Verwendung der PHP- und Qiniu-Cloud-Speicherschnittstelle zur Implementierung der Analyse künstlicher Intelligenz und der automatischen Etikettengenerierung von Bildern
Einführung:
Mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenz wurde die Bilderkennungs- und -verständnistechnologie in verschiedenen Bereichen weit verbreitet eingesetzt. Unter anderem kann der Einsatz künstlicher Intelligenz zur automatischen Generierung von Tags für Bilder die Effizienz der Bildverwaltung und des Bildabrufs erheblich verbessern. In diesem Artikel wird die Verwendung der PHP- und Qiniu-Cloud-Speicherschnittstelle zur Implementierung einer Analyse künstlicher Intelligenz und der automatischen Etikettengenerierung von Bildern vorgestellt und Codebeispiele bereitgestellt.
Vorbereitung:
Installieren Sie das PHP SDK von Qiniu Cloud Storage. Es kann über Composer mit dem folgenden Befehl installiert werden:
composer require qiniu/php-sdk
Schritt 1: Bilder in Qiniu Cloud Storage hochladen
Zuerst müssen wir Bilder in Qiniu Cloud Storage hochladen. Dieser Schritt kann einfach mit dem PHP SDK von Qiniu Cloud Storage durchgeführt werden.
<?php require_once '/path/to/autoload.php'; use QiniuAuth; use QiniuStorageUploadManager; // 构建鉴权对象 $accessKey = 'YOUR_ACCESS_KEY'; $secretKey = 'YOUR_SECRET_KEY'; $auth = new Auth($accessKey, $secretKey); // 生成上传Token $bucket = 'YOUR_BUCKET'; $token = $auth->uploadToken($bucket); //要上传文件的本地路径 $filePath = '/path/to/image.jpg'; // 上传到七牛云存储 $uploadMgr = new UploadManager(); list($ret, $err) = $uploadMgr->putFile($token, null, $filePath); if ($err !== null) { echo '图片上传失败:' . $err->message(); } else { $imageUrl = $ret['key']; // 上传成功后的图片地址 echo '图片上传成功,图片地址:' . $imageUrl; } ?>
Schritt 2: Rufen Sie die Analyseschnittstelle für künstliche Intelligenz von Qiniu Cloud Storage auf.
Qiniu Cloud Storage bietet eine umfassende Analyseschnittstelle für künstliche Intelligenz, einschließlich Bildklassifizierung, Bild-Tags, Überprüfung des Bildinhalts usw. Hier nehmen wir die Bild-Tag-Schnittstelle als Beispiel, um das neu hochgeladene Bild zu analysieren und automatische Tags zu generieren.
<?php require_once '/path/to/autoload.php'; use QiniuAuth; use QiniuStorageBucketManager; // 构建鉴权对象 $accessKey = 'YOUR_ACCESS_KEY'; $secretKey = 'YOUR_SECRET_KEY'; $auth = new Auth($accessKey, $secretKey); // 初始化BucketManager类 $bucketManager = new BucketManager($auth); // 要分析的图片地址 $imageUrl = 'http://YOUR_DOMAIN/' . $imageUrl; // 调用图像标签接口 $analysis = $bucketManager->apiCall('/image/v2/pulp', 'POST', [ 'url' => $imageUrl // 图片地址 ]); if ($analysis[0] === null) { echo '图片分析失败:' . $analysis[1]; } else { $labels = $analysis[0]['labels']; // 分析结果中的标签数组 echo '图片分析结果:'; var_dump($labels); } ?>
Schritt 3: Automatische Tag-Generierung implementieren
In Schritt 2 haben wir die Analyseergebnisse des Bildes erhalten. Jetzt können wir diese Ergebnisse verwenden, um automatische Tags zu generieren und sie den Metadaten des Bildes hinzuzufügen.
<?php // 在上面的代码中,我们已经获取到了分析结果的标签数组$labels // 将标签数组转换为以逗号分隔的字符串,方便存储 $tagString = implode(',', $labels); // 将自动标签添加到图片的元数据中 $bucketManager->setImageInfo($bucket, $imageUrl, [ 'x-qn-meta-tags' => $tagString ]); echo '自动标签生成并添加成功!'; ?>
Zusammenfassung:
In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe der PHP- und Qiniu-Cloud-Speicherschnittstelle eine Analyse mit künstlicher Intelligenz und die automatische Tag-Generierung von Bildern implementieren. Durch das Hochladen von Bildern in den Qiniu Cloud Storage, den Aufruf der Schnittstelle für künstliche Intelligenz zur Bildanalyse und die Generierung automatischer Tags aus den Analyseergebnissen und deren Hinzufügung zu den Metadaten der Bilder kann die Effizienz der Bildverwaltung und des Bildabrufs erheblich verbessert werden. Mit dem PHP SDK von Qiniu Cloud Storage können wir diese Funktionen einfach implementieren. Ich hoffe, dieser Artikel ist für alle hilfreich.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMethode zur Verwendung der PHP- und Qiniu-Cloud-Speicherschnittstelle zur Realisierung einer Analyse künstlicher Intelligenz und der automatischen Etikettengenerierung von Bildern. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!