Technologie de classification d'images haute performance en PHP

Avec le développement et la vulgarisation d'Internet, la technologie de traitement d'images est devenue un élément indispensable des applications Internet. En tant que langage largement utilisé dans le domaine du développement Web, PHP présente également une grande valeur pratique dans le traitement d’images. Cet article présentera en détail comment implémenter une technologie de classification d'images hautes performances en PHP.

1. Qu'est-ce que la technologie de classification d'images ? Les images sont automatiquement divisées en plusieurs catégories. Principalement utilisé dans la recherche d'images, le marquage automatique d'images et d'autres domaines.

Algorithmes de classification d'images courants

2. (1) Le réseau neuronal convolutif (CNN)

CNN est actuellement l'un des les algorithmes de classification d’images les plus utilisés. Il utilise des réseaux convolutifs multicouches pour réaliser un apprentissage en profondeur des images, peut apprendre automatiquement les caractéristiques des images et offre une précision de classification élevée.

(2) Histogramme de l'image (Histogramme)

L'histogramme classe les pixels de l'image en fonction d'attributs tels que la luminosité et la couleur, et compte le nombre de pixels pour chaque catégorie. La luminosité, la répartition des couleurs et d'autres caractéristiques de l'image peuvent être observées intuitivement grâce à l'histogramme. Les histogrammes sont également souvent utilisés comme vecteurs de caractéristiques des images dans la classification des images.

Fonctions de traitement d'image en PHP

3. PHP fournit de nombreuses fonctions intégrées pour le traitement d'image, dont la plus couramment utilisée est la bibliothèque GD . La bibliothèque GD est une bibliothèque générale de traitement d'images qui peut traiter des images dans différents formats, notamment JPEG, PNG, GIF, etc. Utilisez la bibliothèque GD pour réaliser des opérations de mise à l'échelle, de rotation, de recadrage, de fusion et autres d'image.

De plus, ImageMagick est également une puissante bibliothèque de traitement d'images. Contrairement à la bibliothèque GD, ImageMagick peut gérer davantage de formats d'image et prend en charge des opérations plus avancées.

Comment obtenir une classification d'images hautes performances

4. Puisque PHP est livré avec une bibliothèque de fonctions de traitement d'image, comment utiliser ces fonctions pour obtenir des performance Qu'en est-il de la classification des images ?

Tout d'abord, nous devons utiliser une méthode d'extraction de caractéristiques efficace pour convertir chaque image en un vecteur de caractéristiques. Ce que nous pouvons utiliser ici, c'est la méthode de l'histogramme d'image, en comptant l'histogramme de chaque image et en l'utilisant comme vecteur caractéristique de l'image.

Deuxièmement, nous devons construire un modèle de classification. Ici, nous pouvons utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour former un modèle de classificateur afin de classer chaque vecteur de caractéristiques. Ici, nous pouvons choisir d'utiliser des algorithmes de classification tels que des arbres de décision, des Bayes naïfs et des machines à vecteurs de support.

Enfin, nous devons évaluer et optimiser le modèle. Il convient de noter qu’un ensemble de données de test indépendant doit être utilisé lors de l’évaluation pour évaluer l’effet du modèle. Pour les problèmes de performances du modèle, nous pouvons également optimiser les performances du modèle en ajustant les paramètres, en ajoutant des données d'entraînement, etc.

Exemple de démonstration

5. Ce qui suit montre un exemple simple de classification d'images. Nous devons d'abord préparer un ensemble de données de formation et un ensemble de données de test. Ici, nous utilisons l'ensemble de données CIFAR-10, qui contient 10 000 images réparties en 10 catégories. La taille de chaque image est de 32*32.

Ensuite, nous extrayons le vecteur caractéristique de l'histogramme de chaque image en fonction de l'ensemble d'entraînement et formons un modèle de classification via l'algorithme SVM.

Enfin, nous utilisons l'ensemble de tests pour évaluer le modèle de classification formé et obtenir l'exactitude, le rappel et d'autres indicateurs d'évaluation du modèle de classification pour évaluer les performances et l'effet du modèle.

Summary

6. Grâce à l'introduction de cet article, je pense que tout le monde a découvert les méthodes de mise en œuvre et d'optimisation de la technologie de classification d'images en PHP. Dans des scénarios d'application réels, différents algorithmes et outils peuvent être sélectionnés en fonction de différents besoins et caractéristiques des données pour créer des systèmes de traitement d'image et d'application efficaces et intelligents.

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!