PHP와 머신러닝: 이미지 인식과 객체 감지를 수행하는 방법

PHP 및 기계 학습: 이미지 인식 및 대상 감지를 수행하는 방법

소개:
기계 학습은 이미지 인식 및 대상 감지에 큰 발전을 이루었습니다. PHP 개발자의 경우 이미지 인식 및 객체 감지를 위해 머신러닝을 사용하는 것이 점점 더 쉬워지고 있습니다. 이 기사에서는 이미지 인식 및 객체 감지에 PHP를 사용하는 방법을 소개하고 코드 예제를 제공합니다.

1. 준비
시작하기 전에 몇 가지 도구와 라이브러리를 준비해야 합니다. 먼저, PHP와 호환되는 기계 학습 라이브러리를 설치해야 합니다. PHP에서 일반적으로 사용되는 기계 학습 라이브러리에는 TensorFlow 및 OpenCV가 있습니다. 그 중 TensorFlow는 이미지 인식 및 타겟 탐지에 사용할 수 있는 강력한 딥러닝 라이브러리입니다. OpenCV는 주로 이미지 처리 및 분석에 사용되는 컴퓨터 비전 라이브러리입니다.

PHP와 머신러닝 라이브러리를 설치하는 단계는 약간 복잡하므로 여기서는 하나씩 설명하지 않겠습니다. 독자는 공식 문서나 기타 튜토리얼을 통해 설치할 수 있습니다. 설치가 완료되면 이미지 인식 및 타겟 감지를 시작할 수 있습니다.

2. 이미지 인식
이미지 인식은 머신러닝 모델을 통해 이미지를 분류하는 것을 말합니다. 아래에서는 이미지 인식을 위해 TensorFlow를 사용하겠습니다.

먼저 훈련된 모델을 준비해야 합니다. 기존 모델을 사용하거나 새 모델을 직접 학습할 수 있습니다. 여기서는 시연을 위해 기존 모델을 선택합니다. 공식 TensorFlow GitHub 저장소에는 기성 모델과 훈련 데이터를 제공하는 "tensorflow-for-poets"라는 샘플 프로젝트가 있습니다.

1. 샘플 프로젝트 다운로드:

   $ git clone https://github.com/googlecodelabs/tensorflow-for-poets-2

2. 프로젝트 디렉터리로 이동:

   $ cd tensorflow-for-poets-2

3. 훈련된 Inception V3 모델 다운로드:

   $ curl -O http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz
   $ tar xzf inception-2015-12-05.tgz

4. 새 모델 훈련(선택 사항):
   이 단계는 선택 사항입니다. 새 모델을 직접 학습하려면 예제 프로젝트 문서를 따르세요.

5. 이미지 인식 프로그램 실행:

   $ php -S localhost:8000

브라우저에서 http://localhost:8000를 열면 간단한 이미지 인식 인터페이스가 표시됩니다. "파일 선택" 버튼을 클릭하여 인식할 이미지를 선택할 수 있습니다. 인식이 완료되면 사진 속 사물의 이름과 신뢰도가 표시됩니다. http://localhost:8000，你将看到一个简单的图像识别界面。可以点击“Choose File”按钮选择一张图像进行识别。识别完成后，会显示图片中的物体名称和置信度。

三、目标检测
目标检测是指在图像中找出并定位特定的物体。下面我们将使用OpenCV来进行目标检测。

首先，我们需要安装OpenCV的PHP扩展。可以通过以下命令进行安装：

$ pecl install opencv

安装完成后，我们就可以编写代码来进行目标检测了。

1. 创建目标检测脚本object_detection.php

   3. 대상 감지
대상 감지는 이미지에서 특정 개체를 찾아 찾는 것을 말합니다. 다음으로 대상 탐지를 위해 OpenCV를 사용하겠습니다.

2. 먼저 OpenCV PHP 확장을 설치해야 합니다. 다음 명령을 통해 설치할 수 있습니다:

   <?php
   
   $objectCascade = new CvHaarClassifierCascade();
   $objectCascade->load("path/to/cascade.xml"); // 加载目标分类器文件
   
   $image = new CvImage();
   $image->load("path/to/image.jpg"); // 加载待检测的图像
   
   $grayImage = $image->convertColor(CV_BGR2GRAY); // 转换为灰度图像
   $grayImage->equalizeHist(); // 直方图均衡化
   
   $objects = $grayImage->detectObjects($objectCascade); // 检测目标
   
   foreach ($objects as $object) {
    $image->rectangle($object->x, $object->y, $object->x + $object->width, $object->y + $object->height, CvScalar::all(255), 2); // 在图像上绘制检测到的矩形
   }
   
   $image->show("Object detection"); // 显示图像和检测结果

설치가 완료된 후 대상 탐지를 위한 코드를 작성할 수 있습니다.

객체 감지 스크립트 object_Detection.php 만들기:

$ php object_detection.php

🎜🎜객체 감지 스크립트 실행: 🎜rrreee🎜🎜🎜 타겟 감지가 완료되면 표시된 직사각형이 있는 이미지가 표시됩니다. 🎜🎜결론: 🎜PHP와 머신러닝 라이브러리를 사용하면 이미지 인식과 객체 감지를 쉽게 수행할 수 있습니다. 실제 응용 분야에서는 얼굴 인식, 번호판 인식, 제품 인식 등에 널리 사용될 수 있습니다. 이 기사가 독자들이 PHP 개발에 머신러닝 기술을 적용하고 응용 분야를 더욱 확장하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 🎜

위 내용은 PHP와 머신러닝: 이미지 인식과 객체 감지를 수행하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!