የምስል ትንተና-ምን እንደሆነ እና እንዴት እንደሚጠቀሙበት

በኪም የዘመነ ሰኔ 29, 2022

የምስል ትንተና መረጃን ከምስሎች ለማውጣት ኃይለኛ መሳሪያ ነው።

ይህ ለተለያዩ ዓላማዎች ጥቅም ላይ ሊውል ይችላል, የአካባቢ ለውጦችን ከመከታተል እስከ የፊት ለይቶ ማወቅ እና የሕክምና ምስሎችን ትንተና.

በዚህ ጽሑፍ ውስጥ ስለ ምስል ትንተና እና እንዴት እንደሚጠቀሙበት አጭር መግቢያ እንሰጥዎታለን። የምስል ትንተና ፍቺን፣ ያሉትን የተለያዩ ቴክኒኮች እና መሳሪያዎች እና የምስል ትንተና እምቅ አተገባበርን እንሸፍናለን።

የምስል ትንተና ፍቺ

የምስል ትንተና ግንዛቤን ለማግኘት የሚያገለግል መሳሪያ ነው። ዲጂታል ምስሎች. እንደ መድኃኒት፣ ሳይንሳዊ ምርምር፣ ስለላ፣ ምስል ማቀናበር እና ሌሎችም ባሉ በተለያዩ መስኮች በተለምዶ ጥቅም ላይ ይውላል።

በመሠረቱ, ስለ ምስሉ ይዘት መረጃን ለማግኘት መረጃን ከምስል የመሰብሰብ እና መረጃን የመተንተን ሂደት ነው. የምስል ትንተና ስለ ምስል ጥራት ወይም ገፅታዎች እንደ መጠኑ፣ ቅርፅ፣ ጥንካሬ/ብርሃን፣ ቀለም ቅንብር ወይም የእሱ ወለል እቅድ.

በምስል ትንተና ውስጥ እንደ የቦታ ለውጥ ቴክኒኮች እንደ ንዑስ ምስል ማውጣት እና የማገጃ ሂደት ያሉ በርካታ ቴክኒኮች አሉ። የጠርዝ ጠቋሚዎችን ወይም የድንበር መፈለጊያ ስልተ ቀመሮችን በመጠቀም ነጥቦችን ወይም የፍላጎት ክልሎችን የሚያገኙ ባህሪ የማውጣት ዘዴዎች; ዕቃዎችን ወደ ምድቦች የሚከፋፍሉ የምደባ ዘዴዎች; ነገሮችን ከበስተጀርባ የሚተነተኑ የመከፋፈል ዘዴዎች; እና የስታቲስቲክስ ዘዴዎችን በመጠቀም እቃዎችን የሚያውቁ ስርዓተ-ጥለት ማወቂያ ስልተ ቀመሮች።

የምስል መመርመሪያ መሳሪያዎችን በመጠቀም እንደ ነገርን ለይቶ ማወቅ እና የፊት ለይቶ ማወቂያን በመጠቀም ዲጂታል ሚዲያን ሲጠቀሙ የተጠቃሚውን ልምድ ማሻሻል ይችላል። እንዲሁም በአንድ ወይም በቡድን ምስል ውስጥ በተገለጹ ድንበሮች መካከል ያለውን ትስስር ለመገምገም ለሳይንሳዊ ምርምር ትንታኔን መጠቀም ይቻላል። በመጨረሻም፣ ይህ ቴክኖሎጂ ከበሽተኞች በተወሰዱ የተቃኙ ምስሎች ላይ በመመስረት የተለያዩ ሁኔታዎችን ለመመርመር ራዲዮሎጂ እና ፓቶሎጂን ጨምሮ በልዩ ልዩ የህክምና ባለሙያዎች በከፍተኛ ሁኔታ ጥቅም ላይ ይውላል።

የምስል ትንተና ዓይነቶች

የምስል ትንተና ትርጉም ያለው መረጃ ከዲጂታል ምስሎች ማውጣት ነው። የነገሮችን መለየት እና መለየት፣ የቅርጽ መለኪያ፣ የስርዓተ-ጥለት ማወቂያ፣ የትእይንት ትንተና እና ምደባን ጨምሮ ብዙ አይነት ከምስል ጋር የተገናኙ ስራዎችን የሚሸፍን በጣም ሰፊ ቃል ነው።

ብዙ አይነት የምስል ትንተና ዘዴዎች አሉ; በጣም ከተለመዱት መካከል አንዳንዶቹ የሚከተሉትን ያካትታሉ:
-ፒክሰል-based/Spatial Analysis - ይህ ዓይነቱ ትንተና ቦታዎችን (መጠንን ፣ ቅርፅን) እና እፍጋቶችን (ስርጭትን) ለመለካት ነጠላ ፒክስሎችን ወይም የፒክሰሎች ስብስቦችን በእጅ መቁጠርን ያካትታል።
- ስታቲስቲካዊ ትንታኔ - ይህ አቀራረብ እንደ ንፅፅር ወይም ብሩህነት ባሉ ምስሎች ውስጥ ካሉ ክልሎች ጋር የተዛመዱ ባህሪያትን ለመገምገም ስታቲስቲካዊ ዘዴዎችን ይጠቀማል።
-የማሽን ትምህርት/ሰው ሰራሽ ኢንተለጀንስ - አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ (AI) ስልተ ቀመሮች convolutional neural networks (CNNs) በመጠቀም እንደ የነገር ፈልጎ ወይም የትርጉም ክፍል ያሉ ኃይለኛ አውቶሜትድ የምስል ማቀናበሪያ ተግባራትን ያነቃሉ።
- የጽሑፍ ትንተና - ይህ ዘዴ በምስል ውስጥ ያሉ ንጥረ ነገሮች እርስ በእርሳቸው በአንፃራዊነት እንዴት እንደሚከፋፈሉ ይለካል - በትልቅ ቦታ ላይ ያለው የግራጫ ደረጃዎች ወይም ቀለሞች ልዩነት።
- ሂስቶግራም ትንተና - ሂስቶግራም ትንተና በተለምዶ እንደ ንፅፅር ፣ ብሩህነት ፣ ቀለም እና ሙሌት ያሉ ስታትስቲካዊ ስርጭቶችን መለካትን ያካትታል።
የማጣራት ቴክኒኮች - የማጣራት ቴክኒኮች በጠቅላላው በተቀነባበረ የኃይለኛነት ድርድር ላይ የሂሳብ ስራዎችን ያካትታሉ ሌሎችን በመጠበቅ ላይ አንዳንድ ክፍሎችን ይቀይራሉ። ማጣሪያዎች ብዙውን ጊዜ እነዚህን የማይፈለጉ ቦታዎች ላይ በማስተካከል ጠርዙን ለመጨመር ወይም ከምስል ላይ ድምጽን ለማስወገድ ያገለግላሉ።
-Fourier Transform Techniques - ይህ ዘዴ በግብአት ፍሬም ውስጥ ባሉ ድግግሞሽ ክልሎች እና/ወይም አቅጣጫዎች ላይ በመመስረት ምስሎችን ወደ ብዙ አካላት የሚበሰብሱ የፎሪየር ለውጦችን ይጠቀማል። ይህ በፍሬም ውስጥ ካሉ ሌሎች ክፍሎች አንፃር ልዩ ባህሪያት ሊኖራቸው የሚችሉትን ክፍሎች እና ዕቃዎችን ለመለየት ያስችላል - እንደ ሸካራነት ወይም የቅርጽ ልዩነት ያሉ - በክፍፍል ሂደቶች ጊዜ ነገሮችን በቀላሉ ለማወቅ ያስችላል።

የምስል ትንተና ጥቅሞች

የምስል ትንተና ከዲጂታል ምስሎች ግንዛቤን ለማግኘት በዋጋ ሊተመን የማይችል መሳሪያ ነው። ቅጦችን ለመለየት፣ ነገሮችን ለመለየት እና ጠቃሚ መረጃን ከመገናኛ ብዙሃን ለማውጣት ይጠቅማል። ከህክምና ምርምር እስከ የፊት ለይቶ ማወቅ, የምስል ትንተና ለብዙ ኢንዱስትሪዎች ሊጠቅም ይችላል. እዚህ የምስል ትንተና ጥቅሞችን እና የተለያዩ መስኮችን ለማሻሻል እንዴት ጥቅም ላይ እንደሚውል እንመረምራለን.

የተሻሻለ የደንበኛ ተሞክሮ

የምስል ትንተና የደንበኞችን ልምዶች ለማሻሻል ይረዳል, ይህም ኩባንያዎች የደንበኞችን ምርጫዎች በፍጥነት እና በትክክል እንዲረዱ ያስችላቸዋል. የምስል ትንተና ቴክኒኮችን በመተግበር ንግዶች ማስታወቂያቸውን በተሻለ ሁኔታ ለማነጣጠር ወይም ይዘታቸውን ለደንበኞች ለማበጀት እንደ የስነ ሕዝብ አወቃቀር፣ አካባቢዎች እና ስሜታዊ ምላሾች ካሉ ምስሎች የተገኙ መረጃዎችን መጠቀም ይችላሉ። ይህንን መረጃ መጠቀም ከደንበኞች ጋር ወደ ተሻለ ግንኙነት እና ለኩባንያው ሽያጮች እንዲጨምር ሊያደርግ ይችላል።

የምስል ትንተና ንግዶች የምስሎቻቸውን አውድ በተሻለ ሁኔታ እንዲረዱ ያግዛል። ለምሳሌ የቀለም ማወቂያ ቴክኖሎጂ ኩባንያዎች በምስሉ ላይ ቀለሞችን እንዲለዩ እና ከምርቶች ወይም አገልግሎቶች ጋር እንዴት እንደሚገናኙ እንዲወስኑ ያስችላቸዋል። ይህ መረጃ አንድን አገልግሎት ወይም ምርት በተመለከተ ንግዶች የደንበኞችን ባህሪ እንዲገነዘቡ ያግዛል። በተጨማሪም ንግዶች በምስሉ ውስጥ ያሉትን ነገሮች ለመለየት እና የደንበኞችን ምርጫዎች በመረጧቸው ነገሮች ላይ በመመስረት ለመረዳት የነገር ማወቂያ ቴክኖሎጂን መጠቀም ይችላሉ።

በመጨረሻም የምስል ትንተና ንግዶች በሂደቱ ውስጥ ትክክለኛነትን እየጠበቁ በፍጥነት መረጃን እንዲሰበስቡ ያስችላቸዋል። ኩባንያዎች የደንበኛ ምርጫዎችን ለመወሰን ሲሞክሩ በመቶዎች የሚቆጠሩ ምስሎችን በእጅ መገምገም አያስፈልጋቸውም; ይልቁንም የምስል ትንተና ቴክኒኮችን በመጠቀም ቅልጥፍናን በሚያሻሽሉ የምስሎች ትንተና ትክክለኛ ውጤቶችን እያገኙ ይህንን ሂደት በራስ-ሰር ማካሄድ ይችላሉ። ይህ ማለት ደንበኞች ለግል የተበጁ ማስታወቂያዎችን ከመቼውም ጊዜ በበለጠ ፍጥነት ያገኛሉ ይህም ኩባንያዎች ለደንበኞቻቸው የተሻለ አጠቃላይ የተጠቃሚ ተሞክሮ እንዲያቀርቡ ያስችላቸዋል።

ትክክለኛነት እና ውጤታማነት ጨምሯል

የምስል ትንተና ለንግዶች ብዙ ጥቅሞችን ይሰጣል፣ ትክክለኛነትን እና ቅልጥፍናን ይጨምራል። በእጅ ወይም በጽሁፍ ላይ በተመሰረቱ ዘዴዎች ምስሎችን በመተንተን የምስል ትንተና የውሂብ ግቤት ስህተቶችን በእጅጉ ይቀንሳል እና ለአንድ ተግባር የሂደቱን ጊዜ ያፋጥናል።

የምስል ትንተና ብዙ መረጃዎችን በእጅ የማጣራት አስፈላጊነትንም ያስወግዳል። በምትኩ፣ አንድ አልጎሪዝም አስፈላጊ መረጃዎችን በፍጥነት ማግኘት እና በሰዎች በቀላሉ ሊተረጎሙ የሚችሉ ንድፎችን መለየት ይችላል። ይህ የውሳኔ አሰጣጡን ሂደት ያፋጥናል እና በሰው ስህተት ወይም ቁጥጥር ምክንያት ሊከሰቱ የሚችሉ ውድ ስህተቶችን ይቀንሳል።

በተጨማሪም፣ የምስል ትንተና በሺህ የሚቆጠሩ ሰአታት የሚፈጅ በእጅ ለማጣራት በሚያስደንቅ ትልቅ የውሂብ ስብስቦች ውስጥ ቅጦችን በፍጥነት ለመለየት ቀላል ያደርገዋል። ይህ በአንድ ጊዜ ትክክለኛነትን እና ቅልጥፍናን በሚጨምርበት ጊዜ የሰው ኃይል ወጪን በእጅጉ ይቀንሳል። የምስል ትንተና በተጨማሪም ድርጅቶች ያመለጡዋቸውን አዝማሚያዎች በባህላዊ ዘዴዎች ለመለካት ያስችላቸዋል, ይህም ከመቼውም ጊዜ በበለጠ ፍጥነት የተሻሉ ውሳኔዎችን እንዲያደርጉ ይረዳቸዋል.
የምስል ትንተና ቴክኖሎጂን በመጠቀም ንግዶች የውሂብ ግቤት ስህተቶችን መቀነስ እና የስራ ወጪን በመቀነስ የስራቸውን ትክክለኛነት እና ቅልጥፍናን ይጨምራሉ። ይህ ወደ ተለምዷዊ ዘዴዎች ብቻ ሊደረስበት ከሚችለው የበለጠ የተሻሻለ የውሳኔ አሰጣጥ አቅም እና የበለጠ ትክክለኛ ውጤቶችን ያመጣል.

የተሻሻለ የውሳኔ አሰጣጥ

ውሳኔን ለመስጠት በንግዶች ውስጥ የምስል ትንተናን መጠቀም የተሻሻለ ቅልጥፍናን ያመጣል እና ድርጅቶች ሀብታቸውን በተሻለ ሁኔታ እንዲያስተዳድሩ ያግዛል። በተለያዩ ቴክኒኮች እና ቴክኖሎጂዎች አማካኝነት አንድ ድርጅት ከተለያዩ ምንጮች ምስሎችን በፍጥነት የማካሄድ እና የመተንተን ችሎታ አለው። ይህ በቅጽበት ጥሩ ውሳኔዎችን እንዲያደርጉ ይረዳቸዋል።

የምስል ትንተና ድርጅቶች ለተግባር ወይም ስልታዊ ግቦች ቅድሚያ ለመስጠት መረጃን ለመደርደር፣ ለመለየት እና ለመገምገም ይረዳል። በተጨማሪም በምስሎች ውስጥ የተወሳሰቡ ንድፎችን በፍጥነት ለመተንተን ያስችላል, ይህም በከፍተኛ ደረጃ የውሳኔ አሰጣጥ ስራዎች ላይ ጠቃሚ ጊዜን ይቆጥባል. በተጨማሪም የምስል ትንተና ኩባንያዎች ሳይስተዋል ሊሆኑ የሚችሉ አዝማሚያዎችን ወይም ተደጋጋሚ ጉዳዮችን እንዲያገኙ ያግዛል።

ድርጅቶች እንደ አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ (AI) እና የማሽን መማሪያ (ኤምኤል) አፕሊኬሽኖች ያሉ የምስል ትንተና ቴክኖሎጂዎችን ሃይል በመጠቀም ከደንበኛ ባህሪ እና ከገቢያ ሁኔታዎች አንጻር ምን ሊፈጠር እንደሚችል ማስተዋል እንዲችሉ ግምታዊ ሞዴሎችን ለመፍጠር እየጨመሩ ነው። በዚህ ጊዜ የገበያ ትንተና ቡድኖች እንደ ተፎካካሪ ድረ-ገጾች እና ዲጂታል ቻናሎች ካሉ ምንጮች የሰበሰቧቸውን ምስሎች በየጊዜው እየቃኙ ነው። በትክክለኛዎቹ መሳሪያዎች፣ እነዚህ ቡድኖች በኢንዱስትሪው ውስጥ ካሉ ሌሎች ተወዳዳሪዎችን የሚያቀርቡ ተግባራዊ ግንዛቤዎችን ለመገንባት ደንበኞች እንዴት ከድርጅት ምርቶች ወይም አገልግሎቶች ጋር እንደሚገናኙ በፍጥነት መወሰን ይችላሉ።

የምስል ትንተና ዛሬ ከመቼውም ጊዜ በበለጠ ፍጥነት እድገትን እና እድገትን የሚያነቃቁ ጠቃሚ መረጃዎችን-ተኮር ግንዛቤዎችን ለድርጅቶች በማቅረብ በንግድ ስራዎች ውስጥ ወሳኝ ሚና ይጫወታል።

የምስል ትንታኔን እንዴት መጠቀም እንደሚቻል

የምስል ትንተና ከፍተኛ መጠን ያለው የምስል መረጃን ለማስኬድ እና ጠቃሚ መረጃዎችን ከእሱ ለማውጣት ውጤታማ መንገድ ነው። የምስል ትንተና የምስልን ትርጉም ለመወሰን የኮምፒተር ስልተ ቀመሮችን መጠቀምን ያካትታል። እንደ የነገር ለይቶ ማወቅ፣ የፊት ለይቶ ማወቂያ እና የምስል ክፍፍልን ላሉ ተግባራት ለተለያዩ ስራዎች መጠቀም ይቻላል። በዚህ ክፍል ውስጥ የምስል ትንተና እንዴት ጥቅም ላይ እንደሚውል እና አንዳንድ አፕሊኬሽኖቹን እንነጋገራለን.

የምስል ክፍፍል

የምስል ክፍፍል ምስሉ ወደ ብዙ ክፍልፋዮች ወይም ክልሎች የተከፈለበት የምስል ማቀናበሪያ ቅርንጫፍ ሲሆን ይህም አንድ ላይ ሙሉውን ምስል ያካትታል. እያንዳንዱ ክፍል በምስሉ ውስጥ የፍላጎት ቦታን ይወክላል, እና በራሱ እንደ የተለየ ነገር ሊታሰብ ይችላል. የመከፋፈል ዓላማ የምስልን ውክልና ወደ የበለጠ ትርጉም ያለው እና ለመተንተን ቀላል ማድረግ ነው። የመከፋፈል ቴክኒኮች በሕክምና ምስል ውስጥ ለተለያዩ ተግባራት ጥቅም ላይ ይውላሉ, የሰውነት አወቃቀሮችን ከመለየት ጀምሮ የበሽታውን እድገት መከታተል. በተጨማሪም የክፍልፋይ ስልተ ቀመሮች በአውቶሜትድ የክትትል ስርዓቶች ውስጥ ቁልፍ አካላት ሲሆኑ ለሮቦት አሰሳ ስራዎች እና ነገሮችን ለመለየት ሊያገለግሉ ይችላሉ።

የመከፋፈል ስልተ ቀመሮች በአጠቃላይ በፒክሰል-ተኮር ዘዴዎች ወይም በምደባ ላይ በተመሰረቱ ዘዴዎች ላይ ይመረኮዛሉ። በፒክሰል ላይ የተመሰረቱ ዘዴዎች ምስልን ወደ ተለያዩ ክፍሎች ለመከፋፈል እንደ ቀለም ወይም ሸካራነት ያሉ ምልክቶችን ይጠቀማሉ። በአማራጭ፣ ምደባን መሰረት ያደረጉ ዘዴዎች ፒክሰሎችን በራስ ሰር ወደ ተገቢ ክፍሎች/ነገሮች ለመቧደን እንደ ቅርፅ ወይም ሸካራነት ባሉ ገላጭ ባህሪያት ላይ ተመስርተው ምድቦችን ያጣምራል።

በፒክሰል ላይ የተመሰረተ ክፍልፋዮች በአጠቃላይ አለም አቀፍ ስታቲስቲክስን (ለምሳሌ አማካኝ ዋጋ) በማስላት ነገሮችን በጥንካሬያቸው ወይም በንፅፅር እሴቶቻቸው ለመለየት ያለመ ነው። ምደባ-ተኮር አቀራረቦች አልጎሪዝም መሥራት ከመጀመሩ በፊት ብዙውን ጊዜ በእጅ ግቤት እና መለያ መስጠትን ይፈልጋሉ። ነገር ግን እነዚህ ዘዴዎች ከትልቅ የውሂብ ስብስቦች ወይም ከማይታወቁ የውሂብ አይነቶች ጋር ሲገናኙ በጣም ኃይለኛ ናቸው, ይህም የፒክሰል እሴቶችን ብቻ በመጠቀም በተሳካ ሁኔታ መለየት አይቻልም.

የምስል ምደባ

የምስል ምደባ የኮምፒዩተር አልጎሪዝምን በመጠቀም በአንድ ምስል ውስጥ ክፍሎችን ለመተንበይ እና ለመሰየም ሂደት ነው። በዚህ ሂደት፣ ለመማሪያ አልጎሪዝም እንደ ግብአት የሚያገለግሉ የተሰየሙ የስልጠና ምስሎች “ስብስብ” መኖሩ የተለመደ ነው። በነዚህ የሥልጠና ሥዕሎች ላይ በመመስረት እንደ መጠን፣ቅርጽ እና ቀለም ያሉ ባህሪያት ከምስሉ ላይ ወጥተው ለምስል ምደባ ጥቅም ላይ ይውላሉ። ይህ ቴክኒክ በእጅ ከመለያ ጋር ሲነጻጸር የበለጠ ትክክለኛ ውጤቶችን ለማግኘት ያስችላል፣ ሰዎች በተሳሳተ ምደባ ወይም በመሰየም ስህተቶች ምክንያት ስህተት ሊሠሩ ይችላሉ።

ያልታወቀ ምስል ከተሰጠን አንድ ነባር ክላሲፋየር መተግበር ይችላል ከዚያም ይህንን የተወሰነ ግብዓት የውጤት ምድብ አስቀድሞ በተገለጸው የተለያዩ ክፍሎች ብዛት ይመድባል። አንዳንድ የዚህ ምሳሌ አጠቃቀሞች ከራስ ገዝ የመኪና መንዳት ስርዓቶች የንጥረ ነገርን የመለየት ችሎታዎች በመስጠት በባዮሜትሪክስ አፕሊኬሽኖች ውስጥ የፊት ለይቶ ማወቅን ያካትታል። በተጨማሪም፣ በምስል አመዳደብ ትክክለኛ የተለጠፈ መረጃ መኖሩ ለበለጠ ትንተና ግዙፍ የመንግስት የውሂብ ስብስቦችን በማዋል በአካባቢያችን ላይ ጉልህ የሆነ ግንዛቤን ይሰጣል - በተለይም እንደ የችርቻሮ ትንተና ወይም የመዝናኛ ትንታኔ ባሉ የንግድ መተግበሪያዎች መካከል ባለው ትስስር።

እስከ ተለያዩ የማሽን ትምህርት ዓይነቶች ድረስ ትይዩ ሂደትን ለማግኘት ከጂፒዩ ማሻሻያ ቴክኒኮች ጋር የነርቭ ኔትወርኮችን ከመተግበር ጀምሮ - አንድ ሰው AI ሞዴሎችን ማሰልጠን ወይም በምስል ምደባ መስክ ጥልቅ የመማሪያ ቴክኒኮችን ለመቅጠር ስፍር ቁጥር የሌላቸው መንገዶች አሉ ። ምንም እንኳን ቁጥጥር የማይደረግበት ትምህርት አሁንም ተመራማሪዎች በከፍተኛ አቅም እንዳይጠቀሙባቸው የሚከለክሏቸው አንዳንድ መሰናክሎች ቢኖሩትም እነዚህ ዘዴዎች አሁንም በንቃት እየተመረመሩ እና እየተመረመሩ ነው። ስለዚህ እነሱን እንዴት መተግበር እንደሚቻል ለመረዳት የኮምፒዩተር እይታ ስልተ ቀመሮችን እና እንደ ፓይዘን ያሉ የስክሪፕት ቋንቋዎችን ለትግበራ ዓላማዎች ያሉ ጠንካራ ቴክኒካል እውቀትን እና እንደ blockchain ወይም አገልጋይ-ያሌለው መሠረተ ልማት ያሉ አዳዲስ ቴክኖሎጂዎችን የቅርብ ታሪክን ማወቅን ይጠይቃል። አተገባበር

የነገር መለየት

የነገር ፈልጎ ማግኘት በኮምፒዩተር ላይ የተመሰረተ ቴክኖሎጂ እና የምስል ዳታ ስብስብ ትንተና ትክክለኛነትን ለማረጋገጥ ዘዴ ነው። ይህ ቴክኖሎጂ በቀላሉ በሚታወቁ ምስሎች ውስጥ ነገሮችን እና ባህሪያቸውን ለመለየት የተለያዩ የተራቀቁ ስልተ ቀመሮችን ይጠቀማል። እንደ ፎረንሲክስ፣ህክምና ሳይንስ፣ኢንዱስትሪ አውቶሜሽን፣የፊት መለያ እና አውቶሜትድ የፍተሻ ስርዓቶች ባሉ በብዙ ቦታዎች ላይ ትልቅ ሚና ይጫወታል።

የነገር ፈልጎ ማግኘት በምስሉ ውስጥ ያሉ የተወሰኑ ነገሮችን መጠን፣ ቅርፅ እና ሌሎች ባህሪያትን ለማወቅ መረጃን መተንተን ወይም መሰብሰብን ያካትታል። የዚህ ዓይነቱ የምስል ትንተና ነገሮችን በቀለም ፣በስብስብ ወይም በአንድ ላይ ሲቀመጡ የሚፈጥሯቸውን ቅርጾች ላይ በመመስረት መለየትን ሊያካትት ይችላል። የሂሳብ ሞዴሎችን እና የስታቲስቲክስ ዘዴዎችን መጠቀም በአሁኑ ጊዜ ስራውን ለኮምፒዩተሮች በጣም ቀላል ያደርገዋል.

እዚህ ያለው ዋና አላማ የተመደቡትን የባህሪ መለያዎችን በመጠቀም በምስል ዳታ ስብስብ ውስጥ የሚታየውን እያንዳንዱን ነገር በትክክል መለየት ነው። ስልጠናው ከመጀመሩ በፊት ስለ እያንዳንዱ የታለመ ነገር ባህሪ ትክክለኛ ትንበያ 'ጥሩ' ምሳሌዎችን ጨምሮ ስልተ ቀመሩን ከብዙ መረጃዎች ጋር አስቀድሞ ማሰልጠን አለበት። ስልጠናው ከተጠናቀቀ እና ትንበያው ስኬታማ ከሆነ በኋላ ከተሰጠው ግብአት የሚጠበቀው ውጤት ቀደም ባሉት ጥናቶች በተገኘው ውጤት የሚሰራበት እንደ ኢንፈረንስ ባሉ ደረጃዎች ይከተላል።

እንደ ጥልቅ ትምህርት (ዲኤል) አልጎሪዝም ያሉ ቴክኖሎጂዎች ዛሬ ጥቅም ላይ በሚውለው የዚህ አይነት ሂደት ሃርድዌር ማዋቀር ውስጥ ከመገኘታቸው በፊት ከተለምዷዊ ዘዴዎች ባጭር ጊዜ ውስጥ የበለጠ ትክክለኛ ውጤቶችን ለማግኘት የሚሰሩ በርካታ ንብርብሮችን በመፍቀድ ይረዳል። ውሎ አድሮ ይህ እንደ ጥልቅ ትምህርት ያሉ የ AI የታገዘ መንገዶችን ከመደበኛው አቀራረቦች የበለጠ ማራኪ ያደርገዋል ምክንያቱም ስህተቶችን በእጅጉ ስለሚቀንሱ ውጤታማ የነገር ፈልጎ ማግኛ ትክክለኛ መለኪያዎችን በማቅረብ በእውነተኛ ጊዜ ሁኔታዎችም እንዲሁ ውጤት ያስገኛል ።

የምስል ትንተና መሳሪያዎች

የምስል ትንተና ትርጉም ያለው መረጃ በስሌት ስልቶቹ ከምስሎች ማውጣትን የሚያካትት ሂደት ነው። ይህ ሂደት እንደ የህክምና ምስል፣ አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ እና የርቀት ዳሳሽ ባሉ በተለያዩ መስኮች ጥቅም ላይ ይውላል። እንደ እድል ሆኖ, ለምስል ትንተና የተለያዩ መሳሪያዎች አሉ, ይህም ሂደቱን ቀላል እና የበለጠ ውጤታማ ያደርገዋል. ለሥዕል መመርመሪያ የሚሆኑ አንዳንድ መሣሪያዎችን እንመልከት።

OpenCV

OpenCV በዋናነት በእውነተኛ ጊዜ የኮምፒውተር እይታ ላይ ያነጣጠረ የፕሮግራም አወጣጥ ተግባራት ቤተ-መጽሐፍት ነው። የተለያዩ መስኮቶችን ፣ ሊነክስን ፣ የመሳሪያ ስርዓትን እና ሌሎች የሶፍትዌር መድረኮችን ይደግፋል እና ስለሆነም ብዙውን ጊዜ ለምስል ትንተና እና ለምስል ማቀነባበሪያ ስራዎች ያገለግላል። የOpenCV አፕሊኬሽን ቦታዎች የሚከተሉትን ያጠቃልላሉ፡ የኮምፒውተር እይታ፣ ፊት ለይቶ ማወቅ፣ ነገርን መለየት፣ እንቅስቃሴን መከታተል፣ ክፍፍል እና እውቅና።

OpenCV እንደ የነገር ፈልጎ ማግኘት፣ የፊት ለይቶ ማወቂያ፣ አውቶማቲክ ባህሪን ማውጣት እና ሌሎችንም የመሳሰሉ ውስብስብ ተግባራትን ለማከናወን የሚያገለግሉ ብዙ አይነት ኃይለኛ መሳሪያዎችን ያቀርባል። ለጋራ ችግሮች ለተጠቃሚ ምቹ መፍትሄዎችን የሚሰጥ ንቁ ማህበረሰብ አለው። ቤተ መፃህፍቱ የተነደፈው እንደ C++፣ Java ወይም Python ካሉ የፕሮግራሚንግ ቋንቋዎች ጋር እንዲዋሃድ ነው። ቤተ መፃህፍቱ ገንቢዎች በሚፈልጓቸው ቋንቋዎች ምስሎችን እንዲሰሩ ያስችላቸዋል ስለዚህ የእድገት ጊዜን በእጅጉ ይቀንሳል. OpenCV ማንኛውንም አይነት ዳታ ይደግፋል (ለምሳሌ በ2D እና 3D ምስረታ ያሉ ምስሎች) ይህም ዛሬ ከሚገኙት የምስል ማቀነባበሪያ ቤተ-መጻሕፍት መካከል በጣም ሁለገብ መሣሪያ ያደርገዋል።

በOpenCV ውስጥ የተካተቱት መሳሪያዎች፡-
- የምስል ማጣሪያ
- የነገር ክፍፍል
- ባህሪያት ማውጣት
- የባህሪ ማዛመድ እና ምደባ
- የነገር ክትትል እና እንቅስቃሴ ትንተና
- ለሚያጠኑ ነገሮች 3D መልሶ መገንባት

መሳሪያዎቹ እንደ ዝቅተኛ የማህደረ ትውስታ ፍጆታ፣ በአብዛኛዎቹ መድረኮች ላይ ፈጣን አፈፃፀም (በተለይም የተካተቱት)፣ እንደ OpenMPI/MPI4Py ያሉ መደበኛ ቤተ-መጻሕፍትን በሚጠቀሙ በስርዓቶች መካከል ተንቀሳቃሽነት ባሉ ጠቃሚ ባህሪዎች ምክንያት በኢንዱስትሪ መቼቶች ውስጥ ለአውቶሜትድ ምስላዊ ፍተሻ በሰፊው ጥቅም ላይ ይውላል። የክፍት ምንጭ ፈቃዱ ያለ ምንም የሮያሊቲ ክፍያ ወይም ከኩባንያዎች ወይም ድርጅቶች እንደ የሂሳብ ስራ ወዘተ ፍቃድ መጠቀም ለሚፈልጉ ተጠቃሚዎች የበለጠ ማራኪ ያደርገዋል።

TensorFlow

TensorFlow ጥልቅ የመማሪያ ሞዴሎችን ለማዘጋጀት እና ለማሰልጠን የሚያገለግል ክፍት ምንጭ ሶፍትዌር ቤተ-መጽሐፍት ነው። እንደ የምስል ትንተና ሞዴሎች ያሉ ጥልቅ የመማሪያ ስርዓቶች እንደ ስዕል ያሉ የግቤት መረጃዎችን በሚያስኬዱ በርካታ የነርቭ ሴሎች የተገነቡ ናቸው። TensorFlow ገንቢዎች በራዕይ፣ በተፈጥሮ ቋንቋ ማቀነባበሪያ እና በሌሎችም ዘርፎች ጥቅም ላይ ሊውሉ የሚችሉ ዘመናዊ የጥልቅ ትምህርት ሞዴሎችን በቀላሉ እንዲያዳብሩ እና እንዲያሰማሩ ያስችላቸዋል።

TensorFlowን መጠቀም ዋናው ጥቅም ኃይለኛ የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን በፍጥነት እና በብቃት ለመፍጠር እና ለማሰማራት ቀላል መንገድን ይሰጣል። TensorFlow በማክኦኤስ፣ ዊንዶውስ፣ ሊኑክስ እና የሞባይል መድረኮች ላይ ሰፊ አፕሊኬሽኖችን ይደግፋል። እና ክፍት ምንጭ ስለሆነ እና የበለፀገ የማህበረሰብ ድጋፍ ስላለው፣ ዊልስን እንደገና መፈጠር ሳያስፈልጋቸው ወይም ከባዶ በማረም ላይ ተጨማሪ ጊዜ ሳያጠፉ በእድገት ሂደት ውስጥ ያሉትን መሳሪያዎችን መጠቀም ይችላሉ።

አዳዲስ ሞዴሎችን ከባዶ ከማሰልጠን በተጨማሪ፣ TensorFlow አስቀድሞ የሰለጠኑ ሞዴሎችን ለዝውውር ትምህርት ወይም በተወሰኑ የችግር ስብስቦች ላይ ለማስተካከል ይፈቅድልዎታል። ይህ በነባር ኔትወርኮች ውስጥ የተገነቡትን እውቀቶች በመጠቀም ለተለዩ ችግሮች የተበጁ መፍትሄዎችን በፍጥነት መገንባት ያስችላል። ይህ ተለዋዋጭነት በእጃቸው እያለ፣ ገንቢዎች ከመቼውም ጊዜ በበለጠ ፍጥነት በተለያዩ የሕንፃ ግንባታዎች መሞከር ሊጀምሩ ይችላሉ - እነሱን ማስነሳት እና በከፍተኛ ትክክለኛነት መሮጥ በአጭር ጊዜ ውስጥ ያስገኛል

ጎግል ደመና እይታ

ጎግል ክላውድ ቪዥን ንግዶች ምስሎችን እንዲተነትኑ እና ጠቃሚ ግንዛቤዎችን እንዲያገኙ ለማገዝ የተነደፈ ኃይለኛ የምስል ማቀናበሪያ መሳሪያ ነው። ጎግል ፎቶዎች በሚጠቀሙበት ቴክኖሎጂ ላይ የተመሰረተ ነው, ይህም አስተማማኝ እና ለመጠቀም ቀላል ያደርገዋል. ይህ ደመናን መሰረት ያደረገ መሳሪያ ንግዶች ከፍተኛ መጠን ያላቸውን ምስሎች በፍጥነት እንዲያስኬዱ፣ ፊቶችን እንዲለዩ፣ ነገሮችን እንዲለዩ እና ሁሉንም ጽሁፍ እንዲያወጡ ያስችላቸዋል የእጅ ስራን በማስወገድ።

ሌላው የጉግል ክላውድ ቪዥን ታላቅ ባህሪ ነገሮችን እንደ እንስሳት ወይም ምርቶች ካሉ ሰፊ ምድቦች የመለየት ችሎታው ነው። በ«አርማ ማወቂያ» ባህሪ ተጠቃሚዎች ለዝርዝር ክትትል እና ትንተና መረጃ እንደ Facebook ወይም Instagram ካሉ ምርቶች ጋር መገናኘት ይችላሉ። የ"ላንድርክ ማወቂያ" ባህሪ ተጠቃሚዎች በዙሪያቸው ያሉ ምልክቶችን እንዲያዩ እና የአካባቢ ባህላቸውን በቅጽበት እንዲረዱ ያግዛቸዋል።

ከነገር የማወቅ ችሎታዎች በተጨማሪ፣ ጎግል ክላውድ ቪዥን ለተጠቃሚዎች የስሜት ትንተና እንዲሁም ለምስሎች አውቶማቲክ የመግለጫ ፅሁፍ መሳሪያ ያቀርባል - ለቅጽበታዊ ትንታኔ ፍጹም ነው! በተጨማሪም ይህ መሳሪያ እንደ እድሜ እና ጾታ ያሉ ባህሪያትን በከፍተኛ ትክክለኛነት ስለሚያውቅ ለገበያ ዓላማዎች በጣም ጥሩ የሆኑ የፊት ለይቶ ማወቂያ ችሎታዎችን ያቀርባል። በመጨረሻም፣ ቁልፍ ቃል የማውጣት ችሎታዎች ተጠቃሚዎች በኋለኛው ሂደቶች ወይም አፕሊኬሽኖች ውስጥ ጥቅም ላይ ሊውሉ የሚችሉ ተዛማጅ ቁልፍ ቃላትን ሲያገኙ በግቤት ምስሎች ውስጥ በፍጥነት እንዲቃኙ ያስችላቸዋል።

በማጠቃለያው ጎግል ክላውድ ቪዥን ንግዶች ምስሎቻቸውን ከመቼውም ጊዜ በበለጠ በብቃት እንዲተነትኑ ለማገዝ የምስል ማቀናበሪያ መሳሪያን ሲፈልጉ ጥሩ አማራጭ ነው!

መደምደሚያ

የምስል ትንተና ከዲጂታል ምስሎች ግንዛቤዎችን ለመሰብሰብ ኃይለኛ መሳሪያ ነው። እንደ መድሃኒት፣ አውቶሞቲቭ እና ፎቶግራፊ ባሉ በተለያዩ መስኮች ሊያገለግል ይችላል። የምስል ትንታኔን የመጠቀም ጥቅሞች ብዙ ናቸው እና ጊዜን, ገንዘብን እና ጥረትን ይቆጥባሉ. በዚህ ጽሑፍ ውስጥ, የምስል ትንተና, ምን እንደሆነ እና እንዴት እንደሚጠቅም, መሰረታዊ ነገሮችን ተመልክተናል. እንዲሁም የተለያዩ የትንተና ዓይነቶችን እና ለስኬታማ የምስል ትንተና ምርጥ ልምዶችን ተወያይተናል። በማጠቃለያው ፣ የምስል ትንተና ግንዛቤዎችን ለመሰብሰብ እና በመረጃ ላይ የተመሰረቱ ውሳኔዎችን ለማድረግ ኃይለኛ መሳሪያ እንደሆነ ግልፅ ነው።

ማጠቃለያ

ለቡናዎ የሚሆን ጥብስ ምርጫ የሚወሰነው በመረጡት ጣዕም እና ጥንካሬ እንዲሁም በክልል ምርጫዎችዎ ላይ ነው. የተለያዩ መጋገሪያዎች የተለያዩ ስሞችን እና የቀለም ምድቦችን ይሰጣሉ ፣ ግን በአጠቃላይ ፣ ቀላል ጥብስ ቀለል ያለ ጣዕም እና ትንሽ ከፍ ያለ የካፌይን ይዘት ይኖረዋል ፣ ጥቁር ጥብስ በትንሽ አሲድነት የበለጠ መራራ ነው። የእያንዳንዳቸው ታዋቂ ዓይነቶች የብርሃን ከተማ፣ ግማሽ ከተማ፣ ቀረፋ፣ ከተማ፣ አሜሪካዊ፣ ቁርስ፣ ሙሉ ከተማ፣ ከፍተኛ ኮንቲኔንታል ኒው ኦርሊንስ አውሮፓውያን ኤስፕሬሶ ቪየና ጣሊያን ፈረንሳይኛ ያካትታሉ። የብርሃን ወይም ጥቁር የቡና ፍሬዎች ደጋፊ ከሆንክ - ወይም በመካከል መካከል - የምትፈልገውን በትክክል እንድታገኝ ከመግዛትህ በፊት መጠየቅህን አረጋግጥ!

ተጨማሪ ንባብ

የምስል ትንተናን በመጠቀም ግንዛቤን ለማግኘት እና ከምስሎች መደምደሚያ ላይ መደረሱ ከጤና እስከ ደህንነት ድረስ በተለያዩ ኢንዱስትሪዎች ዘንድ ተወዳጅ እየሆነ መጥቷል። ስለዚ ቴክኖሎጂ የበለጠ ለማወቅ ከፈለጉ የሚከተሉትን ምንጮች ያስቡበት፡-

ጽሑፎች እና አጋዥ ስልጠናዎች
- "የምስል ትንተና: ምንድን ነው እና እንዴት እንደሚጠቀሙበት" በ Oracle
- "ስለ ምስል ትንተና ምንም ለማያውቁ ሰዎች የምስል ትንተና መግቢያ" በኬንት ዉድርድ
- "በማሽን መማሪያ ውስጥ የምስል ትንተና እና ሂደትን ለመረዳት 8 እርምጃዎች" በቪክቶር ቻርፔናይ
መጽሐፍት እና ህትመቶች
-የምስል ሂደት፡- መርሆዎች እና አፕሊኬሽኖች በሚላን Sonka et al.
- የኮምፒውተር እና የማሽን እይታ - ቲዎሪ፣ አልጎሪዝም፣ ተግባራዊነት (4ኛ እትም) በ ER Davies
- ዲጂታል ምስልን በOpenCV - መጽሃፍ ቅዱስ (ቁጥር 4.1) በዴቪድ ዳርዳስ ዌቢናርስ እና ፖድካስቶች የተቀናበረ
-የኮምፒዩተር እይታ በማሽን መማሪያ ዌቢናር በትሬሀውስ AI አስተናጋጅነት
-Machine Learning Fundamentals ፖድካስት በጎግል ክላውድ ፕላትፎርም የሚስተናገደው የምስል ትንተና ዘዴን እንዲሁም ለተወሰኑ አፕሊኬሽኖች እንዴት እንደሚጠቀሙበት ሌሎች ብዙ መጽሃፎች፣ መጣጥፎች፣ ዌብናሮች፣ ፖድካስቶች፣ ዎርክሾፖች እና ሌሎች ግብአቶች አሉ።

ሰላም፣ እኔ ኪም ነኝ፣ እናት እና የማቆሚያ እንቅስቃሴ አድናቂ በመገናኛ ብዙሃን ፈጠራ እና በድር ልማት ላይ ልምድ ያለው። ለስዕል እና አኒሜሽን ከፍተኛ ፍቅር አለኝ፣ እና አሁን በመጀመርያ ወደ ማቆሚያ እንቅስቃሴ አለም ውስጥ እየጠለቀሁ ነው። በብሎግዬ፣ ትምህርቶቼን ለእናንተ እያካፈልኩ ነው።