PHP と Elasticsearch で実装されたリアルタイム画像検索ソリューション

PHP と Elasticsearch によって実装されたリアルタイム画像検索ソリューション

要約:
今日の急速な技術開発の時代において、画像検索はますます重要になっています。この記事では、PHP と Elasticsearch に基づくリアルタイム画像検索ソリューションを紹介し、読者の理解を助けるコード例を提供します。

1. はじめに
   インターネットとモバイル デバイスの普及に伴い、画像データは急速に増加しています。画像を効率的かつ正確に取得できるようにするには、強力なツールが必要です。 Elasticsearch は、強力なテキスト検索機能とリアルタイム分析機能を提供する、オープンソースの分散型全文検索および分析エンジンです。 PHP の高いスケーラビリティと使いやすさにより、強力なリアルタイム画像検索システムを構築できます。
2. ソリューションの概要
   私たちのソリューションには主に次の手順が含まれます:
3. 画像特徴抽出: OpenCV などの画像処理ライブラリを使用して、画像の特徴ベクトルを抽出します。一般的に使用される特徴には、カラー ヒストグラム、テクスチャ、形状特徴などが含まれます。
4. データ前処理: 後続の取得のために画像特徴ベクトルを Elasticsearch に保存します。このステップは、PHP の Elasticsearch クライアント ライブラリを使用して実行できます。
5. 画像の取得: Elasticsearch の検索機能を使用して、ユーザーのクエリ条件に基づいて類似した画像を取得します。検索は、クエリ画像の特徴ベクトルと保存画像の特徴ベクトルとの類似度を計算することで行うことができる。
6. 結果表示: 取得した画像をユーザーに表示し、関連情報を提供します。
7. コード例
   次は、PHP と Elasticsearch を使用して画像検索機能を実装する方法を示す簡単なコード例です。

<?php

require 'vendor/autoload.php';

use ElasticsearchClientBuilder;

// 创建Elasticsearch客户端
$client = ClientBuilder::create()->build();

// 创建索引
$params = [
    'index' => 'images',
    'body' => [
                'mappings' => [
                    'properties' => [
                        'image' => [
                            'type' => 'binary'
                        ],
                        'features' => [
                            'type' => 'dense_vector',
                            'dims' => 128
                        ]
                    ]
                ]
             ]
];

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

// 添加图像及特征向量到索引中
$params = [
    'index' => 'images',
    'id' => '1',
    'body' => [
        'image' => base64_encode(file_get_contents('image.jpg')),
        'features' => [0.12, 0.56, 0.78, ...] // 特征向量示例
    ]
];

$client->index($params);

// 执行图像检索
$params = [
    'index' => 'images',
    'body' => [
        'query' => [
            'script_score' => [
                'query' => [
                    'match_all' => []
                ],
                'script' => [
                    'source' => 'cosineSimilarity(params.queryVector, doc['features']) + 1.0',
                    'params' => [
                        'queryVector' => [0.34, 0.78, 0.91, ...] // 查询图像的特征向量示例
                    ]
                ]
            ]
        ]
    ]
];

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

// 处理搜索结果
foreach ($response['hits']['hits'] as $hit) {
    $id = $hit['_id'];
    $score = $hit['_score'];
    $image = base64_decode($hit['_source']['image']);
    // 显示图像及相关信息
    echo "<img src='data:image/jpeg;base64," . $image . "' />";
    echo "相似度得分: " . $score;
}

?>

上記のコードは、PHP の Elasticsearch クライアント ライブラリを使用してインデックスを作成し、画像と特徴ベクトルを追加し、画像の取得を実行し、結果を処理する方法を示しています。ユーザーは自分のニーズに応じて変更したり拡張したりできます。

4. 結論
   この記事では、PHP と Elasticsearch に基づくリアルタイム画像取得のソリューションを紹介し、コード例を示します。このソリューションは、ユーザーが類似した画像を効率的かつ正確に取得するのに役立ち、画像検索、コンテンツ フィルタリング、顔認識などの多くの分野に適用されます。この記事が、読者がこのソリューションを実際のアプリケーションで使用して自分の問題を解決するためのインスピレーションを提供できれば幸いです。

以上がPHP と Elasticsearch で実装されたリアルタイム画像検索ソリューションの詳細内容です。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。