Conseils pour implémenter la reconnaissance d'images et la recherche à l'aide d'Elasticsearch dans le développement PHP

PHP développe des techniques Elasticsearch pour la reconnaissance et la recherche d'images

Introduction : Avec le développement de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, la technologie de reconnaissance d'images a été largement utilisée dans divers domaines. Dans le développement PHP, utiliser Elasticsearch pour implémenter la reconnaissance et la recherche d'images est un moyen efficace et puissant. Cet article expliquera comment utiliser Elasticsearch pour implémenter la reconnaissance et la recherche d'images, et joindra des exemples de code spécifiques pour aider les lecteurs à mieux comprendre et mettre en pratique.

1. Préparation
Avant de commencer, nous devons faire quelques préparatifs. Tout d’abord, assurez-vous d’avoir installé un environnement PHP et Elasticsearch. Vous pouvez utiliser Composer pour installer la bibliothèque client Elasticsearch, par exemple "elasticsearch/elasticsearch": ">=6.0".

2. Principe de la reconnaissance d'images
La reconnaissance d'images fait référence au traitement et à l'analyse d'images via des ordinateurs pour identifier des objets ou des caractéristiques spécifiques dans les images. Elasticsearch est un moteur de recherche et d'analyse open source doté de capacités flexibles de traitement des données et de recherche. En combinant les deux, nous pouvons implémenter des fonctions de reconnaissance d’images et de recherche.

3. Construire l'index
Tout d'abord, nous devons créer les données d'image dans un index. Un index est une structure de données dans Elasticsearch utilisée pour organiser et stocker des données. Nous pouvons utiliser l'API RESTful d'Elasticsearch pour envoyer des données d'image à Elasticsearch au format JSON afin de créer l'index.

L'exemple de code spécifique est le suivant :

require 'vendor/autoload.php';

$client = ElasticsearchClientBuilder::create()->build();

$params = [
    'index' => 'images',
    'body' => [
        'mappings' => [
            'properties' => [
                'image' => [
                    'type' => 'binary',
                ],
                'tags' => [
                    'type' => 'keyword',
                ],
            ],
        ],
    ],
];

$response = $client->indices()->create($params);

L'extrait de code ci-dessus crée un index nommé images et définit deux champs image (utilisé pour stocker les données d'image) et tags (informations de balise associées utilisées pour marquer les images). images 的索引，并定义了两个字段 image（用于存储图像数据）和 tags（用于标记图像的相关标签信息）。

四、上传图像数据
接下来，我们需要将图像数据上传到 Elasticsearch 中。可以使用 Elasticsearch 的 RESTful API，通过 HTTP 请求的方式将图像数据发送给 Elasticsearch。

具体的代码示例如下：

$imageData = file_get_contents('/path/to/image.jpg');

$params = [
    'index' => 'images',
    'body' => [
        'image' => base64_encode($imageData),
        'tags' => ['sunset', 'beach'],
    ],
];

$response = $client->index($params);

以上代码片段将图像数据以 base64 编码方式存储在 Elasticsearch 中，并使用 tags 字段关联相关标签信息。

五、图像搜索
当图像数据上传完成后，我们可以通过 Elasticsearch 进行图像搜索。使用 Elasticsearch 的搜索 API，我们可以利用图像的特征进行搜索，并返回与搜索结果最匹配的图像数据。

具体的代码示例如下：

$params = [
    'index' => 'images',
    'body' => [
        'query' => [
            'match' => [
                'tags' => 'sunset',
            ],
        ],
    ],
];

$response = $client->search($params);

以上代码片段将使用 tags 字段进行搜索，匹配标签为 sunset

4. Télécharger les données d'image

Ensuite, nous devons télécharger les données d'image sur Elasticsearch. Vous pouvez utiliser l'API RESTful d'Elasticsearch pour envoyer des données d'image à Elasticsearch via des requêtes HTTP.

L'exemple de code spécifique est le suivant :

require 'vendor/autoload.php';

$graph = new TensorFlowGraph();
$graph->import(new TensorFlowFilesystemLoader('path/to/model.pb'));

$tensor = $graph->createTensorFromPath('path/to/image.jpg');
$session = new TensorFlowSession($graph);
$output = $session->return([$tensor]);
$prediction = $output[0]->data();

$params = [
    'index' => 'images',
    'body' => [
        'query' => [
            'match' => [
                'prediction' => $prediction,
            ],
        ],
    ],
];

$response = $client->search($params);

L'extrait de code ci-dessus stocke les données d'image dans Elasticsearch en codage base64 et utilise le champ tags pour associer la balise pertinente. information.

5. Recherche d'images

Une fois les données d'image téléchargées, nous pouvons effectuer une recherche d'images via Elasticsearch. Grâce à l'API de recherche d'Elasticsearch, nous pouvons utiliser les caractéristiques de l'image pour rechercher et renvoyer les données d'image qui correspondent le mieux aux résultats de la recherche.

L'exemple de code spécifique est le suivant :

rrreee🎜L'extrait de code ci-dessus utilisera le champ tags pour rechercher et faire correspondre les données d'image avec la balise sunset. 🎜🎜6. Compétences en reconnaissance d'images🎜Afin d'améliorer la précision de la reconnaissance d'images, nous pouvons combiner des algorithmes d'apprentissage automatique et utiliser des modèles de reconnaissance d'images existants pour la reconnaissance d'images. Vous pouvez utiliser des frameworks d'apprentissage profond tels que TensorFlow et Caffe pour entraîner et exporter vos propres modèles, puis utiliser les modèles avec Elasticsearch. 🎜🎜Les exemples de code spécifiques sont les suivants : 🎜rrreee🎜L'extrait de code ci-dessus utilise le framework TensorFlow pour importer le modèle entraîné, prédire les données d'image et utiliser les résultats de prédiction pour la recherche d'images Elasticsearch. 🎜🎜Résumé : En utilisant PHP et Elasticsearch, nous pouvons implémenter des fonctions de reconnaissance d'images et de recherche. Tout d'abord, nous devons créer l'index, puis télécharger les données d'image sur Elasticsearch. Ensuite, nous pouvons utiliser Elasticsearch pour la recherche d'images. Pour améliorer la précision de la reconnaissance d’images, nous pouvons également combiner des algorithmes d’apprentissage automatique avec des modèles de reconnaissance d’images existants. Ce qui précède est une introduction aux techniques de reconnaissance et de recherche d'images utilisant Elasticsearch dans le développement PHP. J'espère que cela sera utile aux lecteurs. 🎜🎜 (Remarque : les exemples de code ci-dessus sont uniquement à titre de référence et de compréhension. Dans les applications réelles, veuillez modifier et optimiser en fonction des besoins spécifiques.) 🎜

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!