PHP und maschinelles Lernen: So führen Sie Bilderkennung und Objekterkennung durch

PHP und maschinelles Lernen: So führen Sie Bilderkennung und Zielerkennung durch

Einführung:
Maschinelles Lernen hat große Durchbrüche bei der Bilderkennung und Zielerkennung erzielt. Für PHP-Entwickler wird es immer einfacher, maschinelles Lernen zur Bilderkennung und Objekterkennung zu nutzen. In diesem Artikel wird die Verwendung von PHP zur Bilderkennung und Objekterkennung vorgestellt und Codebeispiele bereitgestellt.

1. Vorbereitung
Bevor wir beginnen, müssen wir einige Tools und Bibliotheken vorbereiten. Zuerst müssen wir PHP und seine kompatiblen Bibliotheken für maschinelles Lernen installieren. Zu den in PHP häufig verwendeten Bibliotheken für maschinelles Lernen gehören TensorFlow und OpenCV. Unter ihnen ist TensorFlow eine leistungsstarke Deep-Learning-Bibliothek, die zur Bilderkennung und Zielerkennung verwendet werden kann. OpenCV ist eine Computer-Vision-Bibliothek, die hauptsächlich zur Bildverarbeitung und -analyse verwendet wird.

Die Schritte zur Installation von PHP und Bibliotheken für maschinelles Lernen sind etwas kompliziert, daher werden wir sie hier nicht einzeln erklären. Leser können es über offizielle Dokumente oder andere Tutorials installieren. Nachdem die Installation abgeschlossen ist, können wir mit der Bilderkennung und Zielerkennung beginnen.

2. Bilderkennung
Bilderkennung bezieht sich auf die Klassifizierung von Bildern durch maschinelle Lernmodelle. Im Folgenden verwenden wir TensorFlow zur Bilderkennung.

Zuerst müssen wir ein trainiertes Modell vorbereiten. Wir können ein bestehendes Modell nutzen oder selbst ein neues Modell trainieren. Hier wählen wir ein vorhandenes Modell zur Demonstration aus. Im offiziellen TensorFlow-GitHub-Repository gibt es ein Beispielprojekt namens „tensorflow-for-poets“, das einige vorgefertigte Modelle und Trainingsdaten bereitstellt.

1. Laden Sie das Beispielprojekt herunter:

   $ git clone https://github.com/googlecodelabs/tensorflow-for-poets-2

2. Gehen Sie zum Projektverzeichnis:

   $ cd tensorflow-for-poets-2

3. Laden Sie das trainierte Inception V3-Modell herunter:

   $ curl -O http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz
   $ tar xzf inception-2015-12-05.tgz

4. Trainieren Sie ein neues Modell (optional):
   Dieser Schritt ist optional. Wenn Sie selbst ein neues Modell trainieren möchten, können Sie der Beispielprojektdokumentation folgen.

5. Führen Sie das Bilderkennungsprogramm aus:

   $ php -S localhost:8000

Öffnen Sie http://localhost:8000 im Browser. Sie sehen eine einfache Bilderkennungsoberfläche. Sie können auf die Schaltfläche „Datei auswählen“ klicken, um ein Bild zur Erkennung auszuwählen. Nach Abschluss der Erkennung werden der Name und das Vertrauensniveau des Objekts im Bild angezeigt. http://localhost:8000，你将看到一个简单的图像识别界面。可以点击“Choose File”按钮选择一张图像进行识别。识别完成后，会显示图片中的物体名称和置信度。

三、目标检测
目标检测是指在图像中找出并定位特定的物体。下面我们将使用OpenCV来进行目标检测。

首先，我们需要安装OpenCV的PHP扩展。可以通过以下命令进行安装：

$ pecl install opencv

安装完成后，我们就可以编写代码来进行目标检测了。

1. 创建目标检测脚本object_detection.php

   3. Zielerkennung
Zielerkennung bezieht sich auf das Finden und Lokalisieren bestimmter Objekte in Bildern. Als nächstes werden wir OpenCV zur Zielerkennung verwenden.

2. Zuerst müssen wir die OpenCV-PHP-Erweiterung installieren. Es kann über den folgenden Befehl installiert werden:

   <?php
   
   $objectCascade = new CvHaarClassifierCascade();
   $objectCascade->load("path/to/cascade.xml"); // 加载目标分类器文件
   
   $image = new CvImage();
   $image->load("path/to/image.jpg"); // 加载待检测的图像
   
   $grayImage = $image->convertColor(CV_BGR2GRAY); // 转换为灰度图像
   $grayImage->equalizeHist(); // 直方图均衡化
   
   $objects = $grayImage->detectObjects($objectCascade); // 检测目标
   
   foreach ($objects as $object) {
    $image->rectangle($object->x, $object->y, $object->x + $object->width, $object->y + $object->height, CvScalar::all(255), 2); // 在图像上绘制检测到的矩形
   }
   
   $image->show("Object detection"); // 显示图像和检测结果

Nach Abschluss der Installation können wir Code für die Zielerkennung schreiben.

Erstellen Sie das Objekterkennungsskript object_detection.php:

$ php object_detection.php

🎜🎜Führen Sie das Objekterkennungsskript aus: 🎜rrreee🎜🎜🎜Nach Abschluss der Zielerkennung wird ein Bild mit einem markierten Rechteck angezeigt angezeigt werden. 🎜🎜Fazit: 🎜Mit PHP und Bibliotheken für maschinelles Lernen können wir problemlos Bilderkennung und Objekterkennung durchführen. In praktischen Anwendungen kann diese Technologie in großem Umfang bei der Gesichtserkennung, Nummernschilderkennung, Produkterkennung usw. eingesetzt werden. Ich hoffe, dass dieser Artikel den Lesern helfen kann, maschinelle Lerntechnologie in der PHP-Entwicklung anzuwenden und Anwendungsfelder weiter zu erweitern. 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPHP und maschinelles Lernen: So führen Sie Bilderkennung und Objekterkennung durch. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!