来,通过调用loadFeatureVectors
函数加载数据库中的图片特征向量。最后,通过计算相似度并筛选出相似度大于0.8的图片,我们可以得到与用户上传图片相似的图片。
以下是使用PHP和coreseek实现关键词搜索的示例代码:
<?php // 初始化coreseek $sphinx = new SphinxClient(); $sphinx->SetServer('localhost', 9312); // 执行关键词搜索 $result = $sphinx->Query('keyword'); // 处理搜索结果 if ($result['total'] > 0) { $ids = array(); foreach ($result['matches'] as $match) { $ids[] = $match['id']; } // 根据搜索结果的ID获取图片信息 $images = getImagesByIds($ids); // 显示搜索结果 foreach ($images as $image) { displayImage($image); } } else { echo '未找到相关图片'; } ?>
上述代码首先初始化coreseek,并指定搜索服务器的地址和端口。然后,通过调用Query
loadImage
dan extractFeatureVector
. Seterusnya, muatkan vektor ciri imej dalam pangkalan data dengan memanggil fungsi loadFeatureVectors
. Akhir sekali, dengan mengira kesamaan dan menapis imej dengan persamaan lebih besar daripada 0.8, kita boleh mendapatkan imej yang serupa dengan imej yang dimuat naik oleh pengguna. 🎜Query
. Seterusnya, kita boleh mendapatkan maklumat imej yang sepadan berdasarkan ID hasil carian dan memaparkannya. 🎜🎜🎜Kesimpulan🎜Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan PHP dan coreseek untuk melaksanakan fungsi carian imej pintar. Melalui pengekstrakan ciri dan perbandingan kesamaan imej, kami boleh mencari imej yang serupa dengan cepat dalam sejumlah besar imej. Selain itu, menggunakan fungsi carian teks penuh coreseek, kami juga boleh mencari imej berdasarkan kata kunci. Saya harap artikel ini akan membantu anda memahami dan melaksanakan carian imej pintar. 🎜🎜Atas ialah kandungan terperinci Gunakan PHP dan coreseek untuk melaksanakan fungsi carian imej pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!