Beeldanalise: wat is dit en hoe om dit te gebruik

deur kim Opgedateer: Junie 29, 2022

Beeldanalise is 'n kragtige hulpmiddel om inligting uit beelde te onttrek.

Dit kan vir 'n verskeidenheid doeleindes gebruik word, van die opsporing van veranderinge in die omgewing tot gesigsherkenning tot die ontleding van mediese beelde.

In hierdie artikel gee ons jou 'n kort inleiding tot beeldanalise en hoe jy dit kan gebruik. Ons sal die definisie van beeldanalise, die verskillende tegnieke en gereedskap wat beskikbaar is, en die potensiële toepassings van beeldanalise dek.

Definisie van beeldanalise

Beeldanalise is 'n instrument wat gebruik word om insig in te kry digitale beelde. Dit word algemeen gebruik in verskeie velde soos medisyne, wetenskaplike navorsing, toesig, beeldverwerking, en vele ander.

In wese is dit 'n proses om data van 'n beeld in te samel en die data te ontleed om inligting oor die inhoud van die beeld te verkry. Beeldanalise help om inligting te verskaf oor die kwaliteit of kenmerke van 'n beeld soos die grootte, vorm, intensiteit/helderheid, kleur samestelling of sy vloerplan.

Daar is verskeie tegnieke wat in beeldanalise gebruik word, soos ruimtelike transformasietegnieke soos subbeeldonttrekking en blokverwerking; kenmerk onttrekkingstegnieke wat punte of streke van belang vind deur gebruik te maak van randdetektors of grensopsporingsalgoritmes; klassifikasietegnieke wat voorwerpe in kategorieë klassifiseer; segmenteringstegnieke wat voorwerpe vanaf die agtergrond ontleed; en patroonherkenningsalgoritmes wat voorwerpe herken met behulp van statistiese metodes.

Deur beeldanalise-instrumente vir toepassings soos objekopsporing en gesigsherkenning te gebruik, kan dit gebruikerservaring verbeter wanneer digitale media gebruik word. Dit is ook moontlik om analise vir wetenskaplike navorsing te gebruik om korrelasies tussen gedefinieerde grense binne 'n enkele of groep beelde te assesseer. Laastens word hierdie tegnologie ook aansienlik gebruik deur mediese spesialiste oor spesialiteite, insluitend radiologie en patologie, om verskeie toestande te diagnoseer gebaseer op geskandeerde beelde wat van pasiënte geneem is.

Tipes beeldanalise

Beeldanalise is die onttrekking van betekenisvolle inligting uit digitale beelde. Dit is 'n baie breë term wat baie verskillende soorte beeldverwante take dek, insluitend voorwerpherkenning en -identifikasie, vormmeting, patroonherkenning, toneelanalise en klassifikasie.

Daar is baie soorte beeldontledingstegnieke; sommige van die meer algemene sluit in:
-Pixel-gebaseerde/Ruimtelike Analise – Hierdie tipe analise behels die handmatige tel van individuele pixels of trosse pixels om areas (grootte, vorm) en digthede (verspreiding) te meet.
-Statistiese analise - Hierdie benadering gebruik statistiese metodes om kenmerke wat met streke binne 'n beeld geassosieer word, soos kontras of helderheid, te assesseer.
Masjienleer/Kunsmatige Intelligensie – Kunsmatige intelligensie (AI) algoritmes maak kragtige geoutomatiseerde beeldverwerkingstake moontlik, soos objekopsporing of semantiese segmentering deur gebruik te maak van konvolusionele neurale netwerke (CNN's).
-Tekstuuranalise - Hierdie tegniek meet hoe elemente binne 'n beeld relatief tot mekaar versprei word in terme van tekstuur - die variasie in grysvlakke of kleure oor 'n groot area.
-Histogramanalise - Histogramanalise behels tipies die meting van statistiese verspreidings binne 'n beeld soos kontras, helderheid, kleur en versadiging.
-Filtertegnieke - Filtreertegnieke behels wiskundige bewerkings op 'n hele verwerkte intensiteitskikking wat sekere dele van die skikking verander terwyl ander behoue ​​bly. Filters word dikwels gebruik om rande te verbeter of geraas van 'n beeld te verwyder deur oor hierdie ongewenste areas glad te stryk.
-Fourier-transformasietegnieke – Hierdie metode maak gebruik van Fourier-transformasies wat beelde ontbind in verskeie komponente gebaseer op frekwensiereekse en/of oriëntasies wat in die insetraam voorkom. Dit maak voorsiening vir die isolering van dele en voorwerpe wat spesifieke eienskappe kan hê relatief tot ander komponente algehele voorkoms in die raam - soos tekstuur of vorm verskille - wat makliker objek-opsporing tydens segmenteringsprosesse moontlik maak.

Voordele van beeldanalise

Beeldanalise is 'n waardevolle hulpmiddel om insigte uit digitale beelde te verkry. Dit word gebruik om patrone te herken, voorwerpe te identifiseer en betekenisvolle inligting uit media te onttrek. Van mediese navorsing tot gesigsherkenning, beeldontleding kan 'n wye reeks nywerhede bevoordeel. Hier sal ons die voordele van beeldanalise ondersoek en hoe dit gebruik kan word om verskeie velde te verbeter.

Verbeterde kliënte-ervaring

Beeldontleding kan help om klante-ervarings te verbeter, wat maatskappye in staat stel om kliëntevoorkeure vinnig en akkuraat te verstaan. Deur beeldontledingstegnieke te implementeer, kan besighede data van beelde soos demografie, liggings en emosionele reaksies gebruik om hul advertensies beter te rig of inhoud vir kliënte te verpersoonlik. Die gebruik van hierdie data kan lei tot verbeterde betrokkenheid by kliënte sowel as verhoogde verkope vir die maatskappy.

Beeldontleding help ook besighede om die konteks van hul beelde beter te verstaan. Byvoorbeeld, kleurherkenningstegnologie stel maatskappye in staat om kleure in 'n beeld te identifiseer en te bepaal hoe dit met produkte of dienste geassosieer word. Hierdie inligting kan besighede help om begrip te kry in kliënte se gedrag rakende 'n spesifieke diens of produk. Boonop kan besighede objekherkenningstegnologie gebruik om voorwerpe in 'n beeld te identifiseer en kliëntvoorkeure beter te verstaan ​​op grond van die voorwerpe wat hulle verkies.

Laastens stel beeldanalise besighede in staat om data vinniger in te samel terwyl hulle steeds akkuraatheid in die proses behou. Maatskappye hoef nie meer honderde beelde handmatig te hersien wanneer hulle probeer om kliënte se voorkeure te bepaal nie; hulle is eerder in staat om hierdie proses te outomatiseer deur beeldontledingstegnieke te gebruik wat doeltreffendheid aansienlik verbeter terwyl hulle steeds akkurate resultate van die ontleding van beelde kry. Dit beteken dat kliënte vinniger as ooit tevore toegang tot gepersonaliseerde advertensies kry, wat maatskappye in staat stel om 'n beter algehele gebruikerservaring vir hul kliënte te bied.

Verhoogde akkuraatheid en doeltreffendheid

Beeldontleding bied talle voordele vir besighede, insluitend verhoogde akkuraatheid en doeltreffendheid. Deur beelde te analiseer in plaas daarvan om op handmatige of teksgebaseerde metodes te vertrou, kan beeldanalise data-invoerfoute aansienlik verminder en die verwerkingstyd vir 'n gegewe taak versnel.

Beeldontleding skakel ook die behoefte uit om groot hoeveelhede inligting met die hand deur te sif. In plaas daarvan kan 'n algoritme vinnig relevante data vind en patrone identifiseer om maklik deur mense geïnterpreteer te word. Dit versnel die besluitnemingsproses en verminder potensiële duur foute as gevolg van menslike foute of toesig.

Boonop maak beeldanalise dit makliker om patrone vinnig te identifiseer in ongelooflike groot datastelle wat duisende mensure sal neem om met die hand deur te sif. Dit verminder arbeidskoste drasties terwyl akkuraatheid en doeltreffendheid gelyktydig verhoog word. Beeldontleding stel organisasies ook in staat om tendense wat hulle andersins gemis het met tradisionele metodes te kwantifiseer, wat hulle help om beter besluite vinniger as ooit tevore te neem.
Deur beeldanalise-tegnologie te gebruik, kan besighede data-invoerfoute tot die minimum beperk en arbeidskoste verminder terwyl hulle akkuraatheid en doeltreffendheid in hul bedrywighede verhoog. Dit lei tot verbeterde besluitnemingsvermoë en meer akkurate resultate wat verkry word uit baie groter datastelle as wat met tradisionele metodes alleen bereik kon word.

Verbeterde besluitneming

Die gebruik van beeldanalise in besighede om te help met besluitneming kan lei tot verbeterde doeltreffendheid en help organisasies om hul hulpbronne beter te bestuur. Deur die verskillende tegnieke en tegnologieë wat betrokke is, het 'n organisasie die vermoë om beelde uit verskillende bronne vinnig te verwerk en te ontleed. Dit help hulle om byna onmiddellik gesonde besluite te neem.

Beeldanalise kan organisasies help om data te sorteer, te identifiseer en te evalueer om take of strategiese doelwitte te prioritiseer. Dit maak ook voorsiening vir vinnige ontleding van ingewikkelde patrone binne beelde, wat waardevolle tyd op hoërvlak besluitnemingstake bespaar. Boonop kan beeldontleding maatskappye help om neigings of herhalende kwessies te ontdek wat andersins ongesiens kon verbygaan.

Organisasies maak toenemend gebruik van die krag van beeldanalise-tegnologieë soos kunsmatige intelligensie (KI) en masjienleer (ML) toepassings om voorspellende modelle te skep wat hulle insig gee in wat gaan gebeur in terme van kliëntgedrag en marktoestande in die toekoms. Op hierdie stadium soek markontledingspanne voortdurend deur beelde wat hulle van bronne soos mededingerwebwerwe en digitale kanale versamel het. Met die regte gereedskap kan hierdie spanne vinnig bepaal hoe kliënte met 'n organisasie se produkte of dienste interaksie het om bruikbare insigte te bou wat 'n mededingende voordeel bo ander in die bedryf bied.

Beeldanalise speel vandag 'n integrale rol in sakebedrywighede deur organisasies toegang te bied tot waardevolle data-gedrewe insigte wat groei en vordering vinniger as ooit tevore stimuleer.

Hoe om beeldanalise te gebruik

Beeldanalise is 'n doeltreffende manier om groot hoeveelhede beelddata te verwerk en nuttige inligting daaruit te onttrek. Beeldanalise behels die gebruik van rekenaaralgoritmes om die betekenis van 'n beeld te bepaal. Dit kan gebruik word vir 'n verskeidenheid take soos objekherkenning, gesigsherkenning en beeldsegmentering. In hierdie afdeling sal ons bespreek hoe beeldanalise gebruik kan word en sommige van die toepassings daarvan.

Beeldsegmentasie

Beeldsegmentering is 'n tak van beeldverwerking waarin 'n beeld verdeel word in veelvuldige segmente, of streke, wat saam die hele beeld uitmaak. Elke segment verteenwoordig 'n area van belangstelling binne die beeld, en kan beskou word as 'n diskrete voorwerp op sy eie. Die doel van segmentering is om die voorstelling van 'n beeld te vereenvoudig en/of te verander in iets wat meer betekenisvol en makliker is om te ontleed. Segmenteringstegnieke word in mediese beelding gebruik vir 'n verskeidenheid take, wat wissel van die identifisering van anatomiese strukture tot die monitering van die vordering van siekte. Boonop is segmenteringsalgoritmes sleutelkomponente in geoutomatiseerde toesigstelsels en kan dit gebruik word vir robotnavigasietake en objekopsporing.

Segmentasie-algoritmes maak oor die algemeen staat op óf pixel-gebaseerde metodes óf klassifikasie-gebaseerde metodes. Pikselgebaseerde metodes gebruik aanduidings soos kleur of tekstuur om 'n beeld in aparte segmente te verdeel. Alternatiewelik kombineer klassifikasie-gebaseerde metodes kategorieë gebaseer op beskrywende kenmerke soos vorm of tekstuur om pixels outomaties saam te groepeer in gepaste segmente/objekte.

Pixel-gebaseerde segmentering het gewoonlik ten doel om voorwerpe te skei volgens hul intensiteit of kontraswaardes deur globale statistieke (bv. gemiddelde waarde) oor 'n hele streek te bereken. Klassifikasie-gebaseerde benaderings vereis dikwels handmatige invoer en etikettering voordat die algoritme kan begin werk; hierdie metodes is egter baie kragtig wanneer groot datastelle of onbekende datatipes hanteer word wat nie suksesvol geskei kan word deur slegs pixelwaardes alleen te gebruik nie.

Beeld klassifikasie

Beeldklassifikasie is die proses om rekenaaralgoritmes te gebruik om klasse in 'n gegewe beeld te voorspel en te benoem. In hierdie proses is dit algemeen om 'n "versameling" van benoemde opleidingsbeelde te hê wat as insette in 'n leeralgoritme dien. Op grond van hierdie opleidingsbeelde word kenmerke soos grootte, vorm en kleur uit die beeld onttrek en vir beeldklassifikasie gebruik. Hierdie tegniek maak voorsiening vir meer akkurate resultate in vergelyking met handmatige etikettering, waar mense foute kan maak as gevolg van wanklassifikasies of etiketteringfoute.

Gegewe 'n onbekende beeld, kan 'n mens 'n bestaande klassifiseerder toepas wat dan aan hierdie spesifieke invoer 'n uitsetkategorie toeken volgens die voorafbepaalde aantal afsonderlike klasse. Enkele voorbeelde van gebruike hiervan wissel van outonome motorbestuurstelsels wat dit objekherkenningsvermoëns gee tot gesigsdetectie in biometriese toepassings. Om akkurate benoemde data deur middel van beeldklassifikasie te hê, kan boonop aansienlik meer insig in ons omgewing gee deur groot regeringsdatastelle vir verdere ontleding te benut – veral in korrelasies tussen tipes voorwerpe en besigheidstoepassings soos kleinhandelanalise of vermaaklikheidsanalise.

Van die implementering van neurale netwerke met GPU-optimeringstegnieke om parallelle verwerking te verkry tot verskeie vorme van masjienleer – daar is talle maniere waarop mens KI-modelle kan oplei of diepleertegnieke in die veld van Beeldklassifikasie kan gebruik; alhoewel leer sonder toesig nog heelwat struikelblokke het wat navorsers daarvan weerhou om dit ten volle te benut op maksimum potensiaal, word hierdie metodes steeds aktief ondersoek en nagevors. Om dus te verstaan ​​hoe om dit te implementeer vereis 'n omvattende begrip van rekenaarvisie-algoritmes sowel as sterk tegniese kennis wat agterkant-ingenieurspraktyke soos skriftale soos Python vir implementeringsdoeleindes insluit, tesame met 'n intieme agtergrond oor opkomende tegnologieë soos blokketting of bedienerlose infrastruktuur implementerings

Voorwerpopsporing

Voorwerpopsporing is 'n rekenaargebaseerde tegnologie en tegniek om akkuraatheid in die ontleding van 'n beelddatastel te verseker. Hierdie tegnologie gebruik verskeie gesofistikeerde algoritmes om voorwerpe en hul eienskappe in maklik identifiseerbare beelde te identifiseer. Dit speel 'n groot rol op baie gebiede, soos forensiese, mediese wetenskap, industriële outomatisering, gesigsidentifikasie en outomatiese inspeksiestelsels.

Voorwerpopsporing behels die ontleding of insameling van data om die grootte, vorm en ander eienskappe van spesifieke voorwerpe in 'n beeld te bepaal. Hierdie tipe beeldanalise kan die identifisering van voorwerpe insluit op grond van hul kleur, tekstuur of selfs die vorms wat hulle skep wanneer hulle saam geplaas word. Die gebruik van wiskundige modelle en statistiese metodes maak die taak deesdae baie makliker vir rekenaars.

Die primêre doel hier is om elke voorwerp wat in 'n beelddatastel voorkom, akkuraat te identifiseer deur gebruik te maak van sy toegekende kenmerketikette. Die algoritme moet vooraf opgelei word met baie data, insluitend 'goeie' voorbeelde vir akkurate voorspellings oor elke teikenvoorwerp se kenmerke voordat opleiding begin. Nadat opleiding voltooi is en vooruitskatting suksesvol is, sal dit gevolg word deur fases soos afleidings waar die verwagte uitkoms van 'n gegewe inset werk met resultate verkry uit vroeëre studies.

Tegnologie soos deep learning (DL) algoritmes help om voorsiening te maak vir veelvuldige lae wat saam werk om meer akkurate resultate binne 'n korter tydraamwerk te bereik as wat tradisionele metodes kon verskaf voordat dit beskikbaar geword het binne hierdie tipe verwerkingshardeware-opstelling wat vandag gebruik word. Uiteindelik maak dit KI-gesteunde maniere soos Deep Learning aantrekliker as konvensionele benaderings, aangesien dit foute aansienlik verminder terwyl dit doeltreffende objekbespeuringsakkuraatheidsmetrieke verskaf wat ook geredelik uitset in real-time scenario's kan produseer.

Gereedskap vir beeldanalise

Beeldanalise is 'n proses wat behels die onttrekking van betekenisvolle inligting uit beelde deur die rekenaarmetodologie daarvan. Hierdie proses word in 'n verskeidenheid velde gebruik, soos mediese beeldvorming, kunsmatige intelligensie en afstandswaarneming. Gelukkig is daar 'n verskeidenheid gereedskap beskikbaar vir beeldontleding, wat die proses makliker en doeltreffender maak. Kom ons kyk na sommige van die gereedskap wat beskikbaar is vir beeldanalise.

OpenCV

OpenCV is 'n biblioteek van programmeringsfunksies wat hoofsaaklik gemik is op intydse rekenaarvisie. Dit ondersteun verskeie vensters, Linux, platforms en ander sagteware platforms en daarom word dit dikwels gebruik vir beeldanalise en beeldverwerkingstake. OpenCV se toepassingsareas sluit in: rekenaarvisie, gesigherkenning, objekidentifikasie, bewegingsopsporing, segmentering en herkenning.

OpenCV bied 'n wye reeks kragtige instrumente wat gebruik kan word om komplekse take uit te voer soos objekbespeuring, gesigsherkenning, outomatiese kenmerkonttrekking en meer. Dit het 'n aktiewe gemeenskap wat gebruikersvriendelike oplossings vir algemene probleme bied. Die biblioteek is ontwerp om te integreer met baie programmeertale soos C++, Java of Python. Die biblioteek stel ontwikkelaars in staat om met beelde in hul gewenste tale te werk en sodoende die ontwikkelingstyd aansienlik te verminder. OpenCV ondersteun enige tipe data (soos beelde in 2D- en 3D-formasie) wat dit die mees veelsydige hulpmiddel maak onder al die beeldverwerkingsbiblioteke wat vandag beskikbaar is.

Gereedskap wat in OpenCV ingesluit is, is:
-Beeldfiltrering
- Voorwerpsegmentering
- Kenmerke onttrekking
-Kenmerkpassing en klassifikasie
-Voorwerpopsporing en bewegingsanalise
-3D-rekonstruksie vir voorwerpe wat bestudeer word

Sy gereedskap word wyd gebruik vir outomatiese visuele inspeksie in industriële instellings as gevolg van sy voordelige kenmerke soos lae geheueverbruik, vinnige uitvoering op die meeste platforms (veral ingebeddes), oordraagbaarheid tussen stelsels wat standaardbiblioteke soos OpenMPI/MPI4Py gebruik. Die oopbronlisensie maak dit selfs meer aantreklik vir gebruikers wat dit wil gebruik sonder enige tantièmebetalings of lisensies van maatskappye of organisasies soos mathworks, ens.

TensorFlow

TensorFlow is 'n oopbronsagtewarebiblioteek wat gebruik word om diepleermodelle te ontwikkel en op te lei. Diep leerstelsels, soos beeldanalise-modelle, is opgebou uit veelvuldige lae neurone wat insetdata verwerk, soos 'n prentjie. TensorFlow stel ontwikkelaars in staat om gevorderde diepleermodelle makliker te ontwikkel en te ontplooi wat in visie, natuurlike taalverwerking en ander gebiede gebruik kan word.

Die grootste voordeel van die gebruik van TensorFlow is dat dit 'n maklike manier bied om kragtige masjienleermodelle vinnig en doeltreffend te skep en te ontplooi. TensorFlow ondersteun ook 'n wye reeks toepassings oor MacOS, Windows, Linux en mobiele platforms. En omdat dit oopbron is en ryk gemeenskapsondersteuning het, kan jy bestaande nutsmiddels in jou ontwikkelingsproses gebruik sonder om die wiele te herontdek of ekstra tyd te spandeer om kode van nuuts af te ontfout.

Benewens die opleiding van nuwe modelle van nuuts af, laat TensorFlow jou ook toe om vooraf-opgeleide modelle te hergebruik vir oordragleer of fyninstelling op spesifieke probleemstelle. Dit maak dit moontlik om vinnig pasgemaakte oplossings te bou wat aangepas is vir spesifieke probleme terwyl jy voordeel trek uit bestaande kennis wat in bestaande netwerke ingebou is. Met hierdie buigsaamheid in die hand, kan ontwikkelaars vinniger as ooit tevore met verskillende argitekture begin eksperimenteer - om hulle aan die gang te kry met hoë akkuraatheid resultate in 'n japtrap.

Google Wolkvisie

Google Cloud Vision is 'n kragtige beeldverwerkingsnutsding wat ontwerp is om besighede te help om beelde te ontleed en waardevolle insigte te kry. Dit is gebaseer op dieselfde tegnologie wat deur Google Foto's gebruik word, wat dit betroubaar en maklik maak om te gebruik. Hierdie wolk-gebaseerde hulpmiddel laat besighede toe om groot hoeveelhede beelde vinnig te verwerk, gesigte op te spoor, voorwerpe te identifiseer en teks te onttrek, alles terwyl handearbeid vermy word.

Nog 'n wonderlike kenmerk van Google Cloud Vision is sy vermoë om voorwerpe uit 'n wye verskeidenheid kategorieë soos diere of produkte te identifiseer. Met die "logo-opsporing"-funksie kan gebruikers kontak maak met handelsmerke soos Facebook of Instagram vir gedetailleerde dop- en ontledingsinligting. Die "landmerkopsporing"-kenmerk help gebruikers om landmerke rondom hulle raak te sien en hul plaaslike kultuur in 'n oomblik beter te verstaan.

Afgesien van objekherkenningsvermoëns, bied Google Cloud Vision gebruikers ook sentimentanalise sowel as 'n outomatiese byskrifinstrument vir beelde - perfek vir onmiddellike ontleding! Boonop bied hierdie instrument gesigsherkenningsvermoëns wat ideaal is vir bemarkingsdoeleindes, aangesien dit eienskappe soos ouderdom en geslag met hoë akkuraatheid opspoor. Laastens stel die sleutelwoordonttrekkingsvermoëns gebruikers in staat om vinnig deur invoerbeelde te skandeer terwyl hulle relevante sleutelwoorde vind wat in latere prosesse of toepassings gebruik kan word.

Ten slotte, Google Cloud Vision is 'n goeie opsie wanneer jy soek na 'n beeldverwerkingsinstrument om besighede te help om hul beelde meer doeltreffend as ooit tevore te ontleed!

Gevolgtrekking

Beeldanalise is 'n kragtige hulpmiddel om insigte uit digitale beelde te verkry. Dit kan in baie verskillende velde gebruik word, soos medisyne, motor en fotografie. Die voordele van die gebruik van beeldanalise is talle en kan tyd, geld en moeite bespaar. In hierdie artikel het ons gekyk na die basiese beginsels van beeldanalise, wat dit is en hoe dit jou kan bevoordeel. Ons het ook die verskillende tipes analise en die beste praktyke vir suksesvolle beeldanalise bespreek. Ten slotte is dit duidelik dat beeldanalise 'n kragtige instrument is om insigte te verkry en ingeligte data-gedrewe besluite te neem.

Opsomming

Die keuse van braaivleis vir jou koffie hang af van die geur en sterkte wat jy verkies asook jou streeksvoorkeure. Verskillende braaiers bied 'n wye verskeidenheid name en kleurkategorieë, maar oor die algemeen sal ligte braaie 'n sagter geur en effens hoër kafeïeninhoud hê, terwyl donkerbraaie meer bitter is met minder suur. Gewilde tipes van elk sluit in Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Ontbyt, Full City, High Continental New Orleans Europese Espresso Weense Italiaanse Frans. Of jy nou 'n aanhanger van ligte of donker koffiebone is - of iewers tussenin - maak seker dat jy vra voordat jy koop sodat jy presies kry waarna jy soek!

Lees verder

Die gebruik van beeldanalise om insig te verkry en gevolgtrekkings uit beelde te maak, word al hoe meer gewild in 'n wye reeks industrieë, van gesondheidsorg tot sekuriteit. As jy meer oor hierdie tegnologie wil leer, oorweeg die volgende hulpbronne:

Artikels en tutoriale
"Beeldanalise: wat is dit en hoe om dit te gebruik" deur Oracle
"'n Inleiding tot beeldanalise vir mense wat niks van beeldanalise weet nie" deur Kent Woodard
-"8 stappe om beeldanalise en -verwerking in masjienleer te verstaan" deur Victor Charpenay
Boeke en publikasies
-Beeldverwerking: Beginsels en toepassings deur Milan Sonka et al.
-Rekenaar- en Masjienvisie – Teorie, Algoritmes, Prakties (4de Uitg.) deur ER Davies
-Digitale beeldverwerking met OpenCV – Bibliografie (Ver 4.1) Saamgestel deur David Dardas Webinars & Podcasts
-Rekenaarvisie deur masjienleer-webinar aangebied deur Treehouse AI
-Masjineleer Grondbeginsels Podcast aangebied deur Google Wolk Platform Daar is ook baie ander boeke, artikels, webinars, poduitsendings, werkswinkels en ander hulpbronne beskikbaar wat jou kan help om beeldanalise metodologie beter te verstaan ​​asook hoe om dit vir spesifieke toepassings te gebruik.

Hallo, ek is Kim, 'n ma en 'n stop-motion-entoesias met 'n agtergrond in mediaskepping en webontwikkeling. Ek het 'n groot passie vir teken en animasie, en nou duik ek kop eerste in die stop-motion wêreld. Met my blog deel ek my geleerdheid met julle.