PHP et machine learning : comment effectuer la reconnaissance d'images et la détection d'objets

PHP et apprentissage automatique : Comment effectuer la reconnaissance d'images et la détection de cibles

Introduction :
L'apprentissage automatique a fait de grandes percées dans la reconnaissance d'images et la détection de cibles. Pour les développeurs PHP, il est de plus en plus facile d’utiliser l’apprentissage automatique pour la reconnaissance d’images et la détection d’objets. Cet article expliquera comment utiliser PHP pour la reconnaissance d'images et la détection d'objets, et fournira des exemples de code.

1. Préparation
Avant de commencer, nous devons préparer quelques outils et bibliothèques. Tout d’abord, nous devons installer PHP et ses bibliothèques d’apprentissage automatique compatibles. En PHP, les bibliothèques d'apprentissage automatique couramment utilisées incluent TensorFlow et OpenCV. Parmi eux, TensorFlow est une puissante bibliothèque d'apprentissage en profondeur qui peut être utilisée pour la reconnaissance d'images et la détection de cibles. OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur principalement utilisée pour le traitement et l'analyse d'images.

Les étapes pour installer PHP et les bibliothèques d'apprentissage automatique sont légèrement compliquées, nous ne les expliquerons donc pas une par une ici. Les lecteurs peuvent l'installer via des documents officiels ou d'autres tutoriels. Une fois l'installation terminée, nous pouvons démarrer la reconnaissance d'images et la détection de cibles.

2. Reconnaissance d'images
La reconnaissance d'images fait référence à la classification des images via des modèles d'apprentissage automatique. Ci-dessous, nous utiliserons TensorFlow pour la reconnaissance d'images.

Tout d'abord, nous devons préparer un modèle entraîné. Nous pouvons utiliser un modèle existant ou former nous-mêmes un nouveau modèle. Ici, nous choisissons un modèle existant pour la démonstration. Dans le référentiel officiel TensorFlow GitHub, il existe un exemple de projet appelé « tensorflow-for-poets », qui fournit des modèles prêts à l'emploi et des données de formation.

1. Téléchargez l'exemple de projet :

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

2. Allez dans le répertoire du projet :

   $ cd tensorflow-for-poets-2

3. Téléchargez le modèle Inception V3 formé :

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

4. Formez un nouveau modèle (facultatif) :
   Cette étape est facultative, Si vous souhaitez former vous-même un nouveau modèle, vous pouvez suivre l'exemple de documentation du projet.

5. Exécutez le programme de reconnaissance d'image :

   $ php -S localhost:8000

Ouvrez http://localhost:8000 dans le navigateur, vous verrez une interface de reconnaissance d'image simple. Vous pouvez cliquer sur le bouton "Choisir un fichier" pour sélectionner une image à reconnaître. Une fois la reconnaissance terminée, le nom et le niveau de confiance de l'objet dans l'image seront affichés. 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. Détection de cible
La détection de cible fait référence à la recherche et à la localisation d'objets spécifiques dans les images. Ensuite, nous utiliserons OpenCV pour la détection de cibles.

2. Tout d’abord, nous devons installer l’extension PHP OpenCV. Il peut être installé via la commande suivante :

   <?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

Une fois l'installation terminée, nous pouvons écrire du code pour la détection de cible.

Créez le script de détection d'objet object_detection.php :

$ php object_detection.php

🎜🎜Exécutez le script de détection d'objet : 🎜rrreee🎜🎜🎜Une fois la détection de la cible terminée, une image avec un rectangle marqué apparaîtra être affiché. 🎜🎜Conclusion : 🎜Avec les bibliothèques PHP et d'apprentissage automatique, nous pouvons facilement effectuer la reconnaissance d'images et la détection d'objets. Dans des applications pratiques, cette technologie peut être largement utilisée dans la reconnaissance faciale, la reconnaissance de plaques d'immatriculation, la reconnaissance de produits, etc. J'espère que cet article pourra aider les lecteurs à appliquer la technologie d'apprentissage automatique dans le développement PHP et à élargir davantage les domaines d'application. 🎜

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!