Teknologi klasifikasi imej berprestasi tinggi dalam PHP

Dengan pembangunan dan pempopularan Internet, teknologi pemprosesan imej telah menjadi bahagian yang amat diperlukan dalam aplikasi Internet. Sebagai bahasa yang digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan Web, PHP juga mempunyai nilai praktikal yang tinggi dalam pemprosesan imej. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci cara melaksanakan teknologi klasifikasi imej berprestasi tinggi dalam PHP.

1. Apakah teknologi pengelasan imej?

Teknologi pengelasan imej ialah teknologi kecerdasan buatan adalah untuk membahagikan set imej tidak berlabel secara automatik. Terutamanya digunakan dalam carian imej, penandaan imej automatik dan medan lain.

2. Algoritma klasifikasi imej biasa

(1) Rangkaian Neural Convolutional (CNN)

CNN pada masa ini merupakan salah satu daripada algoritma klasifikasi imej yang paling banyak digunakan. . Ia menggunakan rangkaian konvolusi berbilang lapisan untuk mencapai pembelajaran mendalam bagi imej, secara automatik boleh mempelajari ciri imej dan mempunyai ketepatan pengelasan yang tinggi.

(2) Histogram imej (Histogram)

Histogram mengelaskan piksel imej mengikut atribut seperti kecerahan dan warna serta mengira bilangan piksel untuk setiap kategori. Kecerahan, taburan warna dan ciri-ciri lain imej boleh diperhatikan secara intuitif melalui histogram. Histogram juga sering digunakan sebagai vektor ciri imej dalam pengelasan imej.

3. Fungsi pemprosesan imej dalam PHP

PHP menyediakan banyak fungsi terbina dalam untuk pemprosesan imej, yang paling biasa digunakan ialah perpustakaan GD. Pustaka GD ialah perpustakaan pemprosesan imej umum yang boleh memproses imej dalam pelbagai format, termasuk JPEG, PNG, GIF, dll. Gunakan pustaka GD untuk mencapai penskalaan imej, putaran, pemangkasan, penggabungan dan operasi lain.

Selain itu, ImageMagick juga merupakan perpustakaan pemprosesan imej yang berkuasa. Tidak seperti perpustakaan GD, ImageMagick boleh mengendalikan lebih banyak format imej dan menyokong operasi yang lebih maju.

4. Bagaimana untuk mencapai klasifikasi imej berprestasi tinggi

Memandangkan PHP dilengkapi dengan perpustakaan fungsi pemprosesan imejnya sendiri, bagaimana untuk menggunakan fungsi ini untuk mencapai klasifikasi imej berprestasi tinggi?

Pertama, kita perlu menggunakan kaedah pengekstrakan ciri yang cekap untuk menukar setiap imej kepada vektor ciri. Apa yang boleh kita gunakan di sini ialah kaedah histogram imej, dengan mengira histogram setiap imej dan menggunakannya sebagai vektor ciri imej.

Kedua, kita perlu membina model klasifikasi. Di sini kita boleh menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk melatih model pengelas untuk mengelaskan setiap vektor ciri. Di sini kita boleh memilih untuk menggunakan algoritma pengelasan seperti pepohon keputusan, Bayes naif dan mesin vektor sokongan.

Akhir sekali, kita perlu menilai dan mengoptimumkan model. Perlu diingatkan bahawa set data ujian bebas harus digunakan semasa penilaian untuk menilai kesan model. Untuk isu prestasi model, kami juga boleh mengoptimumkan prestasi model dengan melaraskan parameter, menambah data latihan, dsb.

5. Contoh Demonstrasi

Yang berikut menunjukkan contoh pengelasan imej yang mudah. Mula-mula kita perlu menyediakan set data latihan dan set data ujian Di sini kita menggunakan set data CIFAR-10, yang mengandungi 10,000 gambar dalam 10 kategori Saiz setiap gambar ialah 32*32.

Kemudian kami mengekstrak vektor ciri histogram setiap imej berdasarkan set latihan dan melatih model klasifikasi melalui algoritma SVM.

Akhir sekali, kami menggunakan set ujian untuk menilai model pengelasan terlatih dan mendapatkan ketepatan, mengingat semula dan penunjuk penilaian lain bagi model pengelasan untuk menilai prestasi dan kesan model.

6. Ringkasan

Melalui pengenalan artikel ini, saya percaya anda telah mengetahui tentang pelaksanaan dan kaedah pengoptimuman teknologi pengelasan imej dalam PHP. Dalam senario aplikasi sebenar, algoritma dan alat yang berbeza boleh dipilih mengikut keperluan dan ciri data yang berbeza untuk mencipta pemprosesan imej dan sistem aplikasi yang cekap dan pintar.

Atas ialah kandungan terperinci Teknologi klasifikasi imej berprestasi tinggi dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!