Technologie de vision industrielle et d'apprentissage profond en PHP

Avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle, l'application de la technologie de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique est de plus en plus répandue. Parmi ces technologies, la vision industrielle et l’apprentissage profond sont aujourd’hui considérées comme l’une des technologies les plus avancées et les plus prometteuses. PHP est largement utilisé dans le développement Web et le traitement des données, et il dispose également d'une grande marge de développement. Par conséquent, cet article explorera comment appliquer la technologie de vision industrielle et d’apprentissage profond en PHP.

1. Que sont la vision industrielle et le deep learning ?

La vision industrielle est une technologie qui utilise des ordinateurs pour traiter, analyser et comprendre des images et des vidéos. L'utilisation de la vision industrielle peut permettre aux ordinateurs de voir et de comprendre le monde comme les humains, permettant ainsi une prise de décision autonome, un contrôle automatique et d'autres fonctions.

Le deep learning est une méthode d'apprentissage automatique qui combine les principes de l'informatique et de la neurobiologie. Le modèle d'apprentissage en profondeur se compose de plusieurs couches de réseau neuronal. Après plusieurs formations de rétropropagation et d'optimisation, il peut atteindre l'objectif de reconnaissance et d'analyse de formes grâce à de grandes quantités de données.

2. La technologie de vision industrielle en PHP

Le langage PHP a de bonnes fonctionnalités de développement Web et une facilité d'utilisation, et peut être facilement utilisé pour traiter des images et des vidéos, et effectuer une analyse d'images et la reconnaissance. Les technologies de vision industrielle et les outils associés suivants sont couramment utilisés en PHP :

1. La bibliothèque GD et ImageMagick

La bibliothèque GD est une bibliothèque de traitement d'image intégrée en en PHP La bibliothèque fournit des fonctions de traitement et de génération d'images. ImageMagick est un logiciel de traitement d'images gratuit et open source qui peut également être utilisé pour le traitement d'images en PHP.

Ces deux bibliothèques peuvent implémenter des fonctions de traitement d'image de base, telles que la mise à l'échelle de l'image, la rotation, le recadrage, la conversion de l'espace colorimétrique, etc. Mais ils ne prennent pas en charge les opérations avancées de vision industrielle, telles que la reconnaissance faciale, la détection de cibles, etc.

2. OpenCV

OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur multiplateforme qui fournit des interfaces pour plusieurs langages de programmation tels que C++, Python et Java. Il est très puissant et peut effectuer la détection d’objets, le suivi, la reconnaissance d’images et d’autres opérations. En PHP, ses fonctions peuvent être appelées à l'aide de l'extension PHP d'OpenCV.

3. TensorFlow

TensorFlow est un framework d'apprentissage profond développé par Google qui peut être utilisé pour créer et entraîner des modèles de réseaux neuronaux profonds. TensorFlow prend en charge plusieurs langages de programmation, notamment Python, C++, Java, etc., et dispose également d'une prise en charge d'extensions tierces pour PHP.

En utilisant TensorFlow, vous pouvez mettre en œuvre certaines opérations avancées de vision industrielle, telles que la classification d'images, la détection d'objets, etc. Cependant, comme la façon dont PHP appelle TensorFlow est relativement compliquée, elle nécessite l'utilisation d'extensions de la bibliothèque du système d'appel PHP et l'environnement TensorFlow doit être configuré, il est donc facile de provoquer des problèmes tels que des problèmes de déploiement.

3. Technologie de deep learning en PHP

Par rapport à la vision industrielle, l'application du deep learning en PHP est relativement limitée. Actuellement, le langage PHP n'a pas de bibliothèque d'apprentissage en profondeur intégrée ni d'extensions prenant directement en charge l'apprentissage en profondeur. Par conséquent, l’utilisation du deep learning en PHP nécessite l’aide de certains outils tiers.

Voici quelques outils de deep learning couramment utilisés en PHP avec une brève explication de leurs utilisations :

1. Caffe

#🎜🎜 #Caffe est un framework d'apprentissage en profondeur développé par l'UC Berkeley qui prend en charge une variété de structures et d'algorithmes de réseau, notamment CNN, RNN, LSTM, etc.

L'extension PHP de Caffe peut être utilisée pour exécuter des modèles entraînés pour la classification d'images, la détection de cibles et d'autres opérations, mais l'utilisation de Caffe nécessite certaines connaissances et expériences en apprentissage approfondi.

PHP-ML

PHP-ML est une bibliothèque d'apprentissage automatique PHP qui peut être utilisée pour l'analyse de données, le clustering, la classification, etc. Bien qu'il ne s'agisse pas d'un cadre formel d'apprentissage profond, il peut être utilisé pour créer et entraîner certains modèles de réseaux neuronaux superficiels.

Theano

Theano est une bibliothèque d'apprentissage profond développée par l'Université de Montréal qui peut être utilisée pour construire divers types de modèles de réseaux neuronaux profonds . Theano peut compiler le modèle en code C sur le CPU ou le GPU, et il peut être utilisé en appelant l'interface du langage C en PHP.

Theano est spécial par rapport aux autres frameworks de deep learning. Sa structure de code et sa syntaxe sont uniques et nécessitent un certain coût d'apprentissage.

4. Conclusion et perspectives

En résumé, bien que les performances et les mécanismes d'expansion du langage PHP ne soient pas adaptés aux besoins de vision industrielle et de deep learning, à travers certains open source Outils et extensions tierces pour utiliser certaines techniques de base de vision industrielle et d'apprentissage profond en PHP.

À l'avenir, avec le développement du langage PHP et l'amélioration des performances du matériel, je pense qu'il y aura davantage d'outils et d'extensions pour prendre en charge la vision industrielle et l'apprentissage profond en PHP. De plus, avec le développement de l'Internet des objets, des maisons intelligentes et d'autres domaines, les perspectives d'application de la vision industrielle et de l'apprentissage profond sont très larges, ce qui apportera davantage d'opportunités et de défis au langage PHP.

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!