Go to Qiita Advent Calendar 2024 Top
LoginSignup
50
60

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 3 years have passed since last update.

@SwitchBladein株式会社マイスター・ギルド

ゼロから作るPHPとPythonの連携 on Laravel

Last updated at Posted at 2020-04-12

#はじめに
PHPからPythonを実行して画像認識した結果を表示するソフトをLaravelベースで実装してみます。

画像認識の実装はTensorFlowでMNISTの学習をしてみるで、学習とテストを分離したものを実装していたので、それをベースにします。

[2020/4/15]ビューにBootstrapを導入

#環境

  • OS: Ubuntu 18.04.4 LTS (Virtual BOX上)
  • PHP：7.2
  • Laravel：7.5.2
  • Python：3.8.0
  • tensorflow：1.14.0
  • numpy：1.18.2
  • opencv：4.2.0.34

Ubuntu 18.04.4 LTSにデフォルトで入ってるPython3は3.6.9だったので、最新に上げています。併せて、Pythonで使うライブラリも入れます。

$sudo apt install python3.8
$sudo apt-get install python3-pip python3-dev
$pip3 install tensorflow
$pip3 install numpy
$pip3 install opencv-python

$sudo apt-get install python-pip python-devとpipコマンドでインストールするとPython2のライブラリが入るので注意が必要。

"~/.bashrc"を書き換えて、python3.8を使うようにします。

..bashrc
alias python3='/usr/bin/python3.8'

#プロジェクトの作成
laravelAIという名前のプロジェクトを作成します。

$ composer create-project laravel/laravel laravelAI --prefer-dist

#ディレクトリ・ファイル構成
今回追加・修正するものだけ記載します。赤字が追加したものです。
laravelAI
　┗ app
　　┗ Http
　　　┗ MnistController.php
　　┗ Python：Python関連のファイルを格納
　　　┗ mnist_test.py
　　　┗ DeepConvNet.py
　　　┗ ckpt：学習結果を格納
　┗ resources
　　┗ views
　　　┗ mnist
　　　　┗ index.blade.php
　┗ routes
　　┗ wab.php

#PHP (コントローラ)
コントローラーを作成します。

$ php artisan make:controller MnistController
MnistController.php
<?php

namespace App\Http\Controllers;

use Illuminate\Http\Request;

class MnistController extends Controller
{
    public function index(Request $request)
    {
        $data = [
            'msg' => "画像を入力してください",
        ];
        return view('mnist.index', $data);
    }

    public function test(Request $request)
    {
        if(!empty($request->test_image))
        {
            // POSTで送信された画像を取得します
            $image = $request->file('test_image');
            // 保存先は"storage/app/public/image"になります
            // ファイル名は自動で割り振られます
            $up_pass = $image->store('public/image');
            $image_pass = "./storage/image/".basename($up_pass);
            // Pythonのファイルがあるパスを設定
            $pythonPath =  "../app/Python/";
            $command = "/usr/bin/python3 " . $pythonPath . "mnist_test.py " . $pythonPath . " " .$image_pass;
            exec($command , $outputs);

            //正規表現で結果行の抽出
            $results = preg_grep('/result:.*/' , $outputs);
            if(count($results) == 1){
                // 連想配列の先頭を取得
                $result = reset($results);
                $result = substr($result , strlen('result:') , 1 );
            } 
            else {
                $result = "解析に失敗しました。";
            }
            $data = [
                'msg' => "あってますか？",
                'image_pass' => $image_pass,
                'result'  => $result,
                'lines'   => count($outputs),
                'outputs' => $outputs,
            ];
        }
        else {
            $data = [
                'msg' => "画像がありません",
            ];
        }
        return view('mnist.index', $data);
    }
}

##説明

Pythonコマンドの実行

// Pythonのファイルがあるパスを設定
$pythonPath =  "../app/Python/";
$command = "/usr/bin/python3 " . $pythonPath . "mnist_test.py " . $pythonPath . " " .$image_pass;
exec($command , $outputs);

PHPからのコマンドの実行は、exec()関数を使用します。第1引数で実行するコマンドを指定し、第2引数にコマンドの出力結果を格納する変数を指定します。詳細はここで。

/usr/bin/python3 PythonファイルでPythonを実行します。
上記の$commandの文字列は次のようになります。
/usr/bin/python3 ../app/Python/mnist_test.py ../app/Python/ ./storage/image/FxY92Ji6j04cyozrx62yGHu9NQzLgsIqQq23YIcH.png

コマンドを$command = "pwd"; のように修正して実行すると、Laravelの実行パスは"/home/hogehoge/laravelAI/public"であることが分かります。それを前提にPythonファイルがある場所を指定します。

mnist_test.pyの第1引数には「学習データのパス」、第2引数には「画像のパス」を指定するようにしています。

受信画像の保存場所に関して

// POSTで送信された画像を取得します
$image = $request->file('test_image');
$up_pass = $image->store('public/image');
$image_pass = "./storage/image/".basename($up_pass);

画像の保存先は"storage/app/public/image"になります。
以下のコマンドで"public/storage"から"storage/app/public"にシンボリックリンクを張ります。mnist_test.pyの第2引数、および、ビューで表示する画像は"public/storage"配下のパスを指定します。

$ php artisan storage:link
$ cd public
$ ls -la
＝＞ storage -> /home/hogehoge/laravelAI/storage/app/public

#PHP(ルーティング)
routes/web.phpに以下を追加します。

routes/web.php
Route::get ('mnist', 'MnistController@index');
Route::post('mnist', 'MnistController@test');

#Pyhton
学習結果はTensorFlowでMNISTの学習をしてみるのものをそのまま使用可能です。"Python/ckpt"フォルダに格納します。

テスト用のコードは少しだけ修正します。コマンドライン引数で「学習データのパス」と「画像のパス」を指定できるようにします。

mnist_test.py
# -*- coding: utf-8 -*-
print('mnist_test.py START')
import sys
import tensorflow as tf
import cv2
import numpy as np
import DeepConvNet as CNN
#コマンドライン引数を取得
args = sys.argv

IMAGE_SIZE  = 28    # 画像サイズ
NUM_CLASSES = 10    # 識別数

if __name__ == "__main__":
    tf.reset_default_graph()
    
    print('設定 START')
    # 式に用いる変数設定
    x_image = tf.placeholder("float", shape=[None, IMAGE_SIZE * IMAGE_SIZE])    # 入力
    y_label = tf.placeholder("float", shape=[None, NUM_CLASSES]) # 出力
    keep_prob = tf.placeholder("float")

    # モデルを作成
    logits = CNN.CNN.makeMnistCNN(x_image, keep_prob , IMAGE_SIZE , NUM_CLASSES)
    sess = tf.InteractiveSession()

    saver = tf.train.Saver()
    #変数を初期化して実行
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print('設定 END')
    
    print('Restore Param Start')
    ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(args[1] + 'ckpt')
    #print(os.path.exists(args[1] + 'ckpt'))
    if ckpt: # checkpointがある場合
        last_model = ckpt.model_checkpoint_path # 最後に保存したmodelへのパス
        print ("Restore load:" + last_model)
        saver.restore(sess, last_model) # 変数データの読み込み
    else:
        print('Restore Failed')
    print('Restore Param End')
    
    
    # 画像読み込み
    inputNum = 1
    for count in range(int(inputNum)):
        fileName =  args[2]
        print('fileName:' + fileName)

        # 初期化
        ximage = []
        
        # 画像読み込み
        image = cv2.imread(fileName, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        if not image is None:
            image = cv2.resize(image, (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE))
            ximage = image.flatten().astype(np.float32)/255.0
        else:
            print('Error:File Read Failed !!')

        if len(ximage)!=0:
            pred = np.argmax(logits.eval(feed_dict={x_image: [ximage], keep_prob: 1.0})[0])
            
            print("result:" + str(pred))
    sess.close()
    print('mnist_test.py END')

#PHP (ビュー)
ビューを作成します。レイアウトは適当です。

index.blade.php　　//.html
<html>
<head>
    <title>Mnist</title>
    <link rel="stylesheet" href="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.3.1/css/bootstrap.min.css" >
    <style>
        body{
            background-color: #EEFFEE;
        }
    </style>
</head>

<body>
<div class="container">
        <div class="row">
            <div class="col-sm-10">
                <h2>1-9の数字を認識します</h2>
                <p>{{$msg}}</p>

                <form method = "POST" action="/mnist" enctype="multipart/form-data">
                    @csrf
                    <input type="file" name="test_image"><BR>
                    <input type="submit" id="submit" value="送信">
                </form>
            </div>
        </div>

        <div class="row">
            @isset($image_pass)
                <div class="col-sm-5">
                    <h3>結果</h3>
                    <img src="{{ asset($image_pass)}}" width="112" height="112"> <BR>
                    @isset($result)
                        <p>この画像は「　{{$result}}　」です</p>
                    @endempty
                </div>
            @endempty

            @isset($outputs)
                <div class="col-sm-5">
                    <h3>Python出力( {{$lines}} 行)</h3>
                    @foreach ($outputs as $output)
                        {{$output}}<BR>
                    @endforeach
                </div>
            @endempty
        </div>
    </div>
</body>
</html>

動作確認

以下のコマンドでサーバを起動します。

$ php artisan serve

ブラウザで"http://localhost:8000/mnist" にアクセスします。
WS000226.JPG

ファイル選択して、送信します。
WS000225.JPG

認識できました！

#終わりに
VueとTypeScriptを導入したものをゼロから作るPHPとPythonの連携 on Laravel + Vue + TypeScriptに記載しています。

#補足
##ファイル保存で例外： The "" file does not exist or is not readable.
別件でコードをいじっているときに、ファイル保存の$image->store()で上記例外に行き当たったので捕捉を。

Symfony\Component\Mime\Exception\InvalidArgumentException
The "" file does not exist or is not readable.

例外メッセージやコールスタックからは分かり辛いですが、アップロードしたファイルサイズの制限にひっかかっていることが原因です。

###対策
php.iniファイルにファイルサイズが定義されているので修正します。
(ネットで調べると.htaccessを修正する方法も記載されていましたが、public/.htaccessを修正しても改善しませんでした。)

# php.iniの場所を確認
$ php -i | grep php.ini
Configuration File (php.ini) Path => /etc/php/7.2/cli
Loaded Configuration File => /etc/php/7.2/cli/php.ini

$ sudo vi  /etc/php/7.2/cli/php.ini

以下の2行を必要に応じて修正します。PHP7.2では、デフォルトで2MB、8MBになっています。

php.ini
; POSTでアップロードする全ファイルの合計の最大サイズ
post_max_size=2M
; 1ファイル当たりの最大サイズ
upload_max_filesize=8M

変更後はサーバを再起動させてください。

$ php artisan  serve
50
60
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
Sign upLogin
50
60

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?