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画像処理は、デジタル画像でさまざまな操作を実行する手法であり、画像品質を改善したり、ノイズを削減したり、RGBからCMYKまでのカラースペースを変換したりすることを目的としています。
画像処理テクノロジーは、電子商取引製品の画像の最適化、写真編集ソフトウェア、ソーシャルメディア、その他のシナリオで広く使用されています。一般的な操作には、スケーリング、トリミング、回転、透かしの追加、フィルターアプリケーションが含まれます。
GDライブラリは、PHPで最も一般的に使用される画像処理拡張機能であり、PHP 5.0以上をサポートしています。画像スケーリング、トリミング、マージ、その他の操作を実装するための豊富な関数を提供し、画像形式の変換と基本的な色の処理をサポートします。
次の例は、GDライブラリを使用して画像を150x150サイズにスケーリングする方法を示しています。
$src = imagecreatefromjpeg('image.jpg');
$dst = imagecreatetruecolor(150, 150);
imagecopyresampled($dst, $src, 0, 0, 0, 0, 150, 150, imagesx($src), imagesy($src));
header('Content-type: image/jpeg');
imagejpeg($dst);
imagedestroy($src);
imagedestroy($dst);
この例では、ImageCreatefromJpeg（）を使用して元の画像リソースであるImageCreatetrueColor（）を作成して、新しいターゲット画像、ImageCopyResampled（）を作成して高品質のスケーリングを実現し、最終的にImageJPeg（）を介して結果を出力します。
画像認識は、デジタル画像から情報を自動的に抽出および理解するプロセスであり、さまざまなアルゴリズムとモデルの助けを借りてターゲットの検出と分類が完了します。
深い学習は、学習のための人間の脳ニューラルネットワークの構造をシミュレートします。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像などのグリッド様データのコアモデルであり、画像認識の分野で広く使用されています。
Tesseractは、GoogleによるOCR（光学文字認識）エンジンオープンソースであり、多言語テキスト認識をサポートしています。
次の例は、ImagicickとTesseractocrと組み合わせてPHPで画像テキストを識別する方法を示しています。
$image = new \Imagick('image.png');
$image->setImageFormat('jpeg');
$image->writeImage('image.jpg');
$tesseract = new \TesseractOCR('image.jpg');
$tesseract->setTempDir('/tmp');
$text = $tesseract->recognize();
echo $text;
コードでは、ImagickはPNG画像をJPEG形式に変換し、Tesseractocrは画像のテキストを解析します。 Tesseractocrを使用する前に、対応するTesseractライブラリをインストールする必要があります。
この記事では、GDライブラリの画像操作とTesseractのOCR認識に焦点を当てたPHPでの画像処理と画像認識のための重要なテクノロジーを紹介します。これらのテクノロジーを習得することは、開発における画像関連の機能の効率と有効性を改善するのに役立ちます。
