Algoritma mendapatkan imej berkelajuan tinggi dan kaedah pelaksanaannya dalam PHP

Algoritma mendapatkan imej berkelajuan tinggi dan kaedah pelaksanaannya dalam PHP

Dengan aplikasi imej digital yang meluas, teknologi perolehan imej juga telah menarik lebih banyak perhatian. Algoritma mendapatkan imej berkelajuan tinggi ialah kaedah penting dalam mendapatkan semula imej, yang boleh mencari dengan cepat imej yang serupa dengan imej pertanyaan dalam data imej besar-besaran. Artikel ini akan memperkenalkan algoritma mendapatkan imej berkelajuan tinggi dan kaedah pelaksanaannya dalam PHP.

1. Prinsip algoritma mendapatkan imej berkelajuan tinggi

Idea teras algoritma mendapatkan imej berkelajuan tinggi adalah untuk menukar imej kepada vektor ciri, dan kemudian mengira persamaan antara vektor ciri untuk mencari dan menanyakan imej Imej dengan persamaan tertinggi. Vektor ciri yang biasa digunakan termasuk histogram warna, ciri tekstur, dsb. Antara algoritma mendapatkan imej berkelajuan tinggi, algoritma yang paling biasa digunakan ialah algoritma berasaskan histogram warna.

Histogram warna merujuk kepada membahagikan ruang warna imej kepada beberapa selang kecil diskret, mengira bilangan piksel dalam setiap selang dan memanggil vektor yang terdiri daripada nombor ini sebagai histogram warna. Histogram warna bagi imej pertanyaan dan imej yang akan diambil boleh dikira menggunakan jarak Euclidean atau persamaan kosinus Formula pengiraan adalah seperti berikut:

Jarak Euclidean: $d(x,y)=sqrt{sum_. {i =1}^{n}(x_i-y_i)^2}$

Persamaan kosinus: $sim(x,y)= rac{x·y}{||x||·|| y ||}$

Antaranya, $x$ dan $y$ mewakili histogram warna bagi imej pertanyaan dan imej yang akan diambil masing-masing dan $n$ mewakili dimensi histogram warna.

2. Pelaksanaan algoritma mendapatkan imej berkelajuan tinggi

Dalam PHP, anda boleh menggunakan perpustakaan OpenCV untuk melaksanakan algoritma mendapatkan imej berkelajuan tinggi. OpenCV ialah perpustakaan penglihatan komputer sumber terbuka yang boleh memproses imej dan video serta menyediakan sejumlah besar fungsi dan alatan pemprosesan imej. Berikut mengambil algoritma pengambilan imej berkelajuan tinggi berdasarkan histogram warna sebagai contoh untuk memperkenalkan cara melaksanakannya menggunakan OpenCV.

1. Imej pra-diproses

Pertama, histogram warna semua imej yang ingin diambil perlu dikira dan disimpan ke pangkalan data. Berikut ialah contoh kod mudah:

<?php
require 'opencv/opencv.php';

// 连接数据库
$conn = mysqli_connect('localhost', 'root', '', 'image_database');

// 设置OpenCV



// 获取图像列表
$result = mysqli_query($conn, "SELECT * FROM images");

while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
    $id = $row['id'];
    $path = $row['path'];

    // 读取图像
    $img = $cv->imread($path);

    // 将图像转换为HSV颜色空间
    $hsv = $cv->cvtColor($img, CV_BGR2HSV);

    // 计算颜色直方图
    $hist = $cv->calcHist(array($hsv), array(0, 1), null, array(180, 256), array(0, 180, 0, 256));

    // 归一化颜色直方图
    $hist = $cv->normalize($hist, 1);

    // 将颜色直方图存入数据库
    $data = $cv->toArray($hist);
    $data = implode(',', $data[0]);
    mysqli_query($conn, "UPDATE images SET hist='$data' WHERE id=$id");
}

// 关闭数据库连接
mysqli_close($conn);
?>

2. Dapatkan semula imej yang serupa

Soal histogram warna imej dan bandingkan dengan histogram warna semua imej dalam pangkalan data untuk mengira persamaan Perbelanjaan. Berikut ialah contoh kod mudah:

<?php
require 'opencv/opencv.php';

// 连接数据库
$conn = mysqli_connect('localhost', 'root', '', 'image_database');

// 设置OpenCV



// 读取查询图像
$query = $cv->imread('query.jpg');

// 将查询图像转换为HSV颜色空间
$hsv = $cv->cvtColor($query, CV_BGR2HSV);

// 计算查询图像的颜色直方图
$queryHist = $cv->calcHist(array($hsv), array(0, 1), null, array(180, 256), array(0, 180, 0, 256));

// 归一化查询图像的颜色直方图
$queryHist = $cv->normalize($queryHist, 1);

// 获取数据库中的图像列表
$result = mysqli_query($conn, "SELECT * FROM images");

while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
    $id = $row['id'];
    $hist = explode(',', $row['hist']);

    // 将数据库中的颜色直方图转换为数组
    $data[] = array_map('intval', $hist);

    // 计算相似度
    $similarity = $cv->compareHist($queryHist, $hist, CV_COMP_CORREL);

    // 存入相似度列表
    $list[] = array('id' => $id, 'similarity' => $similarity);
}

// 按相似度降序排序
usort($list, function ($a, $b) {
    return $b['similarity'] - $a['similarity'];
});

// 输出相似图像的列表
foreach ($list as $item) {
    echo $item['id'], "    ", $item['similarity'], "
";
}

// 关闭数据库连接
mysqli_close($conn);
?>

3 Ringkasan

Algoritma pengambilan imej berkelajuan tinggi ialah kaedah penting dalam mendapatkan semula imej, yang boleh mencari dan menanyakan imej dengan cepat dalam data imej besar-besaran Serupa. imej. Dalam PHP, anda boleh menggunakan perpustakaan OpenCV untuk melaksanakan algoritma pengambilan imej berkelajuan tinggi berdasarkan histogram warna. Melalui pengenalan artikel ini, saya percaya pembaca boleh memahami prinsip algoritma mendapatkan imej berkelajuan tinggi dan kaedah pelaksanaannya dalam PHP.

Atas ialah kandungan terperinci Algoritma mendapatkan imej berkelajuan tinggi dan kaedah pelaksanaannya dalam PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!