Solution de récupération d'images en temps réel implémentée avec PHP et Elasticsearch

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Libérer: 2023-07-08 20:02:01
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Solution de récupération d'images en temps réel implémentée par PHP et Elasticsearch

Résumé :
À l'ère actuelle de développement technologique rapide, la récupération d'images est devenue de plus en plus importante. Cet article présentera une solution de récupération d'images en temps réel basée sur PHP et Elasticsearch, et fournira des exemples de code pour aider les lecteurs à mieux comprendre.

  1. Introduction
    Avec la popularité d'Internet et des appareils mobiles, les données d'images connaissent une croissance très rapide. Pour pouvoir récupérer des images de manière efficace et précise, nous avons besoin d’un outil puissant. Elasticsearch est un moteur de recherche et d'analyse de texte intégral distribué open source qui offre de puissantes capacités de recherche de texte et des capacités d'analyse en temps réel. Grâce à la grande évolutivité et à la facilité d'utilisation de PHP, nous pouvons créer un puissant système de récupération d'images en temps réel.
  2. Présentation de la solution
    Notre solution comprend principalement les étapes suivantes :
  3. Extraction des caractéristiques de l'image : utilisez une bibliothèque de traitement d'image telle qu'OpenCV pour extraire le vecteur caractéristique de l'image. Les fonctionnalités couramment utilisées incluent les histogrammes de couleurs, les textures, les caractéristiques de forme, etc.
  4. Prétraitement des données : stockez les vecteurs de caractéristiques de l'image dans Elasticsearch pour une récupération ultérieure. Cette étape peut être réalisée à l'aide de la bibliothèque client Elasticsearch de PHP.
  5. Récupération d'images : utilisez la fonction de recherche d'Elasticsearch pour récupérer des images similaires en fonction des conditions de requête de l'utilisateur. La récupération peut être effectuée en calculant la similarité entre les vecteurs caractéristiques de l'image de requête et les vecteurs caractéristiques des images stockées.
  6. Affichage des résultats : affichez les images récupérées à l'utilisateur et fournissez les informations pertinentes.
  7. Exemple de code
    Ce qui suit est un exemple de code simple montrant comment utiliser PHP et Elasticsearch pour implémenter la fonctionnalité de récupération d'images.
<?php

require 'vendor/autoload.php';

use ElasticsearchClientBuilder;

// 创建Elasticsearch客户端
$client = ClientBuilder::create()->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 "<img src='data:image/jpeg;base64," . $image . "' />";
    echo "相似度得分: " . $score;
}

?>
Copier après la connexion

Le code ci-dessus montre comment utiliser la bibliothèque client Elasticsearch de PHP pour créer un index, ajouter des images et des vecteurs de caractéristiques, effectuer une récupération d'images et traiter les résultats. Les utilisateurs peuvent le modifier et l'étendre selon leurs propres besoins.

  1. Conclusion
    Cet article présente une solution de récupération d'images en temps réel basée sur PHP et Elasticsearch, et fournit un exemple de code. Cette solution peut aider les utilisateurs à récupérer des images similaires de manière efficace et précise et est appliquée dans de nombreux domaines, tels que la recherche d'images, le filtrage de contenu, la reconnaissance faciale, etc. Espérons que cet article inspirera les lecteurs pour utiliser cette solution dans des applications réelles afin de résoudre leurs propres problèmes.

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!

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