Comment faire de la reconnaissance d'image en utilisant PHP ?

Avec le développement de la technologie de l'intelligence artificielle, la reconnaissance d'images est de plus en plus utilisée dans divers domaines. En tant que langage de programmation Web populaire, PHP peut également être utilisé pour les applications de reconnaissance d'images. Cet article explique comment utiliser PHP pour la reconnaissance d'images.

1. Qu'est-ce que la reconnaissance d'image ?

La reconnaissance d'images, également connue sous le nom de classification d'images ou reconnaissance d'images, est le processus d'analyse et de compréhension d'images numériques grâce à des programmes informatiques. Pour les humains, nous pouvons facilement distinguer les objets que nous voyons, mais pour les ordinateurs, une image n’est qu’un ensemble de nombres et de pixels. Par conséquent, le but de la reconnaissance d’images est de former des programmes informatiques pour déterminer les caractéristiques des images numériques.

2. Comment réaliser la reconnaissance d'image ?

Actuellement, la technologie de reconnaissance d'images la plus populaire est le deep learning. L'apprentissage profond est une branche de l'intelligence artificielle qui simule le cerveau humain grâce à l'entraînement des réseaux neuronaux. L'apprentissage profond peut traiter d'énormes quantités de données, extraire automatiquement des fonctionnalités des données, puis apprendre à classer correctement des tâches spécifiques.

L'un des frameworks les plus populaires pour la mise en œuvre du deep learning est TensorFlow. TensorFlow est une bibliothèque d'apprentissage automatique open source développée par Google qui utilise des représentations graphiques pour calculer des opérations mathématiques et peut être calculée en parallèle sur plusieurs processeurs et GPU. TensorFlow peut être écrit dans divers langages de programmation tels que Python.

3. Utilisez PHP pour implémenter la reconnaissance d'images

Étant donné que la reconnaissance d'images nécessite le traitement d'une grande quantité de données et de calculs, utiliser PHP pour la reconnaissance d'images n'est pas le meilleur choix. Cependant, dans certains cas, l’utilisation de PHP pour la reconnaissance d’images peut s’avérer nécessaire. Dans ce cas, nous pouvons utiliser la bibliothèque d'extensions de PHP pour manipuler des images et utiliser des modèles d'apprentissage profond écrits en Python ou dans d'autres langages pour la reconnaissance d'images.

1. Installez la bibliothèque d'extensions PHP

Tout d'abord, vous devez installer la bibliothèque d'extensions PHP pour pouvoir traiter les images avec PHP. Les extensions de traitement d'images PHP les plus populaires sont GD et ImageMagick. Ces extensions peuvent être installées via Composer, le gestionnaire de packages de PHP.

Ce qui suit est un exemple de code pour installer l'extension GD :

$ sudo apt-get install php-gd
$ sudo service apache2 restart

2. Écrivez du code PHP

Les images peuvent être facilement lues et traitées en utilisant Code PHP. Voici un exemple simple qui utilise la bibliothèque PHP GD pour charger une image en mémoire et la redimensionner aux dimensions spécifiées :

<?php
header('Content-type: image/jpeg');

$filename = 'example.jpg';

list($width, $height) = getimagesize($filename);
$ration = $width / $height;

$newWidth = 200;
$newHeight = (int) ($newWidth / $ration);

$thumb = imagecreatetruecolor($newWidth, $newHeight);
$source = imagecreatefromjpeg($filename);

imagecopyresampled($thumb, $source, 0, 0, 0, 0, $newWidth, $newHeight, $width, $height);

imagejpeg($thumb);
imagedestroy($thumb);
imagedestroy($source);
?>

3 Utilisation d'un modèle d'apprentissage profond Python 🎜🎜#Pour réaliser une image. reconnaissance, nous devons utiliser Python pour écrire du code afin de former le modèle d'apprentissage en profondeur. L'image peut ensuite être chargée en mémoire à l'aide de la bibliothèque PHP GD et transmise au modèle pour classification.

Ce qui suit est un exemple de code Python simple qui utilise TensorFlow et le framework Keras pour entraîner un modèle et effectuer une classification d'images :

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import numpy as np

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data()

train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))

train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('
Test accuracy:', test_acc)

image_path = 'test_image.png'
img = keras.preprocessing.image.load_img(image_path, target_size=(28, 28), color_mode="grayscale")
img_array = keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)

predictions = model.predict(img_array)
print(predictions)

Dans le code PHP, nous pouvons utiliser le code suivant pour appeler le modèle Python ci-dessus :

<?php
$command = escapeshellcmd('python3 path/to/python_script.py');
$output = shell_exec($command);
echo $output;
?>

4. Résumé

Bien que l'utilisation de PHP pour la reconnaissance d'images ne soit peut-être pas le meilleur choix, en utilisant la bibliothèque d'extensions de PHP et d'autres avec l'apprentissage en profondeur modèles écrits dans le langage, nous pouvons encore réaliser certaines tâches spécifiques de reconnaissance d’images. L'apprentissage profond est actuellement la technologie de reconnaissance d'images la plus populaire, et TensorFlow est l'un des frameworks les plus populaires pour la mise en œuvre de l'apprentissage profond.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!