تحليل الصورة: ما هو وكيف يتم استخدامه
تحليل الصور هو أداة قوية لاستخراج المعلومات من الصور.
يمكن استخدام هذا لمجموعة متنوعة من الأغراض ، من تتبع التغييرات في البيئة إلى التعرف على الوجه إلى تحليل الصور الطبية.
في هذه المقالة ، سنقدم لك مقدمة موجزة عن تحليل الصور وكيف يمكنك استخدامه. سنغطي تعريف تحليل الصور ، والتقنيات والأدوات المختلفة المتاحة ، والتطبيقات المحتملة لتحليل الصور.
في هذا المنشور سوف نغطي:
تعريف تحليل الصور
تحليل الصور هو أداة تستخدم للحصول على نظرة ثاقبة رقمي الصور. يستخدم بشكل شائع في مجالات مختلفة مثل الطب والبحث العلمي والمراقبة ومعالجة الصور وغيرها الكثير.
في الأساس ، إنها عملية جمع البيانات من صورة وتحليل البيانات للحصول على معلومات حول محتوى الصورة. يساعد تحليل الصورة على توفير معلومات حول جودة أو ميزات الصورة مثل حجمها وشكلها وكثافتها / لمعانها ، اللون التكوين أو مخطط الكلمة.
هناك العديد من التقنيات المستخدمة في تحليل الصور مثل تقنيات التحويل المكاني مثل استخراج الصور الفرعية ومعالجة الكتلة ؛ تقنيات استخراج الميزات التي تعثر على النقاط أو المناطق ذات الأهمية باستخدام أجهزة الكشف عن الحواف أو خوارزميات تتبع الحدود ؛ تقنيات التصنيف التي تصنف الأشياء إلى فئات ؛ تقنيات التجزئة التي تحلل الكائنات من الخلفية ؛ وخوارزميات التعرف على الأنماط التي تتعرف على الكائنات باستخدام الأساليب الإحصائية.
باستخدام أدوات تحليل الصور لتطبيقات مثل اكتشاف الكائنات والتعرف على الوجه ، يمكن تحسين تجربة المستخدم عند استخدام الوسائط الرقمية. من الممكن أيضًا استخدام التحليل للبحث العلمي من أجل تقييم الارتباطات بين الحدود المحددة داخل مجموعة واحدة أو مجموعة من الصور. أخيرًا ، يتم استخدام هذه التقنية أيضًا بشكل كبير من قبل المتخصصين الطبيين عبر التخصصات بما في ذلك الأشعة وعلم الأمراض لتشخيص الحالات المختلفة بناءً على الصور الممسوحة ضوئيًا المأخوذة من المرضى.
أنواع تحليل الصور
تحليل الصور هو استخراج معلومات ذات مغزى من الصور الرقمية. إنه مصطلح واسع للغاية يغطي العديد من الأنواع المختلفة من المهام المتعلقة بالصور ، بما في ذلك التعرف على الأشياء وتحديدها وقياس الشكل والتعرف على الأنماط وتحليل المشهد والتصنيف.
هناك أنواع عديدة من تقنيات تحليل الصور. تشمل بعض أكثرها شيوعًا ما يلي:
-بكسلالتحليل القائم على / المكاني - يتضمن هذا النوع من التحليل عد وحدات البكسل الفردية أو مجموعات البكسل يدويًا لقياس المناطق (الحجم والشكل) والكثافة (التوزيع).
-التحليل الإحصائي - يستخدم هذا النهج طرقًا إحصائية لتقييم الميزات المرتبطة بالمناطق داخل الصورة مثل التباين أو السطوع.
- التعلم الآلي / الذكاء الاصطناعي - تتيح خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) مهام معالجة الصور الآلية القوية مثل اكتشاف الكائنات أو التجزئة الدلالية باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs).
-تحليل الملمس - تقيس هذه التقنية كيفية توزيع العناصر داخل الصورة بالنسبة لبعضها البعض من حيث النسيج - التباين في مستويات الرمادي أو الألوان على مساحة كبيرة.
-تحليل الرسم البياني - يتضمن تحليل الرسم البياني عادةً قياس التوزيعات الإحصائية داخل صورة مثل التباين والسطوع وتدرج الألوان والتشبع.
- تقنيات التصفية - تتضمن تقنيات التصفية عمليات حسابية على مصفوفة كثافة معالجة كاملة والتي تعدل أجزاء معينة من المصفوفة مع الحفاظ على الأجزاء الأخرى. غالبًا ما تُستخدم المرشحات لتحسين الحواف أو إزالة التشويش من الصورة عن طريق التنعيم فوق هذه المناطق غير المرغوب فيها.
- تقنيات تحويل فورييه - تستخدم هذه الطريقة تحويلات فورييه التي تحلل الصور إلى عدة مكونات بناءً على نطاقات التردد و / أو الاتجاهات الموجودة في إطار الإدخال. يسمح ذلك بعزل الأجزاء والكائنات التي قد يكون لها خصائص معينة تتعلق بالمكونات الأخرى بشكل عام في الإطار - مثل اختلافات النسيج أو الشكل - مما يتيح اكتشاف الكائنات بشكل أسهل أثناء عمليات التجزئة.
فوائد تحليل الصور
يعد تحليل الصور أداة لا تقدر بثمن لاكتساب رؤى من الصور الرقمية. يتم استخدامه للتعرف على الأنماط وتحديد الأشياء واستخراج معلومات ذات مغزى من الوسائط. من البحث الطبي إلى التعرف على الوجه ، يمكن أن يفيد تحليل الصور مجموعة واسعة من الصناعات. هنا سوف نستكشف مزايا تحليل الصور وكيف يمكن استخدامه لتحسين المجالات المختلفة.
تحسين تجربة العملاء
يمكن أن يساعد تحليل الصور في تحسين تجارب العملاء ، مما يسمح للشركات بفهم تفضيلات العملاء بسرعة ودقة. من خلال تنفيذ تقنيات تحليل الصور ، يمكن للشركات استخدام البيانات من الصور مثل التركيبة السكانية والمواقع والاستجابات العاطفية لاستهداف إعلاناتها بشكل أفضل أو تخصيص المحتوى للعملاء. يمكن أن يؤدي استخدام هذه البيانات إلى تحسين التفاعل مع العملاء بالإضافة إلى زيادة مبيعات الشركة.
يساعد تحليل الصور أيضًا الشركات على فهم سياق صورها بشكل أفضل. على سبيل المثال ، تسمح تقنية التعرف على الألوان للشركات بتحديد الألوان في صورة ما وتحديد كيفية ارتباطها بالمنتجات أو الخدمات. يمكن أن تساعد هذه المعلومات الشركات على فهم سلوكيات العملاء فيما يتعلق بخدمة أو منتج معين. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للشركات استخدام تقنية التعرف على الكائنات لتحديد الكائنات في صورة ما وفهم تفضيلات العملاء بشكل أفضل بناءً على العناصر التي يفضلونها.
أخيرًا ، يمكّن تحليل الصور الشركات من جمع البيانات بسرعة أكبر مع الحفاظ على الدقة في العملية. لم تعد الشركات بحاجة إلى مراجعة مئات الصور يدويًا عند محاولة تحديد تفضيلات العملاء ؛ بدلاً من ذلك ، فهم قادرون على أتمتة هذه العملية باستخدام تقنيات تحليل الصور التي تعمل على تحسين الكفاءة بشكل كبير مع استمرار الحصول على نتائج دقيقة من تحليلها للصور. وهذا يعني أن العملاء يحصلون على حق الوصول إلى الإعلانات المخصصة بشكل أسرع من أي وقت مضى ، مما يمكّن الشركات من توفير تجربة مستخدم شاملة أفضل لعملائها.
زيادة الدقة والكفاءة
يوفر تحليل الصور العديد من الفوائد للشركات ، بما في ذلك زيادة الدقة والكفاءة. من خلال تحليل الصور بدلاً من الاعتماد على الأساليب اليدوية أو النصية ، يمكن أن يقلل تحليل الصور بشكل كبير من أخطاء إدخال البيانات ويسرع وقت المعالجة لمهمة معينة.
يلغي تحليل الصور أيضًا الحاجة إلى غربلة كميات كبيرة من المعلومات يدويًا. بدلاً من ذلك ، يمكن للخوارزمية العثور بسرعة على البيانات ذات الصلة وتحديد الأنماط ليتم تفسيرها بسهولة من قبل البشر. يؤدي ذلك إلى تسريع عملية اتخاذ القرار وتقليل الأخطاء المكلفة المحتملة بسبب الخطأ البشري أو الإشراف.
بالإضافة إلى ذلك ، يسهل تحليل الصور التعرف على الأنماط بسرعة في مجموعات البيانات الكبيرة بشكل لا يصدق والتي قد تستغرق آلاف ساعات العمل للفحص يدويًا. هذا يقلل بشكل كبير من تكاليف العمالة مع زيادة الدقة والكفاءة في وقت واحد. يسمح تحليل الصور أيضًا للمؤسسات بتحديد الاتجاهات التي ربما فاتتهم الطرق التقليدية ، مما يساعدهم على اتخاذ قرارات أفضل بشكل أسرع من أي وقت مضى.
من خلال استخدام تقنية تحليل الصور ، يمكن للشركات تقليل أخطاء إدخال البيانات وتقليل تكاليف العمالة مع زيادة الدقة والكفاءة في عملياتها. يؤدي هذا إلى تحسين القدرة على اتخاذ القرار ونتائج أكثر دقة مشتقة من مجموعات بيانات أكبر بكثير مما يمكن تحقيقه باستخدام الأساليب التقليدية وحدها.
تحسين اتخاذ القرار
يمكن أن يؤدي استخدام تحليل الصور في الشركات للمساعدة في اتخاذ القرار إلى تحسين الكفاءة ومساعدة المؤسسات على إدارة مواردها بشكل أفضل. من خلال التقنيات والتقنيات المختلفة المتضمنة ، تتمتع المنظمة بالقدرة على معالجة الصور وتحليلها بسرعة من مصادر مختلفة. هذا يساعدهم على اتخاذ قرارات سليمة على الفور تقريبًا.
يمكن أن يساعد تحليل الصور المؤسسات في فرز البيانات وتحديدها وتقييمها من أجل تحديد أولويات المهام أو الأهداف الإستراتيجية. كما يسمح بالتحليل السريع للأنماط المعقدة داخل الصور ، مما يوفر وقتًا ثمينًا في مهام اتخاذ القرار ذات المستوى الأعلى. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يساعد تحليل الصور الشركات على اكتشاف الاتجاهات أو المشكلات المتكررة التي ربما لم يلاحظها أحد.
تستفيد المؤسسات بشكل متزايد من قوة تقنيات تحليل الصور مثل تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) لإنشاء نماذج تنبؤية تمنحهم نظرة ثاقبة لما سيحدث من حيث سلوكيات العملاء وظروف السوق في المستقبل. في هذه المرحلة ، تفحص فرق تحليلات السوق باستمرار الصور التي جمعوها من مصادر مثل مواقع المنافسين والقنوات الرقمية. باستخدام الأدوات المناسبة ، يمكن لهذه الفرق أن تحدد بسرعة كيفية تفاعل العملاء مع منتجات أو خدمات المؤسسة من أجل بناء رؤى قابلة للتنفيذ توفر ميزة تنافسية على الآخرين في الصناعة.
يلعب تحليل الصور دورًا أساسيًا في العمليات التجارية اليوم من خلال تزويد المؤسسات بإمكانية الوصول إلى رؤى قيمة قائمة على البيانات تحفز النمو والتقدم بسرعة أكبر من أي وقت مضى.
كيفية استخدام تحليل الصور
يعد تحليل الصور طريقة فعالة لمعالجة كميات كبيرة من بيانات الصورة واستخراج المعلومات المفيدة منها. يتضمن تحليل الصور استخدام خوارزميات الكمبيوتر لتحديد معنى الصورة. يمكن استخدامه لمجموعة متنوعة من المهام مثل التعرف على الأشياء والتعرف على الوجه وتجزئة الصور. في هذا القسم ، سنناقش كيف يمكن استخدام تحليل الصور وبعض تطبيقاته.
الشروع في العمل مع القصص المصورة وقف الحركة الخاصة بك
اشترك في النشرة الإخبارية لدينا واحصل على تنزيل مجاني مع ثلاث لوحات قصصية. ابدأ بإحياء قصصك!
سنستخدم عنوان بريدك الإلكتروني فقط في نشرتنا الإخبارية ونحترمك خصوصية
تقطيع الصورة
تجزئة الصورة هو فرع من معالجة الصورة يتم فيه تقسيم الصورة إلى مقاطع أو مناطق متعددة تشكل معًا الصورة بأكملها. يمثل كل جزء مجال اهتمام داخل الصورة ، ويمكن اعتباره ككائن منفصل بمفرده. الهدف من التجزئة هو تبسيط و / أو تغيير تمثيل الصورة إلى شيء أكثر أهمية وأسهل في التحليل. تُستخدم تقنيات التجزئة في التصوير الطبي لمجموعة متنوعة من المهام ، بدءًا من تحديد الهياكل التشريحية إلى مراقبة تطور المرض. بالإضافة إلى ذلك ، تعد خوارزميات التجزئة مكونات أساسية في أنظمة المراقبة الآلية ويمكن استخدامها في مهام الملاحة الآلية واكتشاف الأشياء.
تعتمد خوارزميات التجزئة عمومًا على طرق تعتمد على البكسل أو طرق قائمة على التصنيف. تستخدم الطرق المستندة إلى البكسل مؤشرات مثل اللون أو النسيج لتقسيم الصورة إلى مقاطع منفصلة. بدلاً من ذلك ، تدمج الطرق القائمة على التصنيف الفئات بناءً على الميزات الوصفية مثل الشكل أو النسيج من أجل تجميع وحدات البكسل تلقائيًا معًا في مقاطع / كائنات مناسبة.
يهدف التقسيم المستند إلى البكسل عادةً إلى فصل الكائنات حسب شدتها أو قيم التباين عن طريق حساب الإحصائيات العالمية (على سبيل المثال ، متوسط القيمة) عبر منطقة بأكملها. غالبًا ما تتطلب الأساليب القائمة على التصنيف إدخالًا يدويًا ووضع العلامات قبل أن تبدأ الخوارزمية في العمل ؛ ومع ذلك ، فإن هذه الطرق قوية جدًا عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة أو أنواع البيانات غير المعروفة التي لا يمكن فصلها بنجاح باستخدام قيم البكسل فقط.
تصنيف الصورة
تصنيف الصور هو عملية استخدام خوارزميات الكمبيوتر للتنبؤ وتسمية الفئات في صورة معينة. في هذه العملية ، من الشائع أن يكون لديك "مجموعة" من صور التدريب المسمى والتي تعمل كمدخلات في خوارزمية التعلم. بناءً على صور التدريب هذه ، يتم استخراج ميزات مثل الحجم والشكل واللون من الصورة واستخدامها لتصنيف الصور. تسمح هذه التقنية بالحصول على نتائج أكثر دقة مقارنةً بالملصقات اليدوية ، حيث قد يرتكب البشر أخطاء بسبب سوء التصنيف أو أخطاء التوسيم.
بالنظر إلى صورة غير معروفة ، يمكن للمرء تطبيق مصنف موجود يقوم بعد ذلك بتعيين هذا الإدخال المحدد فئة إخراج وفقًا لعدد محدد مسبقًا من الفئات المميزة. بعض الأمثلة على استخدامات هذا تتراوح من أنظمة قيادة السيارات المستقلة التي تمنحها قدرات التعرف على الأشياء إلى اكتشاف الوجه في تطبيقات القياسات الحيوية. بالإضافة إلى ذلك ، فإن الحصول على بيانات مصنفة دقيقة من خلال تصنيف الصور يمكن أن يضفي مزيدًا من المعرفة على بيئتنا من خلال الاستفادة من مجموعات البيانات الحكومية الضخمة لمزيد من التحليل - خاصة في العلاقات بين أنواع الكائنات وتطبيقات الأعمال مثل تحليل البيع بالتجزئة أو تحليلات الترفيه.
من تنفيذ الشبكات العصبية بتقنيات تحسين GPU من أجل الحصول على معالجة متوازية حتى أشكال مختلفة من التعلم الآلي - هناك طرق لا حصر لها يمكن للمرء أن يدرب فيها نماذج الذكاء الاصطناعي أو يستخدم تقنيات التعلم العميق في مجال تصنيف الصور ؛ على الرغم من أن التعلم غير الخاضع للإشراف لا يزال يواجه بعض العقبات التي تمنع الباحثين من الاستفادة منها بشكل كامل بأقصى إمكاناتهم ، إلا أن هذه الأساليب لا تزال قيد الاستكشاف والبحث بنشاط. وبالتالي ، فإن فهم كيفية تنفيذها يتطلب فهمًا شاملاً لخوارزميات رؤية الكمبيوتر بالإضافة إلى معرفة تقنية قوية تتضمن ممارسات هندسية خلفية مثل لغات البرمجة النصية مثل Python لأغراض التنفيذ جنبًا إلى جنب مع وجود خلفية حميمة حول التقنيات الناشئة مثل blockchain أو بنية تحتية بدون خادم تطبيقات
كشف الكائن
يعد اكتشاف الكائن تقنية وتقنية تعتمد على الكمبيوتر لضمان الدقة في تحليل مجموعة بيانات الصورة. تستخدم هذه التقنية خوارزميات متنوعة ومتطورة لتحديد الأشياء وخصائصها في صور يسهل التعرف عليها. يلعب دورًا رئيسيًا في العديد من المجالات ، مثل الطب الشرعي والعلوم الطبية والأتمتة الصناعية وتحديد الوجه وأنظمة الفحص الآلي.
يتضمن اكتشاف الكائن تحليل أو جمع البيانات لتحديد الحجم والشكل والخصائص الأخرى لكائنات معينة في الصورة. يمكن أن يتضمن هذا النوع من تحليل الصور تحديد الكائنات بناءً على لونها أو نسيجها أو حتى الأشكال التي تنشئها عند وضعها معًا. إن استخدام النماذج الرياضية والأساليب الإحصائية يجعل المهمة أسهل بكثير لأجهزة الكمبيوتر في الوقت الحاضر.
الهدف الأساسي هنا هو التحديد الدقيق لكل كائن يظهر في مجموعة بيانات الصورة من خلال الاستفادة من تسميات السمات المخصصة لها. تحتاج الخوارزمية إلى التدريب مسبقًا باستخدام الكثير من البيانات ، بما في ذلك أمثلة "جيدة" للتنبؤات الدقيقة حول ميزات كل كائن مستهدف قبل بدء التدريب. بعد اكتمال التدريب ونجاح التنبؤ ، ستتبعه مراحل مثل الاستدلال حيث تعمل النتيجة المتوقعة من مدخلات معينة مع النتائج التي تم الحصول عليها من الدراسات السابقة.
تساعد خوارزميات التعلم العميق (DL) في السماح بطبقات متعددة تعمل معًا لتحقيق نتائج أكثر دقة في إطار زمني أقصر مما يمكن أن توفره الطرق التقليدية قبل أن تصبح متاحة ضمن هذا النوع من إعداد أجهزة المعالجة المستخدمة اليوم. في نهاية المطاف ، يجعل هذا طرقًا مدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل التعلم العميق أكثر جاذبية من الأساليب التقليدية لأنها تقلل بشكل كبير من الأخطاء مع توفير مقاييس فعالة لدقة اكتشاف الكائنات والتي يمكنها بسهولة إنتاج مخرجات في سيناريوهات الوقت الفعلي أيضًا ..
أدوات لتحليل الصور
تحليل الصور هو عملية تتضمن استخراج معلومات ذات مغزى من الصور من خلال منهجياتها الحسابية. تُستخدم هذه العملية في مجموعة متنوعة من المجالات ، مثل التصوير الطبي والذكاء الاصطناعي والاستشعار عن بعد. لحسن الحظ ، هناك مجموعة متنوعة من الأدوات المتاحة لتحليل الصور ، مما يجعل العملية أسهل وأكثر كفاءة. لنلقِ نظرة على بعض الأدوات المتاحة لتحليل الصور.
مكتبة برمجية مفتوحة للرؤية الحاسوبية
OpenCV عبارة عن مكتبة لوظائف البرمجة تهدف بشكل أساسي إلى رؤية الكمبيوتر في الوقت الفعلي. وهو يدعم العديد من أنظمة التشغيل windows و Linux والنظام الأساسي ومنصات البرامج الأخرى ، وبالتالي يتم استخدامه غالبًا لتحليل الصور ومهام معالجة الصور. تشمل مجالات تطبيق OpenCV: رؤية الكمبيوتر ، والتعرف على الوجوه ، وتحديد الكائن ، وتتبع الحركة ، والتجزئة ، والتعرف.
يوفر OpenCV مجموعة واسعة من الأدوات القوية التي يمكن استخدامها لأداء المهام المعقدة مثل اكتشاف الأشياء والتعرف على الوجه واستخراج الميزات تلقائيًا والمزيد. لديها مجتمع نشط يوفر حلولاً سهلة الاستخدام للمشاكل الشائعة. تم تصميم المكتبة لتتكامل مع العديد من لغات البرمجة مثل C ++ أو Java أو Python. تتيح المكتبة للمطورين العمل مع الصور باللغات المطلوبة وبالتالي تقليل وقت التطوير بشكل كبير. يدعم OpenCV أي نوع من البيانات (مثل الصور ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد) مما يجعلها الأداة الأكثر تنوعًا بين جميع مكتبات معالجة الصور المتاحة اليوم.
الأدوات المضمنة في OpenCV هي:
-تصفية الصور
- تجزئة الكائن
-استخراج الميزات
- مطابقة الميزة وتصنيفها
-تتبع الكائن وتحليل الحركة
-3D إعادة بناء الأجسام دراسة
تُستخدم أدواتها على نطاق واسع للفحص البصري الآلي في الإعدادات الصناعية نظرًا لميزاتها المفيدة مثل انخفاض استهلاك الذاكرة ، والتنفيذ السريع على معظم الأنظمة الأساسية (خاصة الأنظمة المضمنة) ، وإمكانية النقل بين الأنظمة التي تستخدم المكتبات القياسية مثل OpenMPI / MPI4Py. إن ترخيصه مفتوح المصدر يجعله أكثر جاذبية للمستخدمين الذين يرغبون في استخدامه دون أي مدفوعات أو تراخيص من شركات أو مؤسسات مثل mathworks وما إلى ذلك ...
TensorFlow
TensorFlow هي مكتبة برمجيات مفتوحة المصدر تُستخدم لتطوير وتدريب نماذج التعلم العميق. تتكون أنظمة التعلم العميق ، مثل نماذج تحليل الصور ، من طبقات متعددة من الخلايا العصبية التي تعالج بيانات الإدخال ، مثل الصورة. يتيح TensorFlow للمطورين تطوير ونشر أحدث نماذج التعلم العميق التي يمكن استخدامها في الرؤية ومعالجة اللغة الطبيعية ومجالات أخرى بسهولة أكبر.
تتمثل الميزة الرئيسية لاستخدام TensorFlow في أنه يوفر طريقة سهلة لإنشاء نماذج تعلم آلي قوية ونشرها بسرعة وكفاءة. يدعم TensorFlow أيضًا مجموعة واسعة من التطبيقات عبر أنظمة MacOS و Windows و Linux والأنظمة الأساسية للجوّال. ولأنه مفتوح المصدر ولديه دعم مجتمعي غني ، يمكنك استخدام الأدوات الموجودة في عملية التطوير الخاصة بك دون الحاجة إلى إعادة اختراع العجلات أو قضاء وقت إضافي في تصحيح الأخطاء البرمجية من البداية.
بالإضافة إلى تدريب النماذج الجديدة من البداية ، يتيح لك TensorFlow أيضًا إعادة استخدام النماذج المدربة مسبقًا لنقل التعلم أو ضبط مجموعات مشكلات معينة. هذا يجعل من الممكن بناء حلول مخصصة بسرعة مصممة لمشاكل معينة مع الاستفادة من المعرفة الموجودة المضمنة في الشبكات الحالية. مع هذه المرونة في متناول اليد ، يمكن للمطورين البدء في تجربة البنى المختلفة بشكل أسرع من أي وقت مضى - الحصول عليها وتشغيلها بدقة عالية يؤدي في أي وقت من الأوقات على الإطلاق
جوجل كلاود فيجن
تعد Google Cloud Vision أداة فعالة لمعالجة الصور مصممة لمساعدة الشركات على تحليل الصور واكتساب رؤى قيمة. يعتمد على نفس التقنية المستخدمة في صور Google ، مما يجعلها موثوقة وسهلة الاستخدام. تتيح هذه الأداة المستندة إلى السحابة للشركات معالجة كميات كبيرة من الصور بسرعة واكتشاف الوجوه وتحديد الكائنات واستخراج النص مع تجنب العمل اليدوي.
ميزة أخرى رائعة لـ Google Cloud Vision هي قدرتها على تحديد الكائنات من مجموعة واسعة من الفئات مثل الحيوانات أو المنتجات. من خلال ميزة "اكتشاف الشعار" ، يمكن للمستخدمين الاتصال بعلامات تجارية مثل Facebook أو Instagram للحصول على معلومات تتبع وتحليل مفصلة. تساعد ميزة "اكتشاف المعالم" المستخدمين على تحديد المعالم من حولهم وفهم ثقافتهم المحلية بشكل أفضل في لحظة.
بصرف النظر عن إمكانات التعرف على الكائنات ، توفر Google Cloud Vision للمستخدمين أيضًا تحليلًا للمشاعر بالإضافة إلى أداة تسمية توضيحية تلقائية للصور - مثالية للتحليل الفوري! بالإضافة إلى ذلك ، توفر هذه الأداة إمكانات التعرف على الوجه التي تعد رائعة لأغراض التسويق لأنها تكتشف سمات مثل العمر والجنس بدقة عالية. أخيرًا ، تتيح إمكانيات استخراج الكلمات الرئيسية للمستخدمين إجراء مسح ضوئي سريع للصور المدخلة أثناء البحث عن الكلمات الرئيسية ذات الصلة التي يمكن استخدامها في العمليات أو التطبيقات اللاحقة.
في الختام ، يعد Google Cloud Vision خيارًا رائعًا عند البحث عن أداة معالجة الصور لمساعدة الشركات على تحليل صورهم بكفاءة أكبر من أي وقت مضى!
وفي الختام
يعد تحليل الصور أداة قوية لجمع الأفكار من الصور الرقمية. يمكن استخدامه في العديد من المجالات المختلفة مثل الطب والسيارات والتصوير الفوتوغرافي. فوائد استخدام تحليل الصور عديدة ويمكن أن توفر الوقت والمال والجهد. في هذه المقالة ، ألقينا نظرة على أساسيات تحليل الصور ، وما هو وكيف يمكن أن يفيدك. لقد ناقشنا أيضًا أنواعًا مختلفة من التحليل وأفضل الممارسات لتحليل الصور بنجاح. في الختام ، من الواضح أن تحليل الصور هو أداة قوية لجمع الأفكار واتخاذ قرارات مستنيرة تعتمد على البيانات.
نبذة عامة
يعتمد اختيار التحميص لقهوتك على النكهة والقوة التي تفضلها بالإضافة إلى تفضيلاتك الإقليمية. تقدم المحمصات المختلفة مجموعة واسعة من الأسماء وفئات الألوان ، ولكن بشكل عام ، سيكون للتحميص الخفيف نكهة أكثر اعتدالًا ومحتوى كافيين أعلى قليلاً بينما التحميص الداكن أكثر مرارة مع حموضة أقل. تشمل الأنواع الشهيرة من كل منها Light City و Half City و Cinnamon و City و American و Breakfast و Full City و High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French. سواء كنت من محبي حبوب البن الفاتحة أو الداكنة - أو في مكان ما بينهما - تأكد من السؤال قبل الشراء حتى تحصل على ما تبحث عنه بالضبط!
لمزيد من القراءة
أصبح استخدام تحليل الصور لاكتساب نظرة ثاقبة واستخلاص النتائج من الصور شائعًا بشكل متزايد في مجموعة واسعة من الصناعات ، من الرعاية الصحية إلى الأمن. إذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول هذه التقنية ، ففكر في الموارد التالية:
مقالات ودروس
- "تحليل الصور: ما هو وكيف يتم استخدامه" من Oracle
- "مقدمة لتحليل الصور للأشخاص الذين لا يعرفون شيئًا عن تحليل الصور" بقلم كينت وودارد
- "8 خطوات نحو فهم تحليل الصور ومعالجتها في التعلم الآلي" بقلم فيكتور شاربيناي
الكتب والمنشورات
-معالجة الصور: المبادئ والتطبيقات بواسطة Milan Sonka et al.
- رؤية الحاسوب والآلة - النظرية والخوارزميات والتطبيقات العملية (الطبعة الرابعة) بواسطة ER Davies
-معالجة الصور الرقمية باستخدام OpenCV - قائمة المراجع (الإصدار 4.1) من إعداد David Dardas للندوات عبر الإنترنت والبودكاست
- رؤية الكمبيوتر من خلال ندوة عبر الويب للتعلم الآلي تستضيفها Treehouse AI
-Machine Learning Fundamentals Podcast يستضيفه Google Cloud Platform هناك أيضًا العديد من الكتب والمقالات والندوات عبر الإنترنت والبودكاست وورش العمل والموارد الأخرى المتاحة التي يمكن أن تساعدك على فهم منهجية تحليل الصور بشكل أفضل وكذلك كيفية استخدامها لتطبيقات محددة.
مرحبًا ، أنا كيم ، أم ومتحمسة للتوقف عن الحركة ولديها خلفية في إنشاء الوسائط وتطوير الويب. لدي شغف كبير بالرسم والرسوم المتحركة ، والآن أغوص في عالم التوقف عن الحركة. من خلال مدونتي ، أشارك ما تعلمته معكم يا رفاق.
