Bagaimana untuk melakukan pemprosesan imej dan pembelajaran mendalam dalam PHP?

PHP ialah bahasa pembangunan biasa yang digunakan secara meluas untuk membina aplikasi web dan tapak web. Walaupun ia bukan alat yang direka khusus untuk pemprosesan imej dan pembelajaran mendalam, komuniti PHP menyediakan banyak perpustakaan dan rangka kerja siap sedia yang boleh digunakan untuk tugasan ini. Di bawah ini kami akan memperkenalkan beberapa perpustakaan dan rangka kerja PHP yang biasa digunakan dan membincangkan cara ia melaksanakan pemprosesan imej dan pembelajaran mendalam.

1. Perpustakaan Imej GD

Perpustakaan Imej GD ialah salah satu perpustakaan terbina dalam PHP, yang menyediakan banyak fungsi pemprosesan imej. Anda boleh menggunakan fungsi ini untuk mencipta, membuka, menyimpan imej dan melakukan pelbagai operasi seperti mengubah saiz, memutar, memangkas, menambah teks dan banyak lagi. Ia juga menyokong banyak format imej yang berbeza, termasuk JPEG, PNG, GIF, BMP dan banyak lagi.

Berikut ialah contoh mudah yang menunjukkan cara menggunakan perpustakaan GD untuk mencipta segi empat tepat merah:

<?php
$width = 400;
$height = 200;
$image = imagecreate($width, $height);
$red = imagecolorallocate($image, 255, 0, 0);
imagefilledrectangle($image, 0, 0, $width, $height, $red);
header('Content-Type: image/png');
imagepng($image);
imagedestroy($image);
?>

2. sambungan Imagick

sambungan Imagick ialah ImageMagick Sambungan PHP menyediakan fungsi pemprosesan imej yang lebih maju. Ia menyokong banyak format imej yang berbeza dan membolehkan pelbagai operasi seperti penskalaan, pemangkasan, putaran, penapis dan banyak lagi. Ia juga menyokong pelbagai gubahan imej serta ketelusan dan saluran alfa.

Berikut ialah contoh penggunaan sambungan Imagick untuk mengubah saiz imej:

<?php
$image = new Imagick('image.jpg');
$image->resizeImage(800, 600, Imagick::FILTER_LANCZOS, 1);
$image->writeImage('image_resized.jpg');
?>

3. TensorFlow PHP Rangka kerja untuk pembelajaran. TensorFlow PHP ialah sambungan PHP berdasarkan TensorFlow yang membolehkan anda menggunakan model TensorFlow dalam PHP. Sambungan ini boleh digunakan untuk pelbagai tugas pembelajaran mendalam seperti klasifikasi imej, pengesanan objek, pengecaman pertuturan dan banyak lagi.

Berikut ialah contoh menggunakan TensorFlow PHP untuk melaksanakan klasifikasi imej:

<?php
$graph = new TensorFlowGraph();
$session = new TensorFlowSession($graph);
$saver = new TensorFlowSaver($graph);
$saver->restore($session, '/tmp/model.ckpt');
$tensor = $graph->operation('input')->output(0);
$result = $session->run([$graph->operation('output')->output(0)], [$tensor->shape()]);
print_r($result);
?>

Php-ml machine learning library

4. Php-ml ialah Berasaskan PHP Pustaka pembelajaran mesin yang menyediakan banyak algoritma dan alatan pembelajaran mesin biasa. Ia boleh digunakan untuk memproses dan menganalisis data imej, serta melatih dan menilai model pembelajaran mendalam.

Berikut ialah contoh latihan dan menilai rangkaian neural konvolusi menggunakan perpustakaan Php-ml:

<?php
use PhpmlDatasetObjectCollection;
use PhpmlDatasetDemoImagesDataset;
use PhpmlFeatureExtractionStopWordsEnglish;
use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;
use PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer;
use PhpmlCrossValidationStratifiedRandomSplit;
use PhpmlMetricAccuracy;
use PhpmlNeuralNetworkLayer;
use PhpmlNeuralNetworkActivationFunctionSigmoid;
use PhpmlNeuralNetworkActivationFunctionReLU;
use PhpmlNeuralNetworkNetworkMultilayerPerceptron;
use PhpmlPreprocessingImputerMeanImputer;
use PhpmlPreprocessingStandardScaler;
use PhpmlSupportVectorMachineKernel;

$dataset = new ImagesDataset();
$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new English());
$tfIdfTransformer = new TfIdfTransformer();
$stopWords = new English();

$vectorizer->fit($dataset->getSamples());
$vectorizer->transform($dataset->getSamples());
$tfIdfTransformer->fit($dataset->getSamples());
$tfIdfTransformer->transform($dataset->getSamples());
$stopWords->removeStopWords($dataset->getSamples());

$split = new StratifiedRandomSplit($dataset->getTargets(), 0.3);
$trainSamples = $split->getTrainSamples();
$trainLabels = $split->getTrainLabels();
$testSamples = $split->getTestSamples();
$testLabels = $split->getTestLabels();

$imputer = new MeanImputer();
$scaler = new StandardScaler();

$imputer->fit($trainSamples);
$scaler->fit($trainSamples);

$trainSamples = $imputer->transform($trainSamples);
$testSamples = $imputer->transform($testSamples);

$trainSamples = $scaler->transform($trainSamples);
$testSamples = $scaler->transform($testSamples);

$mlp = new MultilayerPerceptron(
    [count($trainSamples[0]), 100, 50, count(array_unique($trainLabels))],
    [new Sigmoid(), new ReLU(), new ReLU()]
);
$mlp->train($trainSamples, $trainLabels);

$predictedLabels = $mlp->predict($testSamples);

echo 'Accuracy: '.Accuracy::score($testLabels, $predictedLabels);
?>

Ringkasan

Walaupun PHP tidak direka khusus untuk pemprosesan imej dan mendalam Alat pembelajaran, tetapi perpustakaan GD terbina dalam dan sambungan sumber terbuka, perpustakaan dan rangka kerja menyediakan pelbagai fungsi dan alatan yang boleh digunakan untuk memproses imej dan melatih model pembelajaran mendalam untuk memenuhi keperluan pembangun. Sudah tentu, ini juga memerlukan pembangun mempunyai pengetahuan dan kemahiran yang berkaitan untuk menggunakan alat ini dengan lebih baik dan membangunkan aplikasi yang cekap.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melakukan pemprosesan imej dan pembelajaran mendalam dalam PHP?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!