PHP と coreseek を使用してインテリジェントな画像検索機能を実装します

PHP と coreseek を使用してインテリジェントな画像検索機能を実現する

要約:
この記事では、PHP と coreseek オープンソース検索エンジン ライブラリを使用して、インテリジェントな画像検索機能を実現する方法を紹介します。インテリジェンス画像検索機能。画像の特徴抽出と類似性の比較により、多数の画像の中から類似した画像を迅速に見つけることができます。また、coreseekの全文検索機能を利用して、キーワードから画像を検索する機能も実現します。

キーワード: PHP、coreseek、画像検索、特徴抽出、類似性比較

1. はじめに
   インターネットの発達とスマートフォンの普及により、ユーザーが撮影・共有するようになりました。写真の数が飛躍的に増えました。このため、ユーザーは多数の写真の中から興味深い写真を見つけることが困難になります。ファイル名やタグに基づく従来の画像検索方法では、ユーザーのニーズを満たすことができなくなりました。したがって、インテリジェントな画像検索技術が特に重要になっています。この記事では、PHP と coreseek を使用してインテリジェントな画像検索機能を実装する方法を紹介します。
2. 画像特徴抽出
   画像検索を実行する前に、画像から特徴を抽出する必要があります。一般的に使用される画像特徴抽出方法には、カラー ヒストグラム、SIFT、SURF などが含まれます。この記事では、OpenCV ライブラリを使用して、画像の特徴ベクトルとしてカラー ヒストグラムを抽出します。

以下は、PHP と OpenCV ライブラリを使用してカラー ヒストグラムを抽出するためのサンプル コードです。

<?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);
?>

上記のコードは、最初に OpenCV ライブラリをロードし、次に画像を読み取ります。次に、calculateHistogram 関数を呼び出して、カラー ヒストグラムが計算され、特徴ベクトルに変換されます。最後に、この特徴ベクトルをデータベースまたはファイルに保存して、後で使用することができます。

3. 画像の類似性の比較
   画像検索を実行する場合、ユーザーがアップロードした画像から特徴を抽出し、その類似性をデータベース内の画像の特徴と比較する必要があります。一般的に使用される類似性比較方法には、ユークリッド距離、コサイン類似度などが含まれます。この記事では、コサイン類似度を使用して画像の類似性を比較します。

以下は、PHP を使用してコサイン類似度を計算するためのサンプル コードです。

<?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;
    }
}
?>

上記のコードでは、まずコサイン類似度を計算する関数を定義します。次に、loadImage 関数と extractFeatureVector 関数を呼び出して、ユーザーがアップロードした画像の特徴ベクトルを取得します。次に、loadFeatureVectors 関数を呼び出して、画像特徴ベクトルをデータベースに読み込みます。最後に、類似度を計算し、類似度が 0.8 を超える画像を除外することで、ユーザーがアップロードした画像に類似した画像を取得できます。

4. キーワード検索
   特徴に基づいて類似した写真を検索するだけでなく、coreseek の全文検索機能を使用して、キーワードに基づいて写真を検索することもできます。

以下は、PHP と coreseek を使用してキーワード検索を実装するためのサンプル コードです。

<?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';
}
?>

上記のコードは、まず coreseek を初期化し、検索サーバーのアドレスとポートを指定します。次に、Query 関数を呼び出してキーワード検索を実行します。次に検索結果のIDを元に該当する画像情報を取得して表示します。

5. 結論
   この記事では、PHP と coreseek を使用してインテリジェントな画像検索機能を実装する方法を紹介します。画像の特徴抽出と類似性の比較により、多数の画像の中から類似した画像を迅速に見つけることができます。また、coreseekの全文検索機能を利用して、キーワードから画像を検索することもできます。この記事が、インテリジェントな画像検索の理解と実装に役立つことを願っています。

以上がPHP と coreseek を使用してインテリジェントな画像検索機能を実装しますの詳細内容です。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。