PHP 開発で Elasticsearch を使用した畫像認(rèn)識(shí)と検索を?qū)g裝するためのテクニック

はじめに: 機(jī)械學(xué)習(xí)と人工知能の発展に伴い、畫像認(rèn)識(shí)テクノロジーは広く使用されています。さまざまな分野で応用範(fàn)囲が広い。 PHP 開発では、Elasticsearch を使用して畫像認(rèn)識(shí)と検索を?qū)g裝するのが効率的かつ強(qiáng)力な方法です。この記事では、Elasticsearch を使用して畫像認(rèn)識(shí)と検索を?qū)g裝する方法を紹介し、読者の理解と実踐に役立つ具體的なコード例を添付します。

1. 準(zhǔn)備作業(yè)
始める前に、いくつかの準(zhǔn)備作業(yè)を行う必要があります。まず、PHP 環(huán)境と Elasticsearch がインストールされていることを確認(rèn)します。 Composer を使用して Elasticsearch クライアント ライブラリをインストールできます (例: "elasticsearch/elasticsearch": ">=6.0")。

2. 畫像認(rèn)識(shí)の原理
畫像認(rèn)識(shí)とは、コンピューターを通じて畫像を処理および分析し、畫像內(nèi)の特定のオブジェクトや特徴を識(shí)別することを指します。 Elasticsearch は、柔軟なデータ処理および検索機(jī)能を備えたオープンソースの検索および分析エンジンです。 2 つを組み合わせることで、畫像認(rèn)識(shí)および検索機(jī)能を?qū)g裝できます。

3. インデックスを構(gòu)築する
まず、畫像データをインデックスに構(gòu)築する必要があります。インデックスは、データを整理して保存するために使用される Elasticsearch のデータ構(gòu)造です。 Elasticsearch の RESTful API を使用して、畫像データを JSON 形式で Elasticsearch に送信し、インデックスを構(gòu)築できます。

具體的なコード例は次のとおりです。

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);

上記のコード スニペットは、images という名前のインデックスを作成し、2 つのフィールド image (畫像データを保存する）と tags (畫像の関連タグ情報(bào)をマークするために使用されます)。

4. 畫像データのアップロード
次に、畫像データを Elasticsearch にアップロードする必要があります。 Elasticsearch の RESTful API を使用して、HTTP リクエストを通じて畫像データを Elasticsearch に送信できます。

具體的なコード例は次のとおりです。

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

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

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

上記のコード スニペットは、畫像データを base64 エンコーディングで Elasticsearch に保存し、tags## を使用します。 # フィールド 関連するラベル情報(bào)を関連付けます。

5. 畫像検索

畫像データがアップロードされたら、Elasticsearch を通じて畫像検索を?qū)g行できます。 Elasticsearch の検索 API を使用すると、畫像の特徴を利用して検索し、検索結(jié)果に最も一致する畫像データを返すことができます。

具體的なコード例は次のとおりです。

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

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

上記のコード スニペットは、

tags フィールドを使用して、タグ sunset を持つ畫像データを検索して照合します。 。

6. 畫像認(rèn)識(shí)スキル

畫像認(rèn)識(shí)の精度を向上させるために、機(jī)械學(xué)習(xí)アルゴリズムを組み合わせたり、畫像認(rèn)識(shí)に既存の畫像認(rèn)識(shí)モデルを使用したりできます。 TensorFlow や Caffe などの深層學(xué)習(xí)フレームワークを使用して獨(dú)自のモデルをトレーニングしてエクスポートし、そのモデルを Elasticsearch で使用できます。

具體的なコード例は次のとおりです:

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);

上記のコード スニペットでは、TensorFlow フレームワークを使用してトレーニング済みモデルをインポートし、畫像データを予測し、予測結(jié)果を Elasticsearch 畫像検索に使用します。

要約: PHP と Elasticsearch を使用することで、畫像認(rèn)識(shí)と検索機(jī)能を?qū)g裝できます。まず、インデックスを構(gòu)築してから、畫像データを Elasticsearch にアップロードする必要があります。次に、畫像検索に Elasticsearch を使用します。畫像認(rèn)識(shí)の精度を向上させるために、機(jī)械學(xué)習(xí)アルゴリズムと既存の畫像認(rèn)識(shí)モデルを組み合わせることもできます。以上、PHP開発におけるElasticsearchを利用した畫像認(rèn)識(shí)?検索のテクニックを紹介しましたので、読者の皆様の參考になれば幸いです。

(注: 上記のコード例は參照と理解のみを目的としています。実際のアプリケーションでは、特定のニーズに応じて変更および最適化してください。)

以上がPHP 開発で Elasticsearch を使用した畫像認(rèn)識(shí)と検索を?qū)g裝するためのヒントの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。