Hochgeschwindigkeits-Bildabrufalgorithmus und seine Implementierungsmethode in PHP

Hochgeschwindigkeits-Bildabrufalgorithmus und seine Implementierungsmethode in PHP

Mit der weit verbreiteten Anwendung digitaler Bilder hat auch die Bildabruftechnologie immer mehr Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Der Hochgeschwindigkeits-Bildabrufalgorithmus ist eine wichtige Methode beim Bildabruf, mit der in umfangreichen Bilddaten schnell Bilder gefunden werden können, die dem Abfragebild ähneln. In diesem Artikel werden der Hochgeschwindigkeits-Bildabrufalgorithmus und seine Implementierungsmethode in PHP vorgestellt.

1. Prinzip des Hochgeschwindigkeits-Bildabrufalgorithmus

Die Kernidee des Hochgeschwindigkeits-Bildabrufalgorithmus besteht darin, Bilder in Merkmalsvektoren umzuwandeln und dann die Ähnlichkeit zwischen Merkmalsvektoren zu berechnen, um das Bild mit der höchsten Qualität zu finden Ähnlichkeit mit dem Abfragebild. Zu den häufig verwendeten Merkmalsvektoren gehören Farbhistogramme, Texturmerkmale usw. Unter den Hochgeschwindigkeits-Bildabrufalgorithmen sind die am häufigsten verwendeten Algorithmen, die auf Farbhistogrammen basieren.

Farbhistogramm bedeutet, den Farbraum des Bildes in mehrere diskrete kleine Intervalle zu unterteilen, die Anzahl der Pixel in jedem Intervall zu zählen und den aus diesen Zahlen zusammengesetzten Vektor als Farbhistogramm zu bezeichnen. Das Farbhistogramm des Abfragebildes und des abzurufenden Bildes kann mithilfe der euklidischen Distanz oder der Kosinusähnlichkeit berechnet werden. Die Berechnungsformel lautet wie folgt:

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

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

wo , $x$ und $y$ stellen die Farbhistogramme des Abfragebildes bzw. des abzurufenden Bildes dar, und $n$ stellt die Dimension des Farbhistogramms dar.

2. Implementierung eines Hochgeschwindigkeits-Bildabrufalgorithmus

In PHP können Sie die OpenCV-Bibliothek verwenden, um einen Hochgeschwindigkeits-Bildabrufalgorithmus zu implementieren. OpenCV ist eine Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek, die Bilder und Videos verarbeiten kann und eine Vielzahl von Bildverarbeitungsfunktionen und -tools bereitstellt. Im Folgenden wird der auf einem Farbhistogramm basierende Hochgeschwindigkeits-Bildabrufalgorithmus als Beispiel verwendet, um die Implementierung mit OpenCV vorzustellen.

1. Bilder vorverarbeiten

Zuerst müssen die Farbhistogramme aller abzurufenden Bilder berechnet und in der Datenbank gespeichert werden. Hier ist ein einfaches Codebeispiel:

<?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. Ähnliche Bilder abrufen

Fragen Sie das Farbhistogramm des Bildes ab und vergleichen Sie es mit dem Farbhistogramm aller Bilder in der Datenbank, um die Ähnlichkeit zu berechnen. Das Folgende ist ein einfaches Codebeispiel:

<?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. Zusammenfassung

Der Hochgeschwindigkeits-Bildabrufalgorithmus ist eine wichtige Methode beim Bildabruf, mit der in umfangreichen Bilddaten schnell Bilder gefunden werden können, die dem Abfragebild ähneln. In PHP können Sie die OpenCV-Bibliothek verwenden, um einen Hochgeschwindigkeits-Bildabrufalgorithmus basierend auf Farbhistogrammen zu implementieren. Ich glaube, dass die Leser durch die Einleitung dieses Artikels die Prinzipien von Hochgeschwindigkeits-Bildabrufalgorithmen und ihre Implementierungsmethoden in PHP verstehen können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHochgeschwindigkeits-Bildabrufalgorithmus und seine Implementierungsmethode in PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!