Recherche sur la technologie de reconnaissance d'images en temps réel utilisant PHP

Avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, la technologie de reconnaissance d'images est devenue une direction de recherche très importante dans le domaine de l'intelligence artificielle. En tant que langage de programmation largement utilisé, PHP peut également être utilisé pour mettre en œuvre une technologie de reconnaissance d’images. Cet article présentera la recherche sur la technologie de reconnaissance d'images en temps réel en PHP sous les aspects théoriques et pratiques.

1. Introduction à la technologie de reconnaissance d'image

La technologie de reconnaissance d'image, également connue sous le nom de technologie de vision par ordinateur, fait référence à la technologie qui utilise des ordinateurs pour analyser et identifier une image. Il s'agit d'une direction technique importante dans le domaine de l'intelligence artificielle et a des perspectives d'application très larges. À l'heure actuelle, la technologie de reconnaissance d'images est largement utilisée dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, la reconnaissance de plaques d'immatriculation, la reconnaissance d'objets et la recherche d'images.

2. Principes de base de PHP implémentant la technologie de reconnaissance d'image

PHP peut utiliser la technologie de reconnaissance d'image basée sur l'apprentissage profond pour implémenter des fonctions de reconnaissance d'image. La technologie de reconnaissance d'images basée sur l'apprentissage profond est une méthode de reconnaissance d'images basée sur des modèles de réseaux neuronaux. Plus précisément, il utilise un réseau neuronal convolutif (CNN) comme extracteur de fonctionnalités, puis utilise une couche entièrement connectée pour la classification. Le réseau neuronal convolutif est un réseau d'apprentissage en profondeur qui peut extraire des caractéristiques des images d'entrée via des opérations de convolution.

Un modèle d'apprentissage profond qui combine un réseau neuronal convolutif et une couche entièrement connectée est appelé modèle de réseau neuronal convolutif. Lors de la mise en œuvre de fonctions de reconnaissance d'images, nous pouvons utiliser des modèles de réseaux neuronaux convolutifs pré-entraînés pour convertir les images en vecteurs de caractéristiques. Ensuite, des algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour classer ces vecteurs de caractéristiques afin de réaliser la reconnaissance d’images.

3. Le processus de réalisation de la reconnaissance d'image en temps réel

Ce qui suit est une introduction au processus de base d'utilisation de PHP pour réaliser la technologie de reconnaissance d'image en temps réel :

1. Obtenez l'image entrée par la caméra.
2. Convertissez les images dans un format pouvant être traité par un modèle de réseau neuronal convolutif.
3. Utilisez un modèle de réseau neuronal convolutif pré-entraîné pour convertir les images en vecteurs de caractéristiques.
4. Utilisez des algorithmes d'apprentissage automatique pour classer les vecteurs de caractéristiques.
5. Sortez les résultats du classement.

Dans le processus ci-dessus, les deux étapes clés consistent à convertir l'image dans un format pouvant être traité par le modèle de réseau neuronal convolutif et à classer les vecteurs de caractéristiques à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Ces étapes doivent être mises en œuvre à l'aide des bibliothèques de traitement d'images PHP et des bibliothèques d'apprentissage automatique pertinentes.

4. Introduction aux bibliothèques PHP associées

1. Bibliothèque de traitement d'images PHP

La bibliothèque de traitement d'images PHP peut nous aider à convertir les images dans un format pouvant être traité par le modèle de réseau neuronal convolutif. Les bibliothèques de traitement d'images couramment utilisées en PHP incluent GD, Imagick, Gmagick, etc. Parmi elles, la bibliothèque GD est l'une des bibliothèques de traitement d'images les plus couramment utilisées en PHP, prenant en charge les images aux formats JPG, GIF, PNG et autres. Imagick et Gmagick sont également des bibliothèques de traitement d'image couramment utilisées. Elles prennent en charge davantage de formats d'image et davantage de fonctions de traitement d'image.

2. Bibliothèque d'apprentissage automatique PHP

La bibliothèque d'apprentissage automatique PHP peut nous aider à implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique. Les bibliothèques d'apprentissage automatique couramment utilisées en PHP incluent PHP-ML, DL-PHP, K-iwi, etc. Parmi elles, la bibliothèque PHP-ML est l'une des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus couramment utilisées en PHP et prend en charge une variété d'algorithmes d'apprentissage automatique, notamment la classification, la régression, le clustering, etc.

5. Pratique : Utiliser PHP pour implémenter la reconnaissance d'images en temps réel

Utilisons PHP pour implémenter une fonction simple de reconnaissance d'images en temps réel. Nous devons d'abord télécharger un modèle de réseau neuronal convolutif pré-entraîné, puis utiliser ce modèle pour implémenter la fonction de reconnaissance d'image.

1. Téléchargez le modèle de réseau neuronal convolutif pré-entraîné

Nous pouvons télécharger un modèle de réseau neuronal convolutif pré-entraîné à partir de GitHub, qui est formé sur la base de Keras et TensorFlow. Nous pouvons utiliser la bibliothèque TensorFlow de PHP pour appeler ce modèle.

2. Utilisation de la bibliothèque TensorFlow de PHP pour la reconnaissance d'images

Nous utilisons la bibliothèque TensorFlow de PHP pour appeler le modèle de réseau neuronal convolutionnel pré-entraîné. Le code spécifique est le suivant :

// 载入TensorFlow库
$loader = new TensorFlowAutoloader();
$loader->register();

// 载入模型
$model = TensorFlowSavedModel::load($modelPath, ['serve']);

// 载入图像，使用GD库将图像转换为数组格式
$image = imagecreatefromjpeg($imagePath);
$image = imagecreatetruecolor(224, 224);
imagecopyresampled($image, $input, 0, 0, 0, 0, 224, 224, imagesx($input), imagesy($input));
$pixels = [];
for ($y = 0; $y < 224; ++$y) {
    for ($x = 0; $x < 224; ++$x) {
        $color = imagecolorat($image, $x, $y);
        $r = ($color >> 16) & 0xFF;
        $g = ($color >> 8) & 0xFF;
        $b = $color & 0xFF;
        $pixels[] = ($r + $g + $b) / 3.0 / 255.0;
    }
}
$inputTensor = new TensorFlowTensor([array_chunk($pixels, 224)]);

// 运行模型
$outputTensor = $model->predict(['input' => $inputTensor]);

// 输出结果
$result = $outputTensor->value()->data()->toArray();

Dans le code ci-dessus, nous convertissons l'image au format tableau à l'aide de la bibliothèque GD, puis transmettons l'image au format tableau au modèle de réseau neuronal convolutif pour la prédiction, et enfin produisons le résultat de la prédiction.

6. Résumé

Cet article présente les principes de base et le processus de mise en œuvre de la technologie de reconnaissance d'image en temps réel en PHP, et présente la bibliothèque de traitement d'image PHP et la bibliothèque d'apprentissage automatique pertinentes. Grâce à la pratique, nous avons appris à utiliser PHP pour implémenter une fonction simple de reconnaissance d'images en temps réel, ce qui est d'une grande valeur pratique pour les développeurs 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!