PHP를 사용하여 이미지 인식을 수행하는 방법은 무엇입니까?

인공지능 기술이 발전하면서 영상인식의 활용도가 다양한 분야로 확대되고 있습니다. 널리 사용되는 웹 프로그래밍 언어인 PHP는 이미지 인식 응용 프로그램에도 사용할 수 있습니다. 이 기사에서는 이미지 인식에 PHP를 사용하는 방법을 소개합니다.

1. 이미지 인식이란?

이미지 분류 또는 이미지 인식이라고도 하는 이미지 인식은 컴퓨터 프로그램을 통해 디지털 이미지를 분석하고 이해하는 프로세스입니다. 인간에게는 우리가 보는 물체를 쉽게 구별할 수 있지만, 컴퓨터에게 이미지는 단지 숫자와 픽셀의 집합일 뿐입니다. 따라서 이미지 인식의 목적은 디지털 이미지의 특징을 결정하도록 컴퓨터 프로그램을 훈련시키는 것입니다.

2. 이미지 인식을 구현하는 방법은 무엇입니까?

현재 가장 각광받는 이미지 인식 기술은 딥러닝입니다. 딥러닝은 신경망 훈련을 통해 인간의 뇌를 시뮬레이션하는 인공지능의 한 분야이다. 딥러닝은 방대한 양의 데이터를 처리하고, 데이터에서 자동으로 특징을 추출한 후, 특정 작업을 올바르게 분류하는 방법을 학습할 수 있습니다.

딥 러닝 구현을 위한 가장 인기 있는 프레임워크 중 하나는 TensorFlow입니다. TensorFlow는 그래픽 표현을 사용하여 수학적 연산을 계산하고 여러 CPU 및 GPU에서 병렬로 계산할 수 있는 Google에서 개발한 오픈 소스 기계 학습 라이브러리입니다. TensorFlow는 Python과 같은 다양한 프로그래밍 언어로 작성될 수 있습니다.

3. PHP를 사용하여 이미지 인식 구현

이미지 인식에는 많은 양의 데이터 처리와 계산이 필요하므로 이미지 인식에 PHP를 사용하는 것은 최선의 선택이 아닙니다. 그러나 어떤 경우에는 이미지 인식을 위해 PHP를 사용해야 할 수도 있습니다. 이 경우 PHP의 확장 라이브러리를 사용하여 이미지를 조작하고 이미지 인식을 위해 Python 또는 다른 언어로 작성된 딥러닝 모델을 사용할 수 있습니다.

1. PHP 확장 라이브러리 설치

먼저 PHP로 이미지를 처리하기 위해서는 PHP 확장 라이브러리를 설치해야 합니다. 가장 널리 사용되는 PHP 이미지 처리 확장 프로그램은 GD와 ImageMagick입니다. 이러한 확장은 PHP의 패키지 관리자인 Composer를 통해 설치할 수 있습니다.

다음은 GD 확장을 설치하는 샘플 코드입니다:

$ sudo apt-get install php-gd
$ sudo service apache2 restart

2. PHP 코드 작성

PHP 코드를 사용하면 이미지를 쉽게 읽고 처리할 수 있습니다. 다음은 PHP GD 라이브러리를 사용하여 이미지를 메모리에 로드하고 지정된 크기로 크기를 조정하는 간단한 예입니다.

<?php
header('Content-type: image/jpeg');

$filename = 'example.jpg';

list($width, $height) = getimagesize($filename);
$ration = $width / $height;

$newWidth = 200;
$newHeight = (int) ($newWidth / $ration);

$thumb = imagecreatetruecolor($newWidth, $newHeight);
$source = imagecreatefromjpeg($filename);

imagecopyresampled($thumb, $source, 0, 0, 0, 0, $newWidth, $newHeight, $width, $height);

imagejpeg($thumb);
imagedestroy($thumb);
imagedestroy($source);
?>

3. Python 딥 러닝 모델 사용

이미지 인식을 위해서는 Python Write 코드를 사용하여 훈련해야 합니다. 딥러닝 모델. 그런 다음 PHP GD 라이브러리를 사용하여 이미지를 메모리에 로드하고 분류를 위해 모델에 전달할 수 있습니다.

다음은 TensorFlow 및 Keras 프레임워크를 사용하여 모델을 학습하고 이미지 분류를 수행하는 간단한 Python 코드 예제입니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import numpy as np

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data()

train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1))
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1))

train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('
Test accuracy:', test_acc)

image_path = 'test_image.png'
img = keras.preprocessing.image.load_img(image_path, target_size=(28, 28), color_mode="grayscale")
img_array = keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)

predictions = model.predict(img_array)
print(predictions)

PHP 코드에서는 다음 코드를 사용하여 위의 Python 모델을 호출할 수 있습니다.

<?php
$command = escapeshellcmd('python3 path/to/python_script.py');
$output = shell_exec($command);
echo $output;
?>

IV. 요약

이미지 인식을 위해 PHP를 사용하는 것이 최선의 선택은 아닐 수도 있지만, PHP의 확장 라이브러리와 다른 언어로 작성된 딥 러닝 모델을 사용하면 특정 특정 이미지 인식 작업을 수행할 수 있습니다. 딥러닝은 현재 가장 인기 있는 이미지 인식 기술이며, TensorFlow는 딥러닝 구현을 위한 가장 인기 있는 프레임워크 중 하나입니다.

위 내용은 PHP를 사용하여 이미지 인식을 수행하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!