PHPを使用して画像認識を行うにはどうすればよいですか?

人工知能技術の発展に伴い、画像認識はさまざまな分野で利用されることが増えています。人気の Web プログラミング言語である PHP は、画像認識アプリケーションにも使用できます。この記事ではPHPを使って画像認識を行う方法を紹介します。

1. 画像認識とは何ですか?

画像認識は、画像分類または画像認識としても知られ、コンピューター プログラムを通じてデジタル画像を分析および理解するプロセスです。人間にとって、目で見た物体は簡単に区別できますが、コンピューターにとって画像は単なる数値とピクセルの集合にすぎません。したがって、画像認識の目的は、デジタル画像の特徴を判断するためにコンピューター プログラムを訓練することです。

2. 画像認識を実装するにはどうすればよいですか?

現在、最も普及している画像認識技術はディープラーニングです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークトレーニングを通じて人間の脳をシミュレートする人工知能の分野です。ディープラーニングは、大量のデータを処理し、データから特徴を自動的に抽出し、特定のタスクを正しく分類する方法を学習します。

ディープ ラーニングを実装するための最も人気のあるフレームワークの 1 つは TensorFlow です。 TensorFlow は、Google が開発したオープンソースの機械学習ライブラリであり、グラフィック表現を使用して数学的演算を計算し、複数の CPU と GPU で並列計算できます。 TensorFlow は、Python などのさまざまなプログラミング言語で作成できます。

3. PHP を使用して画像認識を実装する

画像認識には大量のデータの処理と計算が必要なため、画像認識に PHP を使用することは最良の選択ではありません。ただし、場合によっては、画像認識に PHP の使用が必要になる場合があります。この場合、PHP の拡張ライブラリを使用して画像を操作し、Python またはその他の言語で記述された深層学習モデルを画像認識に使用できます。

1. PHP 拡張ライブラリをインストールする

まず、PHP を使用して画像を処理できるように、PHP 拡張ライブラリをインストールする必要があります。最も人気のある PHP 画像処理拡張機能は、GD と ImageMagick です。これらの拡張機能は、PHP のパッケージ マネージャーである Composer を通じてインストールできます。

次は、GD 拡張機能をインストールするためのサンプル コードです:

$ sudo apt-get install php-gd
$ sudo service apache2 restart

2. PHP コードの記述

画像は、PHP コードを使用して簡単に読み取って処理できます。以下は、PHP GD ライブラリを使用して画像をメモリにロードし、指定したサイズにサイズ変更する簡単な例です:

<?php
header('Content-type: image/jpeg');

$filename = 'example.jpg';

list($width, $height) = getimagesize($filename);
$ration = $width / $height;

$newWidth = 200;
$newHeight = (int) ($newWidth / $ration);

$thumb = imagecreatetruecolor($newWidth, $newHeight);
$source = imagecreatefromjpeg($filename);

imagecopyresampled($thumb, $source, 0, 0, 0, 0, $newWidth, $newHeight, $width, $height);

imagejpeg($thumb);
imagedestroy($thumb);
imagedestroy($source);
?>

3. Python 深層学習モデルの使用

In order For image認識するには、Python を使用して深層学習モデルをトレーニングするコードを記述する必要があります。その後、PHP GD ライブラリを使用して画像をメモリにロードし、分類のためにモデルに渡すことができます。

以下は、TensorFlow と Keras フレームワークを使用してモデルをトレーニングし、画像分類を実行する簡単な Python コードの例です。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import numpy as np

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data()

train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))

train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('
Test accuracy:', test_acc)

image_path = 'test_image.png'
img = keras.preprocessing.image.load_img(image_path, target_size=(28, 28), color_mode="grayscale")
img_array = keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)

predictions = model.predict(img_array)
print(predictions)

PHP コードでは、次のコードを使用して上記のコードを呼び出すことができます。 Python モデル:

<?php
$command = escapeshellcmd('python3 path/to/python_script.py');
$output = shell_exec($command);
echo $output;
?>

4. 概要

画像認識に PHP を使用することは最良の選択ではないかもしれませんが、PHP の拡張ライブラリと他の言語で書かれた深層学習モデルを使用することで、特定の画像を認識することができます。認識タスクは引き続き達成できます。ディープラーニングは現在最も人気のある画像認識テクノロジーであり、TensorFlow はディープラーニングを実装するための最も人気のあるフレームワークの 1 つです。

以上がPHPを使用して画像認識を行うにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。