PHP dan pembelajaran mesin: cara melaksanakan pengecaman imej dan pengesanan objek

PHP dan pembelajaran mesin: Cara melaksanakan pengecaman imej dan pengesanan sasaran

Pengenalan:
Pembelajaran mesin telah membuat penemuan hebat dalam pengecaman imej dan pengesanan sasaran. Bagi pembangun PHP, semakin mudah untuk menggunakan pembelajaran mesin untuk pengecaman imej dan pengesanan objek. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk pengecaman imej dan pengesanan objek, serta memberikan contoh kod.

1. Persediaan
Sebelum bermula, kita perlu menyediakan beberapa alatan dan perpustakaan. Pertama, kita perlu memasang PHP dan perpustakaan pembelajaran mesin yang serasi. Dalam PHP, perpustakaan pembelajaran mesin yang biasa digunakan termasuk TensorFlow dan OpenCV. Antaranya, TensorFlow ialah perpustakaan pembelajaran mendalam yang berkuasa yang boleh digunakan untuk pengecaman imej dan pengesanan sasaran. OpenCV ialah perpustakaan penglihatan komputer yang digunakan terutamanya untuk pemprosesan dan analisis imej.

Langkah-langkah untuk memasang PHP dan perpustakaan pembelajaran mesin adalah rumit sedikit, jadi kami tidak akan menerangkannya satu per satu di sini. Pembaca boleh memasangnya melalui dokumen rasmi atau tutorial lain. Selepas pemasangan selesai, kami boleh memulakan pengecaman imej dan pengesanan sasaran.

2. Pengecaman Imej
Pengecaman imej merujuk kepada mengklasifikasikan imej melalui model pembelajaran mesin. Di bawah ini kami akan menggunakan TensorFlow untuk pengecaman imej.

Pertama, kita perlu menyediakan model terlatih. Kita boleh menggunakan model sedia ada atau melatih model baharu sendiri. Di sini kami memilih model sedia ada untuk demonstrasi. Dalam repositori rasmi TensorFlow GitHub, terdapat contoh projek yang dipanggil "tensorflow-for-poets", yang menyediakan beberapa model siap sedia dan data latihan. . Jika anda ingin melatih sendiri model baharu, anda boleh mengikuti contoh dokumentasi projek.

1. Jalankan program pengecaman imej:

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

2. Buka http://localhost:8000 dalam penyemak imbas, anda akan melihat antara muka pengecaman imej yang ringkas. Anda boleh mengklik butang "Pilih Fail" untuk memilih imej untuk pengecaman. Selepas pengecaman selesai, nama dan keyakinan objek dalam gambar akan dipaparkan.
   3. Pengesanan sasaran
Pengesanan sasaran merujuk kepada mencari dan mengesan objek tertentu dalam imej. Seterusnya kita akan menggunakan OpenCV untuk pengesanan sasaran.

3. Pertama, kita perlu memasang sambungan OpenCV PHP. Ia boleh dipasang melalui arahan berikut:

   $ cd tensorflow-for-poets-2

Selepas pemasangan selesai, kita boleh menulis kod untuk pengesanan sasaran.
4. 
   
5. Buat skrip pengesanan objek object_detection.php:

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

Jalankan skrip pengesanan objek:

$ php -S localhost:8000

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

Selepas pengesanan imej sasaran selesai, pengesanan imej akan selesai. dipaparkan.

2. Kesimpulan:

   Dengan PHP dan perpustakaan pembelajaran mesin, kami boleh melakukan pengecaman imej dan pengesanan objek dengan mudah. Dalam aplikasi praktikal, teknologi ini boleh digunakan secara meluas dalam pengecaman muka, pengecaman plat lesen, pengecaman produk, dsb. Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca menggunakan teknologi pembelajaran mesin dalam pembangunan PHP dan mengembangkan lagi bidang aplikasi.

Atas ialah kandungan terperinci PHP dan pembelajaran mesin: cara melaksanakan pengecaman imej dan pengesanan objek. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!