Аналіз выявы: што гэта такое і як ім карыстацца

by kim абноўлена: Чэрвень 29, 2022

Аналіз малюнкаў - магутны інструмент для атрымання інфармацыі з малюнкаў.

Гэта можа быць выкарыстана для розных мэтаў, ад адсочвання змяненняў у навакольным асяроддзі да распазнання твараў да аналізу медыцынскіх малюнкаў.

У гэтым артыкуле мы дамо вам кароткае ўвядзенне ў аналіз малюнкаў і тое, як вы можаце ім карыстацца. Мы разгледзім вызначэнне аналізу малюнкаў, розныя даступныя метады і інструменты, а таксама патэнцыйныя магчымасці прымянення аналізу малюнкаў.

Вызначэнне аналізу малюнкаў

Аналіз выявы - гэта інструмент, які выкарыстоўваецца для разумення лічбавы выявы. Ён звычайна выкарыстоўваецца ў розных галінах, такіх як медыцына, навуковыя даследаванні, назіранне, апрацоўка малюнкаў і многіх іншых.

Па сутнасці, гэта працэс збору даных з відарыса і іх аналізу для атрымання інфармацыі пра змест відарыса. Аналіз выявы дапамагае атрымаць інфармацыю аб якасці або асаблівасцях выявы, такіх як яе памер, форма, інтэнсіўнасць/свяцільнасць, колер кампазіцыі або яе планіроўкі.

Ёсць некалькі метадаў, якія выкарыстоўваюцца ў аналізе малюнкаў, такіх як метады прасторавага пераўтварэння, такія як выманне частковага відарыса і апрацоўка блокаў; метады вылучэння аб'ектаў, якія знаходзяць цікавыя кропкі або рэгіёны з дапамогай дэтэктараў краёў або алгарытмаў адсочвання межаў; метады класіфікацыі, якія класіфікуюць аб'екты па катэгорыях; метады сегментацыі, якія аналізуюць аб'екты з фону; і алгарытмы распазнавання вобразаў, якія распазнаюць аб'екты з дапамогай статыстычных метадаў.

Выкарыстоўваючы інструменты аналізу відарысаў для такіх прыкладанняў, як выяўленне аб'ектаў і распазнаванне твараў, гэта можа палепшыць карыстацкі досвед пры выкарыстанні лічбавых носьбітаў. Таксама можна выкарыстоўваць аналіз для навуковых даследаванняў, каб ацаніць карэляцыі паміж вызначанымі межамі ў межах аднаго або групы малюнкаў. І, нарэшце, гэтая тэхналогія таксама значна выкарыстоўваецца медыцынскімі работнікамі розных спецыяльнасцяў, уключаючы радыялогію і паталогію, для дыягностыкі розных захворванняў на аснове адсканіраваных малюнкаў пацыентаў.

Віды аналізу малюнкаў

Аналіз малюнкаў - гэта выманне значнай інфармацыі з лічбавых малюнкаў. Гэта вельмі шырокі тэрмін, які ахоплівае мноства розных відаў задач, звязаных з выявай, уключаючы распазнаванне і ідэнтыфікацыю аб'ектаў, вымярэнне формы, распазнаванне вобразаў, аналіз і класіфікацыю сцэны.

Ёсць шмат відаў метадаў аналізу малюнкаў; некаторыя з найбольш распаўсюджаных ўключаюць:
-Піксель-based/Spatial Analysis – Гэты тып аналізу ўключае ручны падлік асобных пікселяў або кластараў пікселяў для вымярэння плошчаў (памер, форма) і шчыльнасці (размеркаванне).
-Статыстычны аналіз – гэты падыход выкарыстоўвае статыстычныя метады для ацэнкі функцый, звязаных з абласцямі выявы, такіх як кантраснасць або яркасць.
-Машыннае навучанне/штучны інтэлект – алгарытмы штучнага інтэлекту (AI) дазваляюць выконваць магутныя аўтаматызаваныя задачы па апрацоўцы малюнкаў, такія як выяўленне аб'ектаў або семантычная сегментацыя з выкарыстаннем згортачных нейронавых сетак (CNN).
- Аналіз тэкстуры - Гэты метад вымярае, як элементы выявы размеркаваны адносна адзін аднаго з пункту гледжання тэкстуры - змены ў узроўнях шэрага або колерах на вялікай плошчы.
- Аналіз гістаграмы – аналіз гістаграмы звычайна ўключае ў сябе вымярэнне статыстычных размеркаванняў у выяве, такіх як кантраснасць, яркасць, адценне і насычанасць.
- Метады фільтрацыі – метады фільтрацыі ўключаюць матэматычныя аперацыі над усім апрацаваным масівам інтэнсіўнасці, якія змяняюць пэўныя часткі масіва, захоўваючы іншыя. Фільтры часта выкарыстоўваюцца для паляпшэння краёў або выдалення шуму з выявы шляхам згладжвання гэтых непажаданых участкаў.
-Метады пераўтварэння Фур'е – гэты метад выкарыстоўвае пераўтварэнні Фур'е, якія раскладаюць відарысы на некалькі кампанентаў на аснове частотных дыяпазонаў і/або арыентацый, прысутных ва ўваходным кадры. Гэта дазваляе ізаляваць часткі і аб'екты, якія могуць мець асаблівыя характарыстыкі ў параўнанні з іншымі кампанентамі агульнага выгляду ў кадры - напрыклад, адрозненні тэкстуры або формы - што дазваляе лягчэй выяўляць аб'екты падчас працэсаў сегментацыі.

Перавагі аналізу малюнкаў

Аналіз малюнкаў з'яўляецца неацэнным інструментам для атрымання разумення з лічбавых малюнкаў. Ён выкарыстоўваецца для распазнавання шаблонаў, ідэнтыфікацыі аб'ектаў і здабывання значнай інфармацыі з носьбітаў. Ад медыцынскіх даследаванняў да распазнавання твараў аналіз малюнкаў можа прынесці карысць розным галінам прамысловасці. Тут мы вывучым перавагі аналізу малюнкаў і тое, як яго можна выкарыстоўваць для паляпшэння розных палёў.

Палепшаны кліенцкі досвед

Аналіз малюнкаў можа дапамагчы палепшыць уражанні ад кліентаў, дазваляючы кампаніям хутка і дакладна зразумець перавагі кліентаў. Укараняючы метады аналізу малюнкаў, прадпрыемствы могуць выкарыстоўваць дадзеныя з малюнкаў, такія як дэмаграфічныя дадзеныя, месцазнаходжанне і эмацыйныя рэакцыі, каб лепш арыентаваць сваю рэкламу або персаналізаваць кантэнт для кліентаў. Выкарыстанне гэтых даных можа прывесці да паляпшэння ўзаемадзеяння з кліентамі, а таксама да павелічэння продажаў кампаніі.

Аналіз малюнкаў таксама дапамагае прадпрыемствам лепш зразумець кантэкст іх малюнкаў. Напрыклад, тэхналогія распазнавання колеру дазваляе кампаніям ідэнтыфікаваць колеры на малюнку і вызначыць, як яны звязаны з прадуктамі або паслугамі. Гэтая інфармацыя можа дапамагчы прадпрыемствам зразумець паводзіны кліентаў адносна канкрэтнай паслугі або прадукту. Акрамя таго, прадпрыемствы могуць выкарыстоўваць тэхналогію распазнавання аб'ектаў, каб ідэнтыфікаваць аб'екты на малюнку і лепш зразумець перавагі кліентаў на аснове аб'ектаў, якія яны аддаюць перавагу.

Нарэшце, аналіз малюнкаў дазваляе прадпрыемствам збіраць даныя хутчэй, захоўваючы пры гэтым дакладнасць працэсу. Кампаніям больш не трэба ўручную праглядаць сотні малюнкаў пры спробе вызначыць перавагі кліентаў; хутчэй яны здольныя аўтаматызаваць гэты працэс, выкарыстоўваючы метады аналізу малюнкаў, якія значна павышаюць эфектыўнасць, атрымліваючы пры гэтым дакладныя вынікі аналізу малюнкаў. Гэта азначае, што кліенты атрымліваюць доступ да персаналізаванай рэкламы хутчэй, чым калі-небудзь раней, што дазваляе кампаніям забяспечваць лепшы агульны карыстацкі досвед для сваіх кліентаў.

Павышаная дакладнасць і эфектыўнасць

Аналіз малюнкаў забяспечвае шматлікія перавагі для прадпрыемстваў, у тым ліку павышаную дакладнасць і эфектыўнасць. Аналізуючы выявы замест таго, каб спадзявацца на ручныя або тэкставыя метады, аналіз выявы можа значна скараціць колькасць памылак уводу даных і паскорыць час апрацоўкі для дадзенай задачы.

Аналіз выявы таксама пазбаўляе ад неабходнасці ўручную прабіраць вялікую колькасць інфармацыі. Замест гэтага алгарытм можа хутка знаходзіць адпаведныя даныя і ідэнтыфікаваць шаблоны, якія лёгка інтэрпрэтуюцца людзьмі. Гэта паскарае працэс прыняцця рашэнняў і зводзіць да мінімуму магчымыя дарагія памылкі з-за чалавечых памылак або недагляду.

Акрамя таго, аналіз малюнкаў палягчае хуткае выяўленне шаблонаў у неверагодна вялікіх наборах даных, на прагляд якіх уручную спатрэбіліся б тысячы чалавек-гадзін. Гэта рэзка зніжае працоўныя выдаткі, адначасова павялічваючы дакладнасць і эфектыўнасць. Аналіз малюнкаў таксама дазваляе арганізацыям колькасна ацэньваць тэндэнцыі, якія яны маглі б прапусціць з дапамогай традыцыйных метадаў, дапамагаючы ім прымаць лепшыя рашэнні хутчэй, чым калі-небудзь раней.
Выкарыстоўваючы тэхналогію аналізу малюнкаў, прадпрыемствы могуць звесці да мінімуму памылкі пры ўводзе даных і скараціць выдаткі на працоўную сілу, адначасова павялічваючы дакладнасць і эфектыўнасць сваіх аперацый. Гэта прыводзіць да паляпшэння магчымасці прыняцця рашэнняў і больш дакладных вынікаў, якія атрымліваюцца з нашмат большых набораў даных, чым тое, што можна атрымаць толькі традыцыйнымі метадамі.

Палепшана прыняцце рашэнняў

Выкарыстанне аналізу малюнкаў у бізнэсе для дапамогі ў прыняцці рашэнняў можа прывесці да павышэння эфектыўнасці і дапамагчы арганізацыям лепш кіраваць сваімі рэсурсамі. З дапамогай розных задзейнічаных метадаў і тэхналогій арганізацыя мае магчымасць хутка апрацоўваць і аналізаваць выявы з розных крыніц. Гэта дапамагае ім практычна імгненна прымаць абгрунтаваныя рашэнні.

Аналіз малюнкаў можа дапамагчы арганізацыям сартаваць, ідэнтыфікаваць і ацэньваць дадзеныя, каб вызначыць прыярытэты задач або стратэгічных мэтаў. Гэта таксама дазваляе хутка аналізаваць складаныя ўзоры ў малюнках, што эканоміць каштоўны час на задачах прыняцця рашэнняў больш высокага ўзроўню. Акрамя таго, аналіз малюнкаў можа дапамагчы кампаніям выявіць тэндэнцыі або перыядычныя праблемы, якія ў іншым выпадку маглі б застацца незаўважанымі.

Арганізацыі ўсё часцей выкарыстоўваюць магчымасці такіх тэхналогій аналізу малюнкаў, як прыкладанні штучнага інтэлекту (AI) і машыннага навучання (ML), каб ствараць прагназуючыя мадэлі, якія даюць ім зразумець, што адбудзецца з пункту гледжання паводзін кліентаў і рынкавых умоў у будучыні. На дадзены момант групы рынкавай аналітыкі пастаянна праглядаюць выявы, якія яны сабралі з такіх крыніц, як вэб-сайты канкурэнтаў і лічбавыя каналы. З дапамогай правільных інструментаў гэтыя каманды могуць хутка вызначыць, як кліенты ўзаемадзейнічаюць з прадуктамі або паслугамі арганізацыі, каб стварыць дзейсную інфармацыю, якая забяспечвае канкурэнтную перавагу перад іншымі ў галіны.

Аналіз малюнкаў адыгрывае неад'емную ролю ў сучасных бізнес-аперацыях, забяспечваючы арганізацыям доступ да каштоўнай інфармацыі, заснаванай на дадзеных, якая стымулюе рост і прагрэс хутчэй, чым калі-небудзь раней.

Як выкарыстоўваць аналіз малюнкаў

Аналіз малюнкаў - гэта эфектыўны спосаб апрацоўкі вялікіх аб'ёмаў малюнкаў і атрымання з іх карыснай інфармацыі. Аналіз выявы прадугледжвае выкарыстанне камп'ютэрных алгарытмаў для вызначэння значэння выявы. Яго можна выкарыстоўваць для розных задач, такіх як распазнаванне аб'ектаў, распазнаванне твараў і сегментацыя выявы. У гэтым раздзеле мы абмяркуем, як можна выкарыстоўваць аналіз малюнкаў і некаторыя з яго прымянення.

Сегментацыя выявы

Сегментацыя выявы - гэта галіна апрацоўкі выявы, у якой выява дзеліцца на некалькі сегментаў або абласцей, якія разам складаюць усё малюнак. Кожны сегмент уяўляе сабой вобласць цікавасці на малюнку і можа разглядацца як асобны аб'ект. Мэта сегментацыі - спрасціць і/або змяніць прадстаўленне выявы ў нешта больш значнае і лягчэйшае для аналізу. Метады сегментацыі выкарыстоўваюцца ў медыцынскай візуалізацыі для розных задач, пачынаючы ад ідэнтыфікацыі анатамічных структур і заканчваючы маніторынгам прагрэсавання захворвання. Акрамя таго, алгарытмы сегментацыі з'яўляюцца ключавымі кампанентамі ў аўтаматызаваных сістэмах назірання і могуць быць выкарыстаны для рабатызаваных задач навігацыі і выяўлення аб'ектаў.

Алгарытмы сегментацыі звычайна абапіраюцца альбо на метады на аснове пікселяў, альбо на метады на аснове класіфікацыі. Метады на аснове пікселяў выкарыстоўваюць такія паказчыкі, як колер або тэкстура, каб падзяліць выяву на асобныя сегменты. У якасці альтэрнатывы метады, заснаваныя на класіфікацыі, аб'ядноўваюць катэгорыі на аснове апісальных прыкмет, такіх як форма або тэкстура, каб аўтаматычна групаваць пікселі ў адпаведныя сегменты/аб'екты.

Сегментацыя на аснове пікселяў звычайна накіравана на раздзяленне аб'ектаў па значэннях інтэнсіўнасці або кантраснасці шляхам разліку глабальнай статыстыкі (напрыклад, сярэдняга значэння) па ўсім рэгіёне. Падыходы, заснаваныя на класіфікацыі, часта патрабуюць ручнога ўводу і маркіроўкі, перш чым алгарытм можа пачаць працаваць; аднак гэтыя метады вельмі магутныя пры працы з вялікімі наборамі даных або невядомымі тыпамі даных, якія немагчыма паспяхова падзяліць, выкарыстоўваючы толькі значэнні пікселяў.

Класіфікацыя малюнкаў

Класіфікацыя відарысаў - гэта працэс выкарыстання камп'ютэрных алгарытмаў для прагназавання і пазначэння класаў у дадзеным відарысе. У гэтым працэсе звычайна ёсць «калекцыя» пазначаных навучальных малюнкаў, якія служаць у якасці ўваходных дадзеных для алгарытму навучання. На аснове гэтых навучальных малюнкаў такія характарыстыкі, як памер, форма і колер, здабываюцца з выявы і выкарыстоўваюцца для класіфікацыі выявы. Гэтая тэхніка дазваляе атрымліваць больш дакладныя вынікі ў параўнанні з ручной маркіроўкай, калі людзі могуць памыляцца з-за няправільнай класіфікацыі або памылак маркіроўкі.

Улічваючы невядомую выяву, можна ўжыць існуючы класіфікатар, які затым прысвойвае гэтаму канкрэтнаму ўваходу катэгорыю выхаду ў адпаведнасці з загадзя вызначанай колькасцю асобных класаў. Некаторыя прыклады выкарыстання гэтага вар'іруюцца ад сістэм аўтаномнага кіравання аўтамабіля, якія даюць яму магчымасці распазнавання аб'ектаў, да выяўлення твараў у біяметрычных праграмах. Акрамя таго, наяўнасць дакладных пазначаных даных праз класіфікацыю відарысаў можа даць значна лепшае ўяўленне аб нашым асяроддзі, выкарыстоўваючы для далейшага аналізу велізарныя дзяржаўныя наборы даных - асабліва ў карэляцыі паміж тыпамі аб'ектаў і бізнес-прыкладаннямі, такімі як аналіз рознічнага гандлю або аналітыка забаў.

Ад укаранення нейронавых сетак з метадамі аптымізацыі GPU для атрымання паралельнай апрацоўкі да розных формаў машыннага навучання - існуе незлічоная колькасць спосабаў, як можна навучыць мадэлі штучнага інтэлекту або выкарыстоўваць метады глыбокага навучання ў галіне класіфікацыі малюнкаў; хоць некантраляванае навучанне ўсё яшчэ мае даволі некаторыя перашкоды, якія перашкаджаюць даследчыкам цалкам выкарыстоўваць іх з максімальным патэнцыялам, гэтыя метады ўсё яшчэ актыўна вывучаюцца і даследуюцца. Такім чынам, разуменне таго, як іх рэалізаваць, патрабуе поўнага разумення алгарытмаў камп'ютэрнага зроку, а таксама моцных тэхнічных ведаў, якія ўключаюць у сябе метады бэкэнд-інжынерства, такія як мовы сцэнарыяў, такія як Python, для мэт укаранення, а таксама наяўнасць інтымных ведаў аб новых тэхналогіях, такіх як блокчейн або бессерверная інфраструктура рэалізацыі

Выяўленне аб'ектаў

Выяўленне аб'ектаў - гэта камп'ютэрная тэхналогія і методыка для забеспячэння дакладнасці аналізу набору даных відарыса. Гэтая тэхналогія выкарыстоўвае розныя складаныя алгарытмы для ідэнтыфікацыі аб'ектаў і іх характарыстык на лёгка ідэнтыфікаваных выявах. Ён гуляе важную ролю ў многіх галінах, такіх як судовая экспертыза, медыцына, прамысловая аўтаматызацыя, ідэнтыфікацыя асоб і аўтаматызаваныя сістэмы кантролю.

Выяўленне аб'ектаў прадугледжвае аналіз або збор даных для вызначэння памеру, формы і іншых уласцівасцей пэўных аб'ектаў на малюнку. Гэты тып аналізу выявы можа ўключаць ідэнтыфікацыю аб'ектаў на аснове іх колеру, фактуры ці нават формаў, якія яны ствараюць, калі іх змяшчаць разам. Выкарыстанне матэматычных мадэляў і статыстычных метадаў значна палягчае задачу сучасным кампутарам.

Асноўнай мэтай тут з'яўляецца дакладная ідэнтыфікацыя кожнага аб'екта, які з'яўляецца ў наборы даных малюнкаў, выкарыстоўваючы прысвоеныя яму пазнакі атрыбутаў. Алгарытм трэба загадзя навучыць з вялікай колькасцю даных, уключаючы «добрыя» прыклады для дакладных прагнозаў аб асаблівасцях кожнага мэтавага аб'екта перад пачаткам навучання. Пасля таго, як навучанне завершана і прагназаванне будзе паспяховым, за ім пойдуць такія этапы, як высновы, калі чаканы вынік ад дадзенага ўводу супадае з вынікамі, атрыманымі з папярэдніх даследаванняў.

Такія тэхналогіі, як алгарытмы глыбокага навучання (DL), дапамагаюць выкарыстоўваць некалькі слаёў, якія разам працуюць на дасягненне больш дакладных вынікаў за больш кароткі прамежак часу, чым маглі даць традыцыйныя метады да таго, як яны сталі даступнымі ў гэтым тыпе абсталявання для апрацоўкі, якое выкарыстоўваецца сёння. У канчатковым выніку гэта робіць спосабы з дапамогай штучнага інтэлекту, такія як Deep Learning, больш прывабнымі, чым звычайныя падыходы, паколькі яны значна зніжаюць колькасць памылак, адначасова забяспечваючы эфектыўныя паказчыкі дакладнасці выяўлення аб'ектаў, якія таксама могуць лёгка вырабляць вынікі ў сцэнарыях рэальнага часу.

Інструменты для аналізу малюнкаў

Аналіз відарысаў - гэта працэс, які прадугледжвае выманне значнай інфармацыі з відарысаў з дапамогай вылічальных метадалогій. Гэты працэс выкарыстоўваецца ў розных галінах, такіх як медыцынская візуалізацыя, штучны інтэлект і дыстанцыйнае зандзіраванне. На шчасце, існуе мноства інструментаў, даступных для аналізу малюнкаў, якія робяць працэс прасцейшым і больш эфектыўным. Давайце разгледзім некаторыя інструменты, даступныя для аналізу выявы.

OpenCV

OpenCV - гэта бібліятэка функцый праграмавання, у асноўным накіраваная на камп'ютэрны зрок у рэжыме рэальнага часу. Ён падтрымлівае розныя платформы Windows, Linux, платформы і іншыя праграмныя платформы, таму часта выкарыстоўваецца для аналізу і апрацоўкі малюнкаў. Вобласці прымянення OpenCV ўключаюць: камп'ютэрны зрок, распазнаванне твараў, ідэнтыфікацыю аб'ектаў, адсочванне руху, сегментацыю і распазнаванне.

OpenCV прапануе шырокі спектр магутных інструментаў, якія могуць быць выкарыстаны для выканання складаных задач, такіх як выяўленне аб'ектаў, распазнаванне асоб, аўтаматычнае вылучэнне функцый і многае іншае. Ён мае актыўную суполку, якая дае зручныя рашэнні агульных праблем. Бібліятэка была распрацавана для інтэграцыі з многімі мовамі праграмавання, такімі як C++, Java або Python. Бібліятэка дазваляе распрацоўшчыкам працаваць з выявамі на патрэбных ім мовах, што значна скарачае час распрацоўкі. OpenCV падтрымлівае любы тып даных (напрыклад, выявы ў 2D і 3D), што робіць яго самым універсальным інструментам сярод усіх бібліятэк апрацоўкі малюнкаў, даступных сёння.

Інструменты, уключаныя ў OpenCV:
-Фільтрацыя малюнкаў
-Сегментацыя аб'екта
-Асаблівасці здабычы
- Супастаўленне функцый і класіфікацыя
-Аналіз руху і адсочванне аб'ектаў
-3D рэканструкцыя для вывучэння аб'ектаў

Яго інструменты шырока выкарыстоўваюцца для аўтаматызаванага візуальнага кантролю ў прамысловых умовах дзякуючы сваім перавагам, такім як нізкае спажыванне памяці, хуткае выкананне на большасці платформаў (асабліва ўбудаваных), партатыўнасць сярод сістэм, якія выкарыстоўваюць стандартныя бібліятэкі, такія як OpenMPI/MPI4Py. Яго ліцэнзія з адкрытым зыходным кодам робіць яго яшчэ больш прывабным для карыстальнікаў, якія хочуць выкарыстоўваць яго без аплаты роялці або ліцэнзій ад кампаній або арганізацый, такіх як mathworks і г.д.

TensorFlow

TensorFlow - гэта бібліятэка праграмнага забеспячэння з адкрытым зыходным кодам, якая выкарыстоўваецца для распрацоўкі і навучання мадэляў глыбокага навучання. Сістэмы глыбокага навучання, такія як мадэлі аналізу малюнкаў, складаюцца з некалькіх слаёў нейронаў, якія апрацоўваюць ўваходныя даныя, такія як малюнак. TensorFlow дазваляе распрацоўшчыкам прасцей распрацоўваць і разгортваць сучасныя мадэлі глыбокага навучання, якія можна выкарыстоўваць у зроку, апрацоўцы натуральнай мовы і ў іншых галінах.

Асноўная перавага выкарыстання TensorFlow заключаецца ў тым, што ён забяспечвае просты спосаб хуткага і эфектыўнага стварэння і разгортвання магутных мадэляў машыннага навучання. TensorFlow таксама падтрымлівае шырокі спектр прыкладанняў для MacOS, Windows, Linux і мабільных платформаў. І паколькі гэта з адкрытым зыходным кодам і мае шырокую падтрымку супольнасці, вы можаце выкарыстоўваць існуючыя інструменты ў працэсе распрацоўкі без неабходнасці вынаходзіць колы або марнаваць дадатковы час на адладку кода з нуля.

У дадатак да навучання новых мадэляў з нуля, TensorFlow таксама дазваляе паўторна выкарыстоўваць папярэдне падрыхтаваныя мадэлі для перадачы навучання або тонкай налады на пэўных наборах задач. Гэта дае магчымасць хутка ствараць індывідуальныя рашэнні, адаптаваныя да канкрэтных праблем, адначасова выкарыстоўваючы існуючыя веды, убудаваныя ў існуючыя сеткі. Маючы гэтую гнуткасць у руках, распрацоўшчыкі могуць пачаць эксперыментаваць з рознымі архітэктурамі хутчэй, чым калі-небудзь раней — яны хутка запусцяць і запусцяць з высокай дакладнасцю.

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision - гэта магутны інструмент апрацоўкі відарысаў, распрацаваны, каб дапамагчы кампаніям аналізаваць відарысы і атрымліваць каштоўную інфармацыю. Ён заснаваны на той жа тэхналогіі, што і Google Фота, што робіць яго надзейным і простым у выкарыстанні. Гэты воблачны інструмент дазваляе прадпрыемствам хутка апрацоўваць вялікую колькасць малюнкаў, выяўляць твары, ідэнтыфікаваць аб'екты і здабываць тэкст, пазбягаючы ручной працы.

Яшчэ адна выдатная асаблівасць Google Cloud Vision - гэта здольнасць ідэнтыфікаваць аб'екты з шырокага дыяпазону катэгорый, такіх як жывёлы або прадукты. З дапамогай функцыі «выяўлення лагатыпа» карыстальнікі могуць падключацца да такіх брэндаў, як Facebook або Instagram, каб атрымаць падрабязную інфармацыю пра адсочванне і аналіз. Функцыя «выяўлення арыенціраў» дапамагае карыстальнікам у адно імгненне заўважыць арыенціры вакол сябе і лепш зразумець сваю мясцовую культуру.

Акрамя магчымасцей распазнавання аб'ектаў, Google Cloud Vision таксама дае карыстальнікам аналіз пачуццяў, а таксама аўтаматызаваны інструмент субцітраў для малюнкаў - ідэальна падыходзіць для імгненнага аналізу! Акрамя таго, гэты інструмент прапануе магчымасці распазнання твараў, якія выдатна падыходзяць для маркетынгавых мэтаў, паколькі яны з высокай дакладнасцю вызначаюць такія атрыбуты, як узрост і пол. Нарэшце, магчымасці вылучэння ключавых слоў дазваляюць карыстальнікам хутка праглядаць уведзеныя выявы, адначасова знаходзячы адпаведныя ключавыя словы, якія можна выкарыстоўваць у наступных працэсах або праграмах.

У заключэнне, Google Cloud Vision з'яўляецца выдатным варыянтам, калі вы шукаеце інструмент для апрацоўкі малюнкаў, каб дапамагчы кампаніям аналізаваць свае выявы больш эфектыўна, чым калі-небудзь раней!

заключэнне

Аналіз малюнкаў з'яўляецца магутным інструментам для збору інфармацыі з лічбавых малюнкаў. Яго можна выкарыстоўваць у розных галінах, такіх як медыцына, аўтамабільная прамысловасць і фатаграфія. Перавагі выкарыстання аналізу малюнкаў шматлікія і могуць зэканоміць час, грошы і намаганні. У гэтым артыкуле мы разгледзелі асновы аналізу малюнкаў, што гэта такое і якую карысць ён можа вам прынесці. Мы таксама абмеркавалі розныя тыпы аналізу і лепшыя практыкі для паспяховага аналізу малюнкаў. У заключэнне, відавочна, што аналіз малюнкаў з'яўляецца магутным інструментам для збору разумення і прыняцця абгрунтаваных рашэнняў на аснове дадзеных.

Рэзюмэ

Выбар смажаніны для вашай кавы залежыць ад густу і крэпасці, якія вы аддаеце перавагу, а таксама ад вашых рэгіянальных пераваг. Розныя жаровні прапануюць шырокі спектр назваў і каляровых катэгорый, але ў цэлым светлае смажанае будзе мець мякчэйшы смак і крыху большае ўтрыманне кафеіну, у той час як цёмнае смажанае больш горкае з меншай кіслотнасцю. Папулярныя віды кожнага з іх ўключаюць Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French. Незалежна ад таго, ці з'яўляецеся вы прыхільнікам светлай або цёмнай кавы ў зернях - ці нешта сярэдняе - не забудзьцеся спытаць, перш чым купіць, каб вы атрымалі менавіта тое, што шукаеце!

Далейшае чытанне

Выкарыстанне аналізу відарысаў, каб атрымаць уяўленне і зрабіць высновы з відарысаў, становіцца ўсё больш папулярным у самых розных галінах прамысловасці, ад аховы здароўя да бяспекі. Калі вы хочаце даведацца больш аб гэтай тэхналогіі, звярніце ўвагу на наступныя рэсурсы:

Артыкулы і навучальныя дапаможнікі
-«Аналіз малюнкаў: што гэта такое і як ім карыстацца» ад Oracle
- «Уводзіны ў аналіз малюнкаў для людзей, якія нічога не ведаюць пра аналіз малюнкаў» Кента Вударда
- «8 крокаў да разумення аналізу і апрацоўкі малюнкаў у машынным навучанні» Віктара Шарпенэ
Кнігі і публікацыі
-Image Processing: Principles and Applications by Milan Sonka et al.
-Камп'ютэрнае і машыннае зрок - тэорыя, алгарытмы, практычныя напрамкі (4-е выд.) Э. Р. Дэвіса
-Лічбавая апрацоўка малюнкаў з дапамогай OpenCV – Бібліяграфія (версія 4.1) Складзены Дэвідам Дардасам Вебинары і падкасты
-Вэб-семінар па камп'ютэрным зроку праз машыннае навучанне, арганізаваны Treehouse AI
-Machine Learning Fundamentals Podcast, размешчаны на Google Cloud Platform. Таксама даступна мноства іншых кніг, артыкулаў, вэбінараў, падкастаў, майстар-класаў і іншых рэсурсаў, якія могуць дапамагчы вам лепш зразумець метадалогію аналізу малюнкаў, а таксама тое, як яе выкарыстоўваць для пэўных прыкладанняў.

Прывітанне, я Кім, мама і энтузіяст стоп-моушн з досведам стварэння медыя і вэб-распрацоўкі. У мяне вялікая страсць да малявання і анімацыі, і цяпер я з галавой апускаюся ў свет стоп-кадра. У сваім блогу я дзялюся з вамі сваімі набыткамі.