Kaedah dan contoh aplikasi pengecaman imej yang diedarkan menggunakan Redis

Dengan pembangunan berterusan pengkomputeran awan dan teknologi data besar, pengecaman grafik komputer telah menjadi hala tuju penting dalam bidang kecerdasan buatan. Pengecaman imej mempunyai pelbagai aplikasi dalam industri moden, seperti pengecaman muka, pengecaman objek, pengecaman plat lesen, dll.

Dalam senario aplikasi sebenar, sebilangan besar imej biasanya perlu diproses. Kelajuan pemprosesan dan kuasa pemprosesan satu mesin mungkin tidak lagi dapat memenuhi keperluan aplikasi. Oleh itu, bagaimana untuk melaksanakan teknologi pengecaman imej teragih yang cekap telah menjadi isu penting dalam penyelidikan sains komputer moden. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah pengecaman imej teragih berdasarkan Redis, dan menerangkannya secara terperinci dengan contoh aplikasi.

1. Asas Redis

Redis ialah sistem storan nilai kunci berasaskan memori berprestasi tinggi yang boleh mencapai storan data yang berterusan dan mempunyai kelajuan baca dan tulis yang cekap. Redis menyimpan data dalam bentuk pasangan nilai kunci Setiap nama kunci sepadan dengan nilai unik Ia juga menyokong pelbagai jenis data, termasuk rentetan, jadual cincang, senarai, set, dll.

Redis boleh digunakan dalam pelbagai cara, seperti replikasi tuan-hamba, mod sentinel, mod kluster, dll., dan kaedah penggunaan teragih ini juga menyediakan asas untuk pengecaman imej teragih.

2. Kaedah Redis untuk melaksanakan pengecaman imej teragih

Untuk melaksanakan pengecaman imej teragih berdasarkan Redis, kami perlu menjana pengecam unik untuk setiap imej ini Watak tersebut akan digunakan sebagai nama kunci dalam pangkalan data Redis.

Andaikan terdapat satu set imej yang perlu dikenali Kita boleh membahagikan set imej ini kepada beberapa kumpulan, setiap kumpulan mengandungi beberapa imej. Edarkan imej setiap kumpulan secara sama rata ke dalam nod Redis yang berbeza, setiap nod memegang contoh Redis. Pada masa yang sama, kita juga perlu menjalankan program algoritma pengecaman imej yang sama pada setiap nod untuk melaksanakan pemprosesan pengecaman pada imej.

Apabila pelanggan perlu mengenal pasti imej, ia akan memulakan permintaan kepada nod Redis yang sepadan dan menggunakan pengecam imej sebagai nama kunci. Jika nama kunci ini wujud dalam Redis, ini bermakna nod semasa telah memproses imej dan boleh terus mengembalikan hasil pengecaman. Jika tidak, nod semasa akan melakukan pemprosesan pengecaman pada imej dan menyimpan keputusan dalam Redis untuk kegunaan seterusnya.

Berikut ialah pelaksanaan kod pengecaman imej teragih mudah:

import redis
import hashlib
import pickle

# 创建 Redis 实例
redis_instance = redis.StrictRedis()

# 定义图像识别函数
def recognize_image(image_path):
    # 对图像进行识别处理
    result = ...

    # 计算图像的 MD5 值，并作为键名存储
    image_md5 = hashlib.md5(open(image_path, 'rb').read()).hexdigest()
    redis_key = 'image:' + image_md5

    # 将识别结果序列化后存储到 Redis 中
    redis_instance.set(redis_key, pickle.dumps(result))

# 定义客户端函数
def recognize_from_client(image_path):
    # 计算图像的 MD5 值，并作为键名查找
    image_md5 = hashlib.md5(open(image_path, 'rb').read()).hexdigest()
    redis_key = 'image:' + image_md5

    # 查询 Redis 中是否存在该图像的识别结果
    result = redis_instance.get(redis_key)
    if result is not None:
        # 结果存在于 Redis 中，直接返回
        return pickle.loads(result)
    else:
        # 结果不存在，请求 Redis 节点进行识别处理
        ...

# 分布式部署
# 节点 1：10.0.0.1:6379
# 节点 2：10.0.0.2:6379
# 节点 3：10.0.0.3:6379

3. Contoh aplikasi

Dalam senario aplikasi sebenar, teknologi pengecaman imej teragih Ia boleh digunakan untuk pengecaman muka, pengecaman plat lesen, inventori buku perpustakaan, dsb. Seterusnya, kami mengambil pengecaman muka sebagai contoh dan menggabungkan teknologi pengecaman imej yang diedarkan untuk memperkenalkan aplikasinya dalam senario sebenar.

Andaikan terdapat pusat membeli-belah yang besar yang perlu melakukan pengecaman muka kepada pelanggan yang keluar masuk ke pusat membeli-belah untuk memberikan perkhidmatan dan keselamatan yang lebih baik. Terdapat berbilang kamera yang dipasang di pusat membeli-belah Setiap kamera kerap mengambil foto pelanggan di pusat membeli-belah dan mengenal pasti mereka melalui teknologi pengecaman imej yang diedarkan.

Pusat membeli-belah membahagikan semua kamera kepada beberapa kumpulan, dan setiap kumpulan disambungkan ke nod Redis luaran. Pelayan bahagian belakang pusat membeli-belah mengedarkan foto pelanggan secara sama rata ke kamera yang berbeza, dan setiap kamera mengedarkan foto secara sama rata ke nod Redis yang berbeza. Setiap nod Redis menjalankan algoritma pengecaman muka yang sama untuk membolehkan pemprosesan pengecaman foto.

Apabila pelanggan memasuki pusat membeli-belah, pelayan bahagian belakang pusat membeli-belah menghantar foto pelanggan ke kamera dan memulakan permintaan ke nod Redis di mana kamera berada. Jika nod telah mengecam foto pelanggan, ia mengembalikan hasil pengecaman secara langsung. Jika tidak, nod akan mengenal pasti foto pelanggan dan menyimpan hasilnya dalam Redis untuk kegunaan seterusnya.

Melalui teknologi pengecaman imej yang diedarkan, pusat beli-belah boleh mengecam wajah pelanggan dengan cekap, meningkatkan kualiti perkhidmatan dan menjaga keselamatan pusat membeli-belah dengan lebih baik.

4. Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan kaedah pengecaman imej teragih berdasarkan Redis dan menerangkannya secara terperinci dengan contoh aplikasi. Teknologi pengecaman imej yang diedarkan mempunyai aplikasi yang luas dalam industri moden dan boleh meningkatkan kecekapan dan ketepatan pemprosesan imej. Dalam aplikasi praktikal, kita perlu memilih kaedah penggunaan teragih yang sesuai, serta algoritma dan seni bina yang sesuai berdasarkan keperluan sebenar, untuk mencapai teknologi pengecaman imej teragih yang cekap.

Atas ialah kandungan terperinci Kaedah dan contoh aplikasi pengecaman imej yang diedarkan menggunakan Redis. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!