PHP で画像処理とディープラーニングを行うにはどうすればよいですか?

PHP は、Web アプリケーションや Web サイトの構築に広く使用されている一般的な開発言語です。これは画像処理や深層学習用に特別に設計されたツールではありませんが、PHP コミュニティでは、これらのタスクに使用できる既製のライブラリやフレームワークが多数提供されています。以下では、一般的に使用されるいくつかの PHP ライブラリとフレームワークを紹介し、それらが画像処理と深層学習をどのように実行するかについて説明します。

1. GD Image Library

GD Image Library は、PHP の組み込みライブラリの 1 つであり、多くの画像処理機能を提供します。これらの機能を使用して、画像を作成、開く、保存したり、サイズ変更、回転、切り抜き、テキストの追加などのさまざまな操作を実行したりできます。 JPEG、PNG、GIF、BMP など、さまざまな画像形式もサポートしています。

次は、GD ライブラリを使用して赤い四角形を作成する方法を示す簡単な例です。

<?php
$width = 400;
$height = 200;
$image = imagecreate($width, $height);
$red = imagecolorallocate($image, 255, 0, 0);
imagefilledrectangle($image, 0, 0, $width, $height, $red);
header('Content-Type: image/png');
imagepng($image);
imagedestroy($image);
?>

2. Imagick 拡張機能

Imagick 拡張機能は、 ImageMagick PHP 拡張機能に基づく拡張機能は、より高度な画像処理機能を提供します。さまざまな画像形式をサポートしており、拡大縮小、トリミング、回転、フィルターなどのさまざまな操作が可能です。また、複数の画像構成、透明度、アルファ チャネルもサポートしています。

Imagick 拡張機能を使用して画像のサイズを変更する例を次に示します。

<?php
$image = new Imagick('image.jpg');
$image->resizeImage(800, 600, Imagick::FILTER_LANCZOS, 1);
$image->writeImage('image_resized.jpg');
?>

3. TensorFlow PHP

TensorFlow は、Google によって開発されたツールです。深層学習のフレームワークとして広く使用されています。 TensorFlow PHP は、PHP で TensorFlow モデルを使用できるようにする TensorFlow に基づく PHP 拡張機能です。この拡張機能は、画像分類、物体検出、音声認識など、さまざまな深層学習タスクに使用できます。

次は、TensorFlow PHP を使用して画像分類を実装する例です。

<?php
$graph = new TensorFlowGraph();
$session = new TensorFlowSession($graph);
$saver = new TensorFlowSaver($graph);
$saver->restore($session, '/tmp/model.ckpt');
$tensor = $graph->operation('input')->output(0);
$result = $session->run([$graph->operation('output')->output(0)], [$tensor->shape()]);
print_r($result);
?>

4. Php-ml 機械学習ライブラリ

Php-ml は、 PHP ベース 多くの一般的な機械学習アルゴリズムとツールを提供する機械学習ライブラリ。画像データの処理と分析に使用できるほか、深層学習モデルのトレーニングや評価にも使用できます。

以下は、Php-ml ライブラリを使用した畳み込みニューラル ネットワークのトレーニングと評価の例です。

<?php
use PhpmlDatasetObjectCollection;
use PhpmlDatasetDemoImagesDataset;
use PhpmlFeatureExtractionStopWordsEnglish;
use PhpmlFeatureExtractionTokenCountVectorizer;
use PhpmlFeatureExtractionTfIdfTransformer;
use PhpmlCrossValidationStratifiedRandomSplit;
use PhpmlMetricAccuracy;
use PhpmlNeuralNetworkLayer;
use PhpmlNeuralNetworkActivationFunctionSigmoid;
use PhpmlNeuralNetworkActivationFunctionReLU;
use PhpmlNeuralNetworkNetworkMultilayerPerceptron;
use PhpmlPreprocessingImputerMeanImputer;
use PhpmlPreprocessingStandardScaler;
use PhpmlSupportVectorMachineKernel;

$dataset = new ImagesDataset();
$vectorizer = new TokenCountVectorizer(new English());
$tfIdfTransformer = new TfIdfTransformer();
$stopWords = new English();

$vectorizer->fit($dataset->getSamples());
$vectorizer->transform($dataset->getSamples());
$tfIdfTransformer->fit($dataset->getSamples());
$tfIdfTransformer->transform($dataset->getSamples());
$stopWords->removeStopWords($dataset->getSamples());

$split = new StratifiedRandomSplit($dataset->getTargets(), 0.3);
$trainSamples = $split->getTrainSamples();
$trainLabels = $split->getTrainLabels();
$testSamples = $split->getTestSamples();
$testLabels = $split->getTestLabels();

$imputer = new MeanImputer();
$scaler = new StandardScaler();

$imputer->fit($trainSamples);
$scaler->fit($trainSamples);

$trainSamples = $imputer->transform($trainSamples);
$testSamples = $imputer->transform($testSamples);

$trainSamples = $scaler->transform($trainSamples);
$testSamples = $scaler->transform($testSamples);

$mlp = new MultilayerPerceptron(
    [count($trainSamples[0]), 100, 50, count(array_unique($trainLabels))],
    [new Sigmoid(), new ReLU(), new ReLU()]
);
$mlp->train($trainSamples, $trainLabels);

$predictedLabels = $mlp->predict($testSamples);

echo 'Accuracy: '.Accuracy::score($testLabels, $predictedLabels);
?>

概要

PHP は画像処理専用ではなく、詳細な処理に特化しています。学習ツールですが、組み込みの GD ライブラリとオープンソースの拡張機能、ライブラリ、およびフレームワークは、開発者のニーズを満たすために画像を処理し、深層学習モデルをトレーニングするために使用できる豊富な機能とツールを提供します。もちろん、これには開発者がこれらのツールをより適切に適用し、効率的なアプリケーションを開発するための関連知識とスキルを持っていることも必要です。

以上がPHP で画像処理とディープラーニングを行うにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。