Wie entwickelt man maschinelles Sehen in PHP?

Machine Vision ist eines der beliebtesten technischen Gebiete der letzten Jahre und deckt viele Bereiche wie Bildverarbeitung, Computer Vision und Deep Learning ab. In PHP können wir einige Open-Source-Bibliotheken und -Tools verwenden, um maschinelles Sehen zu entwickeln. Hier sind einige grundlegende Methoden und Werkzeuge als Referenz.

1. Bildverarbeitung

Die Bildverarbeitung ist die Grundlage der maschinellen Bildverarbeitung. Sie umfasst viele Aspekte wie das Lesen, Konvertieren, Verarbeiten und Speichern von Bildern. In PHP können wir die GD-Bibliothek zur Bildverarbeitung verwenden. Die GD-Bibliothek ist eine PHP-Erweiterung mit vielen gängigen Funktionen, mit denen Bilder in den Formaten JPEG, PNG und GIF erstellt sowie diese Bilder verarbeitet und konvertiert werden können.

Mit der GD-Bibliothek können wir Vorgänge wie Bildskalierung, Zuschneiden, Filtern, Drehen, Wasserzeichen und Hinzufügen von Text durchführen. Mit dem folgenden Code kann beispielsweise ein Bild im PNG-Format auf eine bestimmte Größe skaliert und als JPEG-Format gespeichert werden:

$img = imagecreatefrompng('example.png');
$width = imagesx($img);
$height = imagesy($img);
$newImg = imagecreatetruecolor(200, 200);
imagecopyresampled($newImg, $img, 0, 0, 0, 0, 200, 200, $width, $height);
imagejpeg($newImg, 'example.jpg', 90);
imagedestroy($img);
imagedestroy($newImg);

2. Computer Vision

Computer Vision ist ein fortgeschrittener Bereich der maschinellen Bildverarbeitung, der Bilderkennung und Zielerkennung umfasst , Gesichtserkennung, Texterkennung und Bildsegmentierung und andere Richtungen. In PHP können wir die OpenCV-Bibliothek für die Entwicklung von Computer Vision verwenden. OpenCV ist eine plattformübergreifende Computer-Vision-Bibliothek, die mehrere Programmiersprachen wie C++, Python und Java unterstützt und auch über PHP-Erweiterungen aufgerufen werden kann.

Mit der OpenCV-Bibliothek können wir Bildfilterung, Kantenerkennung, Histogrammausgleich, Farbraumkonvertierung, Merkmalsextraktion und andere Vorgänge durchführen. Der folgende Code kann beispielsweise ein Bild im JPEG-Format lesen, eine Graustufenverarbeitung durchführen und das Originalbild und das verarbeitete Bild anzeigen: Es werden beispielsweise neuronale Netze, Faltungs-Neuronale Netze und wiederkehrende Neuronale Netze verwendet. In PHP können wir Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder Keras für die Deep-Learning-Entwicklung verwenden. Diese Frameworks unterstützen in der Regel Programmiersprachen wie Python und C++ und können auch über PHP-Erweiterungen aufgerufen werden.

Mithilfe des Deep-Learning-Frameworks können wir Vorgänge wie Bildklassifizierung, Zielerkennung, Gesichtserkennung und Bildgenerierung durchführen. Der folgende Code kann beispielsweise ein Bild im JPEG-Format lesen, das Keras-Framework zur Zielerkennung verwenden und die Position des Gesichts erkennen und anzeigen:

3. $img = cvimread('example.jpg', cvIMREAD_COLOR);
   $grayImg = cvcvtColor($img, $grayImg, cvCOLOR_BGR2GRAY);
   cvimshow('Original Image', $img);
   cvimshow('Grayscale Image', $grayImg);
   cvwaitKey();
   cvdestroyAllWindows();

Zusammenfassend umfasst die Entwicklung der maschinellen Bildverarbeitung in PHP Bildverarbeitung, Computer Vision und Deep Learning und viele andere Aspekte. Mithilfe relevanter Tools und Bibliotheken können wir Bilder lesen, konvertieren, verarbeiten und speichern sowie verschiedene Vorgänge wie Bilderkennung, Zielerkennung, Gesichtserkennung und Bildgenerierung durchführen. Ich glaube, dass die Entwicklung maschineller Bildverarbeitung in PHP mit der Weiterentwicklung der Bildverarbeitungstechnologie immer bequemer und umfangreicher wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie entwickelt man maschinelles Sehen in PHP?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!