Comment faire du traitement d'image et du deep learning en PHP ?

PHP est un langage de développement courant largement utilisé pour créer des applications Web et des sites Web. Bien qu'il ne s'agisse pas d'un outil spécifiquement conçu pour le traitement d'images et l'apprentissage profond, la communauté PHP propose de nombreuses bibliothèques et frameworks prêts à l'emploi qui peuvent être utilisés pour ces tâches. Ci-dessous, nous présenterons plusieurs bibliothèques et frameworks PHP couramment utilisés et discuterons de la manière dont ils effectuent le traitement d'image et l'apprentissage en profondeur.

1. GD Image Library

GD Image Library est l'une des bibliothèques intégrées de PHP, qui fournit de nombreuses fonctions de traitement d'image. Vous pouvez utiliser ces fonctions pour créer, ouvrir, enregistrer des images et effectuer diverses opérations telles que le redimensionnement, la rotation, le recadrage, l'ajout de texte, etc. Il prend également en charge de nombreux formats d'image différents, notamment JPEG, PNG, GIF, BMP, etc.

Voici un exemple simple montrant comment utiliser la bibliothèque GD pour créer un rectangle rouge :

<?php
$width = 400;
$height = 200;
$image = imagecreate($width, $height);
$red = imagecolorallocate($image, 255, 0, 0);
imagefilledrectangle($image, 0, 0, $width, $height, $red);
header('Content-Type: image/png');
imagepng($image);
imagedestroy($image);
?>

2. Extension Imagick

L'extension Imagick est une extension PHP basée sur ImageMagick qui fournit des fonctions de traitement d'image plus avancées. Il prend en charge de nombreux formats d'image différents et permet diverses opérations telles que la mise à l'échelle, le recadrage, la rotation, les filtres, etc. Il prend également en charge plusieurs compositions d'images ainsi que les canaux de transparence et alpha.

Voici un exemple d'utilisation de l'extension Imagick pour redimensionner une image :

<?php
$image = new Imagick('image.jpg');
$image->resizeImage(800, 600, Imagick::FILTER_LANCZOS, 1);
$image->writeImage('image_resized.jpg');
?>

3. TensorFlow PHP

TensorFlow est un framework développé par Google qui est largement utilisé pour le deep learning. TensorFlow PHP est une extension PHP basée sur TensorFlow qui vous permet d'utiliser des modèles TensorFlow en PHP. Cette extension peut être utilisée pour diverses tâches d'apprentissage profond telles que la classification d'images, la détection d'objets, la reconnaissance vocale, etc.

Ce qui suit est un exemple de classification d'images à l'aide de TensorFlow PHP :

<?php
$graph = new TensorFlowGraph();
$session = new TensorFlowSession($graph);
$saver = new TensorFlowSaver($graph);
$saver->restore($session, '/tmp/model.ckpt');
$tensor = $graph->operation('input')->output(0);
$result = $session->run([$graph->operation('output')->output(0)], [$tensor->shape()]);
print_r($result);
?>

4. Bibliothèque d'apprentissage automatique Php-ml

Php-ml est une bibliothèque d'apprentissage automatique basée sur PHP qui fournit de nombreux algorithmes et outils d'apprentissage automatique courants. Il peut être utilisé pour traiter et analyser des données d’image, ainsi que pour former et évaluer des modèles d’apprentissage profond.

Ce qui suit est un exemple d'utilisation de la bibliothèque Php-ml pour entraîner et évaluer un réseau de neurones convolutifs :

<?php
use PhpmlDatasetObjectCollection;
use PhpmlDatasetDemoImagesDataset;
use PhpmlFeatureExtractionStopWordsEnglish;
use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;
use PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer;
use PhpmlCrossValidationStratifiedRandomSplit;
use PhpmlMetricAccuracy;
use PhpmlNeuralNetworkLayer;
use PhpmlNeuralNetworkActivationFunctionSigmoid;
use PhpmlNeuralNetworkActivationFunctionReLU;
use PhpmlNeuralNetworkNetworkMultilayerPerceptron;
use PhpmlPreprocessingImputerMeanImputer;
use PhpmlPreprocessingStandardScaler;
use PhpmlSupportVectorMachineKernel;

$dataset = new ImagesDataset();
$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new English());
$tfIdfTransformer = new TfIdfTransformer();
$stopWords = new English();

$vectorizer->fit($dataset->getSamples());
$vectorizer->transform($dataset->getSamples());
$tfIdfTransformer->fit($dataset->getSamples());
$tfIdfTransformer->transform($dataset->getSamples());
$stopWords->removeStopWords($dataset->getSamples());

$split = new StratifiedRandomSplit($dataset->getTargets(), 0.3);
$trainSamples = $split->getTrainSamples();
$trainLabels = $split->getTrainLabels();
$testSamples = $split->getTestSamples();
$testLabels = $split->getTestLabels();

$imputer = new MeanImputer();
$scaler = new StandardScaler();

$imputer->fit($trainSamples);
$scaler->fit($trainSamples);

$trainSamples = $imputer->transform($trainSamples);
$testSamples = $imputer->transform($testSamples);

$trainSamples = $scaler->transform($trainSamples);
$testSamples = $scaler->transform($testSamples);

$mlp = new MultilayerPerceptron(
    [count($trainSamples[0]), 100, 50, count(array_unique($trainLabels))],
    [new Sigmoid(), new ReLU(), new ReLU()]
);
$mlp->train($trainSamples, $trainLabels);

$predictedLabels = $mlp->predict($testSamples);

echo 'Accuracy: '.Accuracy::score($testLabels, $predictedLabels);
?>

Résumé

Bien que PHP ne soit pas un outil dédié au traitement d'images et au deep learning, il possède sa propre bibliothèque GD et les extensions, bibliothèques et frameworks open source offrent une multitude de fonctions et d'outils qui peuvent être utilisés pour traiter des images et former des modèles d'apprentissage en profondeur pour répondre aux besoins des développeurs. Bien entendu, cela nécessite également que les développeurs possèdent des connaissances et des compétences pertinentes pour mieux appliquer ces outils et développer des applications efficaces.

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!