PHP 開発で Elasticsearch を使用した画像認識と検索を実装するためのヒント

PHP 開発で Elasticsearch を使用した画像認識と検索を実装するためのテクニック

はじめに: 機械学習と人工知能の発展に伴い、画像認識テクノロジーは広く使用されています。さまざまな分野で応用範囲が広い。 PHP 開発では、Elasticsearch を使用して画像認識と検索を実装するのが効率的かつ強力な方法です。この記事では、Elasticsearch を使用して画像認識と検索を実装する方法を紹介し、読者の理解と実践に役立つ具体的なコード例を添付します。

1. 準備作業
始める前に、いくつかの準備作業を行う必要があります。まず、PHP 環境と Elasticsearch がインストールされていることを確認します。 Composer を使用して Elasticsearch クライアント ライブラリをインストールできます (例: "elasticsearch/elasticsearch": ">=6.0")。

2. 画像認識の原理
画像認識とは、コンピューターを通じて画像を処理および分析し、画像内の特定のオブジェクトや特徴を識別することを指します。 Elasticsearch は、柔軟なデータ処理および検索機能を備えたオープンソースの検索および分析エンジンです。 2 つを組み合わせることで、画像認識および検索機能を実装できます。

3. インデックスを構築する
まず、画像データをインデックスに構築する必要があります。インデックスは、データを整理して保存するために使用される Elasticsearch のデータ構造です。 Elasticsearch の RESTful API を使用して、画像データを JSON 形式で Elasticsearch に送信し、インデックスを構築できます。

具体的なコード例は次のとおりです。

require 'vendor/autoload.php';

$client = ElasticsearchClientBuilder::create()->build();

$params = [
    'index' => 'images',
    'body' => [
        'mappings' => [
            'properties' => [
                'image' => [
                    'type' => 'binary',
                ],
                'tags' => [
                    'type' => 'keyword',
                ],
            ],
        ],
    ],
];

$response = $client->indices()->create($params);

上記のコード スニペットは、images という名前のインデックスを作成し、2 つのフィールド image (画像データを保存する）と tags (画像の関連タグ情報をマークするために使用されます)。

4. 画像データのアップロード
次に、画像データを Elasticsearch にアップロードする必要があります。 Elasticsearch の RESTful API を使用して、HTTP リクエストを通じて画像データを Elasticsearch に送信できます。

具体的なコード例は次のとおりです。

$imageData = file_get_contents('/path/to/image.jpg');

$params = [
    'index' => 'images',
    'body' => [
        'image' => base64_encode($imageData),
        'tags' => ['sunset', 'beach'],
    ],
];

$response = $client->index($params);

上記のコード スニペットは、画像データを base64 エンコーディングで Elasticsearch に保存し、tags## を使用します。 # フィールド 関連するラベル情報を関連付けます。

5. 画像検索

画像データがアップロードされたら、Elasticsearch を通じて画像検索を実行できます。 Elasticsearch の検索 API を使用すると、画像の特徴を利用して検索し、検索結果に最も一致する画像データを返すことができます。

具体的なコード例は次のとおりです。

$params = [
    'index' => 'images',
    'body' => [
        'query' => [
            'match' => [
                'tags' => 'sunset',
            ],
        ],
    ],
];

$response = $client->search($params);

上記のコード スニペットは、

tags フィールドを使用して、タグ sunset を持つ画像データを検索して照合します。 。

6. 画像認識スキル

画像認識の精度を向上させるために、機械学習アルゴリズムを組み合わせたり、画像認識に既存の画像認識モデルを使用したりできます。 TensorFlow や Caffe などの深層学習フレームワークを使用して独自のモデルをトレーニングしてエクスポートし、そのモデルを Elasticsearch で使用できます。

具体的なコード例は次のとおりです:

require 'vendor/autoload.php';

$graph = new TensorFlowGraph();
$graph->import(new TensorFlowFilesystemLoader('path/to/model.pb'));

$tensor = $graph->createTensorFromPath('path/to/image.jpg');
$session = new TensorFlowSession($graph);
$output = $session->return([$tensor]);
$prediction = $output[0]->data();

$params = [
    'index' => 'images',
    'body' => [
        'query' => [
            'match' => [
                'prediction' => $prediction,
            ],
        ],
    ],
];

$response = $client->search($params);

上記のコード スニペットでは、TensorFlow フレームワークを使用してトレーニング済みモデルをインポートし、画像データを予測し、予測結果を Elasticsearch 画像検索に使用します。

要約: PHP と Elasticsearch を使用することで、画像認識と検索機能を実装できます。まず、インデックスを構築してから、画像データを Elasticsearch にアップロードする必要があります。次に、画像検索に Elasticsearch を使用します。画像認識の精度を向上させるために、機械学習アルゴリズムと既存の画像認識モデルを組み合わせることもできます。以上、PHP開発におけるElasticsearchを利用した画像認識・検索のテクニックを紹介しましたので、読者の皆様の参考になれば幸いです。

(注: 上記のコード例は参照と理解のみを目的としています。実際のアプリケーションでは、特定のニーズに応じて変更および最適化してください。)

以上がPHP 開発で Elasticsearch を使用した画像認識と検索を実装するためのヒントの詳細内容です。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。