고속 이미지 검색 알고리즘 및 PHP에서의 구현 방법

초고속 이미지 검색 알고리즘 및 PHP에서의 구현 방법

디지털 이미지가 널리 보급되면서 이미지 검색 기술이 더욱 주목을 받고 있습니다. 고속 이미지 검색 알고리즘은 대용량 이미지 데이터에서 쿼리 이미지와 유사한 이미지를 빠르게 찾을 수 있는 이미지 검색에 있어서 중요한 방법이다. 본 글에서는 고속 이미지 검색 알고리즘과 PHP에서의 구현 방법을 소개합니다.

1. 고속 이미지 검색 알고리즘의 원리

고속 이미지 검색 알고리즘의 핵심 아이디어는 이미지를 특징 벡터로 변환한 후 특징 벡터 간의 유사도를 계산하여 가장 높은 이미지를 찾는 것입니다. 쿼리 이미지와 유사합니다. 일반적으로 사용되는 특징 벡터에는 색상 히스토그램, 텍스처 특징 등이 포함됩니다. 고속 영상 검색 알고리즘 중 가장 일반적으로 사용되는 것은 컬러 히스토그램 기반 알고리즘이다.

색상 히스토그램은 이미지의 색상 공간을 여러 개의 개별적인 작은 간격으로 나누고, 각 간격의 픽셀 수를 세고, 이러한 숫자로 구성된 벡터를 색상 히스토그램이라고 부르는 것을 말합니다. 쿼리 이미지와 검색할 이미지의 색상 히스토그램은 유클리드 거리 또는 코사인 유사성을 사용하여 계산할 수 있습니다. 계산 공식은 다음과 같습니다.

유클리드 거리: $d(x,y)=sqrt{sum_{i=1 }^ {n}(x_i-y_i)^2}$

코사인 유사성: $sim(x,y)= rac{x·y}{||x||·||y||}$

여기서 , $x$ 및 $y$는 각각 쿼리 이미지와 검색할 이미지의 색상 히스토그램을 나타내고, $n$은 색상 히스토그램의 차원을 나타냅니다.

2. 고속 이미지 검색 알고리즘 구현

PHP에서는 OpenCV 라이브러리를 사용하여 고속 이미지 검색 알고리즘을 구현할 수 있습니다. OpenCV는 이미지와 비디오를 처리할 수 있고 다양한 이미지 처리 기능과 도구를 제공하는 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리입니다. 다음은 컬러 히스토그램 기반의 고속 이미지 검색 알고리즘을 예로 들어 OpenCV를 사용하여 구현하는 방법을 소개합니다.

1. 이미지 전처리

먼저 검색할 모든 이미지의 색상 히스토그램을 계산하여 데이터베이스에 저장해야 합니다. 다음은 간단한 코드 예입니다.

<?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);
?>

2. 유사한 이미지 검색

이미지의 색상 히스토그램을 쿼리하고 이를 데이터베이스에 있는 모든 이미지의 색상 히스토그램과 비교하여 유사성을 계산합니다. 다음은 간단한 코드 예시입니다.

<?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. 요약

고속 이미지 검색 알고리즘은 대용량 이미지 데이터에서 쿼리 이미지와 유사한 이미지를 빠르게 찾을 수 있는 이미지 검색에 있어서 중요한 방법입니다. PHP에서는 OpenCV 라이브러리를 사용하여 색상 히스토그램을 기반으로 하는 고속 이미지 검색 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 이 글의 소개를 통해 독자들은 고속 이미지 검색 알고리즘의 원리와 PHP에서의 구현 방법을 이해할 수 있을 것이라고 믿습니다.

위 내용은 고속 이미지 검색 알고리즘 및 PHP에서의 구현 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!