高速画像検索アルゴリズムとそのPHP実装方法

高速画像検索アルゴリズムとそのPHPによる実装方法

デジタル画像の普及に伴い、画像検索技術もますます注目を集めています。高速画像検索アルゴリズムは、大量の画像データの中からクエリ画像に類似した画像を迅速に見つけることができる画像検索における重要な手法です。この記事では、PHPによる高速画像検索アルゴリズムとその実装方法を紹介します。

1. 高速画像検索アルゴリズムの原理

高速画像検索アルゴリズムの中心的な考え方は、画像を特徴ベクトルに変換し、特徴ベクトル間の類似度を計算することです。画像を検索してクエリするため 最も類似性の高い画像。一般的に使用される特徴ベクトルには、カラー ヒストグラム、テクスチャ特徴などが含まれます。高速画像検索アルゴリズムの中で最も一般的に使用されるのは、カラー ヒストグラム ベースのアルゴリズムです。

カラー ヒストグラムとは、画像の色空間をいくつかの離散的な小さな間隔に分割し、各間隔のピクセル数を数え、これらの数値で構成されるベクトルをカラー ヒストグラムと呼ぶことを指します。クエリ画像と検索対象画像のカラーヒストグラムは、ユークリッド距離またはコサイン類似度を用いて計算できます。計算式は次のとおりです。 {i =1}^{n}(x_i-y_i)^2}$

コサイン類似度: $sim(x,y)= rac{x·y}{||x||·|| y ||}$

このうち、$x$、$y$はそれぞれクエリ画像と取得画像のカラーヒストグラムを表し、$n$はカラーヒストグラムの次元を表します。

2. 高速画像検索アルゴリズムの実装

PHP では、OpenCV ライブラリを利用して高速画像検索アルゴリズムを実装できます。 OpenCV は、画像とビデオを処理できるオープン ソースのコンピューター ビジョン ライブラリであり、多数の画像処理関数とツールを提供します。カラーヒストグラムに基づく高速画像検索アルゴリズムを例に、OpenCVを使用した実装方法を紹介します。

画像の前処理

1. まず、取得するすべての画像のカラー ヒストグラムを計算し、データベースに保存する必要があります。以下は簡単なコード例です:

<?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);
?>

類似画像の取得

2. 画像のカラー ヒストグラムをクエリし、データベース内のすべての画像のカラー ヒストグラムと比較します。類似度の Spend を計算します。以下は簡単なコード例です:

<?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. 概要

高速画像検索アルゴリズムは画像検索における重要な手法であり、大量の画像データの中から画像を迅速に検索してクエリすることができます。同様の画像。 PHP では、OpenCV ライブラリを使用して、カラー ヒストグラムに基づく高速画像検索アルゴリズムを実装できます。この記事の導入により、読者は高速画像検索アルゴリズムの原理と PHP での実装方法を理解できると思います。

以上が高速画像検索アルゴリズムとそのPHP実装方法の詳細内容です。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。