Utilisez PHP et coreseek pour implémenter une fonction de recherche d'images intelligente-tutoriel php-php.cn

Utilisez PHP et coreseek pour implémenter une fonction de recherche d'images intelligente

WBOY

Libérer： 2023-08-08 16:06:01

original

1144 Les gens l'ont consulté

Utilisez PHP et coreseek pour implémenter une fonction de recherche dimages intelligente

Utilisez PHP et coreseek pour implémenter la fonction de recherche d'images intelligente

Résumé :
Cet article présentera comment utiliser PHP et la bibliothèque de moteurs de recherche open source coreseek pour implémenter la fonction de recherche d'images intelligente. Grâce à l’extraction de caractéristiques et à la comparaison des similarités des images, nous pouvons rapidement trouver des images similaires dans un grand nombre d’images. De plus, nous utiliserons également la fonction de recherche en texte intégral de coreseek pour réaliser la fonction de recherche d'images basée sur des mots-clés.

Mots clés : PHP, coreseek, recherche d'images, extraction de fonctionnalités, comparaison de similarités

Introduction
Avec le développement d'Internet et la popularité des smartphones, le nombre de photos prises et partagées par les utilisateurs a augmenté de façon exponentielle. Cela représente un défi pour les utilisateurs de trouver des images intéressantes parmi un grand nombre d'images. La méthode traditionnelle de recherche d’images basée sur les noms de fichiers ou les balises ne peut plus répondre aux besoins des utilisateurs. C’est pourquoi la technologie intelligente de recherche d’images est devenue particulièrement importante. Cet article explique comment utiliser PHP et coreseek pour implémenter la fonction de recherche d'images intelligente.
Extraction des caractéristiques de l'image
Avant d'effectuer une recherche d'image, nous devons extraire les caractéristiques de l'image. Les méthodes d'extraction de caractéristiques d'image couramment utilisées incluent l'histogramme des couleurs, SIFT, SURF, etc. Dans cet article, nous utiliserons la bibliothèque OpenCV pour extraire l'histogramme des couleurs comme vecteur caractéristique de l'image.

Ce qui suit est un exemple de code pour extraire un histogramme de couleurs à l'aide de PHP et de la bibliothèque OpenCV :

<?php
// 载入OpenCV库
$opencv = new OpenCV();

// 读取图片
$image = $opencv->loadImage('example.jpg');

// 提取颜色直方图
$histogram = $opencv->calculateHistogram($image);

// 将直方图转换为特征向量
$featureVector = flatten($histogram);

// 存储特征向量到数据库或文件
saveFeatureVector($featureVector);
?>

Copier après la connexion

Le code ci-dessus charge d'abord la bibliothèque OpenCV, puis lit une image. Ensuite, l'histogramme de couleur est calculé et converti en vecteur de caractéristiques en appelant la fonction calculateHistogram. Enfin, nous pouvons stocker ce vecteur de caractéristiques dans une base de données ou un fichier pour une utilisation ultérieure. calculateHistogram函数计算颜色直方图，并将其转换为特征向量。最后，我们可以将该特征向量存储到数据库或文件中供后续使用。

图片相似度比较
在进行图片搜索时，我们需要对用户上传的图片进行特征提取，并与数据库中的图片特征进行相似度比较。常用的相似度比较方法包括欧几里得距离、余弦相似度等。在本文中，我们将使用余弦相似度来比较图片的相似度。

以下是使用PHP计算余弦相似度的示例代码：

<?php
// 计算余弦相似度
function cosineSimilarity($vector1, $vector2) {
    $dotProduct = dotProduct($vector1, $vector2);
    $magnitude1 = magnitude($vector1);
    $magnitude2 = magnitude($vector2);
    return $dotProduct / ($magnitude1 * $magnitude2);
}

// 计算向量的点积
function dotProduct($vector1, $vector2) {
    $result = 0;
    foreach ($vector1 as $key => $value) {
        $result += $value * $vector2[$key];
    }
    return $result;
}

// 计算向量的模长
function magnitude($vector) {
    $result = 0;
    foreach ($vector as $value) {
        $result += $value * $value;
    }
    return sqrt($result);
}

// 加载用户上传的图片
$userImage = loadImage($_FILES['image']);

// 提取用户上传图片的特征向量
$userFeatureVector = extractFeatureVector($userImage);

// 加载数据库中的图片特征向量
$databaseFeatureVectors = loadFeatureVectors();

// 计算所有图片特征向量与用户上传图片的相似度
$similarImages = array();
foreach ($databaseFeatureVectors as $featureVector) {
    $similarity = cosineSimilarity($featureVector, $userFeatureVector);
    if ($similarity > 0.8) {
        $similarImages[] = $featureVector;
    }
}
?>

Copier après la connexion

上述代码首先定义了计算余弦相似度的函数。然后，通过调用loadImage和extractFeatureVector函数获取用户上传图片的特征向量。接下来，通过调用loadFeatureVectors函数加载数据库中的图片特征向量。最后，通过计算相似度并筛选出相似度大于0.8的图片，我们可以得到与用户上传图片相似的图片。

关键词搜索
除了根据图片的特征搜索相似图片外，我们还可以利用coreseek的全文搜索功能，实现根据关键词搜索图片的功能。

以下是使用PHP和coreseek实现关键词搜索的示例代码：

<?php
// 初始化coreseek
$sphinx = new SphinxClient();
$sphinx->SetServer('localhost', 9312);

// 执行关键词搜索
$result = $sphinx->Query('keyword');

// 处理搜索结果
if ($result['total'] > 0) {
    $ids = array();
    foreach ($result['matches'] as $match) {
        $ids[] = $match['id'];
    }
    
    // 根据搜索结果的ID获取图片信息
    $images = getImagesByIds($ids);
    
    // 显示搜索结果
    foreach ($images as $image) {
        displayImage($image);
    }
} else {
    echo '未找到相关图片';
}
?>

Copier après la connexion

上述代码首先初始化coreseek，并指定搜索服务器的地址和端口。然后，通过调用Query

loadImage

extractFeatureVector

loadFeatureVectors

Query

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!