Algorithme de récupération d'images à grande vitesse et sa méthode d'implémentation en PHP

Algorithme de récupération d'images à grande vitesse et sa méthode d'implémentation en PHP

Avec l'application généralisée des images numériques, la technologie de récupération d'images a attiré de plus en plus d'attention. L'algorithme de récupération d'images à grande vitesse est une méthode importante dans la récupération d'images, qui permet de trouver rapidement des images similaires à l'image de requête dans des données d'images massives. Cet article présentera l'algorithme de récupération d'images à grande vitesse et sa méthode d'implémentation en PHP.

1. Principe de l'algorithme de récupération d'images à grande vitesse

L'idée principale de l'algorithme de récupération d'images à grande vitesse est de convertir les images en vecteurs de caractéristiques, puis de calculer la similarité entre les vecteurs de caractéristiques pour trouver l'image avec la valeur la plus élevée. similarité avec l’image de requête. Les vecteurs de caractéristiques couramment utilisés incluent les histogrammes de couleurs, les caractéristiques de texture, etc. Parmi les algorithmes de récupération d’images à grande vitesse, les plus couramment utilisés sont les algorithmes basés sur l’histogramme des couleurs.

L'histogramme de couleurs fait référence à la division de l'espace colorimétrique de l'image en plusieurs petits intervalles discrets, en comptant le nombre de pixels dans chaque intervalle et en appelant le vecteur composé de ces nombres un histogramme de couleurs. L'histogramme des couleurs de l'image requête et de l'image à récupérer peut être calculé en utilisant la distance euclidienne ou la similarité cosinus. La formule de calcul est la suivante :

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

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

où , $x$ et $y$ représentent respectivement les histogrammes de couleurs de l'image de requête et de l'image à récupérer, et $n$ représente la dimension de l'histogramme de couleurs.

2. Implémentation d'un algorithme de récupération d'images à grande vitesse

En PHP, vous pouvez utiliser la bibliothèque OpenCV pour implémenter un algorithme de récupération d'images à grande vitesse. OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur open source qui peut traiter des images et des vidéos et fournit un grand nombre de fonctions et d'outils de traitement d'images. Ce qui suit prend comme exemple l'algorithme de récupération d'images à grande vitesse basé sur l'histogramme des couleurs pour présenter comment l'implémenter à l'aide d'OpenCV.

1. Prétraitement des images

Tout d'abord, les histogrammes de couleurs de toutes les images à récupérer doivent être calculés et enregistrés dans la base de données. Voici un exemple de code simple :

<?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. Récupérer des images similaires

Interrogez l'histogramme des couleurs de l'image et comparez-le avec l'histogramme des couleurs de toutes les images de la base de données pour calculer la similarité. Voici un exemple de code simple :

<?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. Résumé

L'algorithme de récupération d'images à grande vitesse est une méthode importante dans la récupération d'images, qui peut trouver rapidement des images similaires à l'image de requête dans des données d'images massives. En PHP, vous pouvez utiliser la bibliothèque OpenCV pour implémenter un algorithme de récupération d'images à grande vitesse basé sur des histogrammes de couleurs. Grâce à l'introduction de cet article, je pense que les lecteurs peuvent comprendre les principes des algorithmes de récupération d'images à grande vitesse et leurs méthodes d'implémentation en PHP.

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!