PHP和Elasticsearch实现的实时图像检索的解决方案
摘要:
在当今科技发展迅速的时代，图像检索变得越来越重要。本文将介绍一种基于PHP和Elasticsearch的实时图像检索的解决方案，并提供代码示例，帮助读者更好地理解。
build(); // 创建索引 $params = [ 'index' => 'images', 'body' => [ 'mappings' => [ 'properties' => [ 'image' => [ 'type' => 'binary' ], 'features' => [ 'type' => 'dense_vector', 'dims' => 128 ] ] ] ] ]; $client->indices()->create($params); // 添加图像及特征向量到索引中 $params = [ 'index' => 'images', 'id' => '1', 'body' => [ 'image' => base64_encode(file_get_contents('image.jpg')), 'features' => [0.12, 0.56, 0.78, ...] // 特征向量示例 ] ]; $client->index($params); // 执行图像检索 $params = [ 'index' => 'images', 'body' => [ 'query' => [ 'script_score' => [ 'query' => [ 'match_all' => [] ], 'script' => [ 'source' => 'cosineSimilarity(params.queryVector, doc['features']) + 1.0', 'params' => [ 'queryVector' => [0.34, 0.78, 0.91, ...] // 查询图像的特征向量示例 ] ] ] ] ] ]; $response = $client->search($params); // 处理搜索结果 foreach ($response['hits']['hits'] as $hit) { $id = $hit['_id']; $score = $hit['_score']; $image = base64_decode($hit['_source']['image']); // 显示图像及相关信息 echo "![](data:image/jpeg;base64," . $image . ")
"; echo "相似度得分: " . $score; } ?>
上述代码演示了如何使用PHP的Elasticsearch客户端库来创建索引、添加图像及特征向量、执行图像检索并处理结果。用户可以根据自己的需求进行修改和扩展。
以上是PHP和Elasticsearch实现的实时图像检索的解决方案的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
