Petua untuk melaksanakan pengecaman dan carian imej menggunakan Elasticsearch dalam pembangunan PHP

PHP sedang membangunkan teknik Elasticsearch untuk pengecaman dan carian imej

Pengenalan: Dengan pembangunan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, teknologi pengecaman imej telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang. Dalam pembangunan PHP, menggunakan Elasticsearch untuk melaksanakan pengecaman dan carian imej adalah cara yang cekap dan berkuasa. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Elasticsearch untuk melaksanakan pengecaman dan carian imej, serta melampirkan contoh kod khusus untuk membantu pembaca memahami dan mengamalkan dengan lebih baik.

1. Persediaan
Sebelum bermula, kita perlu melakukan beberapa persiapan. Pertama, pastikan anda mempunyai persekitaran PHP dan Elasticsearch dipasang. Anda boleh menggunakan Komposer untuk memasang perpustakaan klien Elasticsearch, contohnya "elasticsearch/elasticsearch": ">=6.0".

2. Prinsip Pengecaman Imej
Pengecaman imej merujuk kepada memproses dan menganalisis imej melalui komputer untuk mengenal pasti objek atau ciri tertentu dalam imej. Elasticsearch ialah enjin carian dan analisis sumber terbuka dengan pemprosesan data yang fleksibel dan keupayaan carian. Menggabungkan kedua-duanya, kami boleh melaksanakan pengecaman imej dan fungsi carian.

3. Bina indeks
Pertama, kita perlu membina data imej menjadi indeks. Indeks ialah struktur data dalam Elasticsearch yang digunakan untuk menyusun dan menyimpan data. Kami boleh menggunakan API RESTful Elasticsearch untuk menghantar data imej ke Elasticsearch dalam format JSON untuk membina indeks.

Contoh kod khusus adalah seperti berikut:

require 'vendor/autoload.php';

$client = ElasticsearchClientBuilder::create()->build();

$params = [
    'index' => 'images',
    'body' => [
        'mappings' => [
            'properties' => [
                'image' => [
                    'type' => 'binary',
                ],
                'tags' => [
                    'type' => 'keyword',
                ],
            ],
        ],
    ],
];

$response = $client->indices()->create($params);

Coretan kod di atas mencipta indeks bernama imej dan mentakrifkan dua medan imej (digunakan untuk menyimpan data imej ) dan teg (maklumat teg yang berkaitan digunakan untuk menandakan imej). images 的索引，并定义了两个字段 image（用于存储图像数据）和 tags（用于标记图像的相关标签信息）。

四、上传图像数据
接下来，我们需要将图像数据上传到 Elasticsearch 中。可以使用 Elasticsearch 的 RESTful API，通过 HTTP 请求的方式将图像数据发送给 Elasticsearch。

具体的代码示例如下：

$imageData = file_get_contents('/path/to/image.jpg');

$params = [
    'index' => 'images',
    'body' => [
        'image' => base64_encode($imageData),
        'tags' => ['sunset', 'beach'],
    ],
];

$response = $client->index($params);

以上代码片段将图像数据以 base64 编码方式存储在 Elasticsearch 中，并使用 tags 字段关联相关标签信息。

五、图像搜索
当图像数据上传完成后，我们可以通过 Elasticsearch 进行图像搜索。使用 Elasticsearch 的搜索 API，我们可以利用图像的特征进行搜索，并返回与搜索结果最匹配的图像数据。

具体的代码示例如下：

$params = [
    'index' => 'images',
    'body' => [
        'query' => [
            'match' => [
                'tags' => 'sunset',
            ],
        ],
    ],
];

$response = $client->search($params);

以上代码片段将使用 tags 字段进行搜索，匹配标签为 sunset

4. Muat naik data imej

Seterusnya, kami perlu memuat naik data imej ke Elasticsearch. Anda boleh menggunakan API RESTful Elasticsearch untuk menghantar data imej ke Elasticsearch melalui permintaan HTTP.

Contoh kod khusus adalah seperti berikut:

require 'vendor/autoload.php';

$graph = new TensorFlowGraph();
$graph->import(new TensorFlowFilesystemLoader('path/to/model.pb'));

$tensor = $graph->createTensorFromPath('path/to/image.jpg');
$session = new TensorFlowSession($graph);
$output = $session->return([$tensor]);
$prediction = $output[0]->data();

$params = [
    'index' => 'images',
    'body' => [
        'query' => [
            'match' => [
                'prediction' => $prediction,
            ],
        ],
    ],
];

$response = $client->search($params);

Coretan kod di atas menyimpan data imej dalam Elasticsearch dalam pengekodan base64 dan menggunakan medan teg untuk mengaitkan teg yang berkaitan maklumat.

5 Carian Imej

Selepas data imej dimuat naik, kami boleh melakukan carian imej melalui Elasticsearch. Menggunakan API carian Elasticsearch, kami boleh menggunakan ciri-ciri imej untuk mencari dan mengembalikan data imej yang paling sepadan dengan hasil carian.

Contoh kod khusus adalah seperti berikut:

rrreee🎜Coretan kod di atas akan menggunakan medan tag untuk mencari dan memadankan data imej dengan tag sunset. 🎜🎜6. Kemahiran pengecaman imej🎜Untuk meningkatkan ketepatan pengecaman imej, kami boleh menggabungkan algoritma pembelajaran mesin dan menggunakan model pengecaman imej sedia ada untuk pengecaman imej. Anda boleh menggunakan rangka kerja pembelajaran mendalam seperti TensorFlow dan Caffe untuk melatih dan mengeksport model anda sendiri, dan kemudian menggunakan model dengan Elasticsearch. 🎜🎜Contoh kod khusus adalah seperti berikut: 🎜rrreee🎜Coretan kod di atas menggunakan rangka kerja TensorFlow untuk mengimport model terlatih, meramal data imej dan menggunakan hasil ramalan untuk carian imej Elasticsearch. 🎜🎜Ringkasan: Dengan menggunakan PHP dan Elasticsearch, kami boleh melaksanakan fungsi pengecaman dan carian imej. Pertama, kita perlu membina indeks dan kemudian memuat naik data imej ke Elasticsearch. Seterusnya, kita boleh menggunakan Elasticsearch untuk carian imej. Untuk meningkatkan ketepatan pengecaman imej, kami juga boleh menggabungkan algoritma pembelajaran mesin dengan model pengecaman imej sedia ada. Di atas adalah pengenalan kepada teknik pengecaman dan carian imej menggunakan Elasticsearch dalam pembangunan PHP. Saya harap ia akan membantu pembaca. 🎜🎜 (Nota: Contoh kod di atas hanya untuk rujukan dan pemahaman. Dalam aplikasi sebenar, sila ubah suai dan optimumkan mengikut keperluan khusus.) 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Petua untuk melaksanakan pengecaman dan carian imej menggunakan Elasticsearch dalam pembangunan PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!