PHP dan pembelajaran mesin: cara melaksanakan segmentasi dan anotasi semantik imej

PHP dan pembelajaran mesin: Cara melaksanakan segmentasi dan anotasi semantik imej

Abstrak:
Segmentasi dan anotasi semantik imej adalah salah satu tugas penting dalam bidang penglihatan komputer. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP dan teknologi pembelajaran mesin untuk melaksanakan segmentasi dan anotasi semantik imej serta memberikan contoh kod yang sepadan.

Pengenalan:
Dalam bidang penglihatan komputer, segmentasi dan anotasi semantik imej merujuk kepada pengelasan dan pelabelan setiap piksel dalam imej untuk mencapai pemahaman semantik kawasan berbeza dalam imej. Tugas ini mempunyai aplikasi yang luas dalam banyak bidang, seperti carian imej, pengangkutan pintar, diagnosis perubatan, dsb. Kaedah segmentasi dan anotasi semantik imej tradisional biasanya bergantung pada pengekstrakan dan pengelas ciri yang direka bentuk secara manual, dan kaedah ini selalunya memerlukan banyak tenaga kerja dan kos masa. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan teknologi pembelajaran mesin, penggunaan algoritma pembelajaran mendalam untuk segmentasi dan anotasi semantik imej telah menjadi kaedah arus perdana.

1. PHP dan Pembelajaran Mesin
PHP ialah bahasa skrip yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web Ia menyediakan banyak fungsi dan perpustakaan untuk memproses imej. Walaupun PHP itu sendiri bukan bahasa pembelajaran mesin, kami boleh menggunakan PHP untuk membina sistem pensegmenan dan anotasi semantik imej yang mudah, dan menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin untuk mencapai tugas ini. Dalam artikel ini, kami akan menggunakan perpustakaan PHP-php-ml, yang menyediakan pelaksanaan satu siri algoritma pembelajaran mesin.

2. Proses segmentasi dan anotasi semantik imej
Proses umum segmentasi dan anotasi semantik imej merangkumi tiga peringkat: penyediaan data, latihan model dan ramalan hasil. Dalam peringkat penyediaan data, kita perlu menyediakan set data imej beranotasi dan menukarkannya kepada format yang boleh diproses oleh algoritma pembelajaran mesin. Dalam fasa latihan model, kami akan menggunakan set latihan untuk melatih model segmentasi dan anotasi imej. Dalam peringkat ramalan hasil, kami akan menggunakan model yang telah dilatih untuk membahagikan dan melabelkan imej baharu.

Berikut ialah contoh kod menggunakan php-ml untuk segmentasi dan anotasi semantik imej:

require_once 'vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationKNearestNeighbors;
use PhpmlDatasetArrayDataset;
use PhpmlDatasetDemoSamplesDataset;
use PhpmlFeatureExtractionStopWords;
use PhpmlTokenizationWordTokenizer;

// Step 1: 准备数据集
$dataset = new SamplesDataset();
$datasetSamples = $dataset->getSamples();
$datasetLabels = $dataset->getTargets();

// Step 2: 特征提取与预处理
$stopWords = new StopWords();
$tokenizer = new WordTokenizer();
$preprocessor = function ($document) use ($stopWords, $tokenizer) {
    return $stopWords->removeStopWords($tokenizer->tokenize($document));
};

// Step 3: 构建分类器与训练模型
$classifier = new KNearestNeighbors();
$classifier->setK(3);
$trainDataset = new ArrayDataset($datasetSamples, $datasetLabels);
$classifier->train($trainDataset);

// Step 4: 预测与评估
$newSample = ['This is a new sample'];
$predictedLabel = $classifier->predict($newSample);

echo 'Predicted label: ' . $predictedLabel . PHP_EOL;

Dalam kod di atas, kami mula-mula mengimport perpustakaan dan modul yang diperlukan. Kemudian, kami menggunakan pengelas SamplesDataset类来准备一个用于训练的样本数据集。接下来，我们使用StopWords和WordTokenizer对文本数据进行预处理，提取特征。然后，我们构建一个KNearestNeighbors dan melatih model menggunakan set latihan. Akhir sekali, kita boleh menggunakan model terlatih untuk meramalkan sampel baharu dan mengeluarkan hasilnya.

Kesimpulan:
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan PHP dan teknologi pembelajaran mesin untuk segmentasi dan anotasi semantik imej, serta menyediakan contoh kod yang sepadan. Menggunakan PHP dan teknologi pembelajaran mesin boleh mengurangkan kos buruh dan masa bagi segmentasi dan anotasi semantik imej, dan dalam proses ini, perpustakaan php-ml menyediakan pelaksanaan satu siri algoritma pembelajaran mesin. Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca dalam amalan segmentasi dan anotasi semantik imej mereka.

Atas ialah kandungan terperinci PHP dan pembelajaran mesin: cara melaksanakan segmentasi dan anotasi semantik imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!