Анализ на изображения: какво е това и как да го използвате

от ким Обновено: Юни 29, 2022

Анализът на изображения е мощен инструмент за извличане на информация от изображения.

Това може да се използва за различни цели, от проследяване на промените в околната среда до разпознаване на лица до анализ на медицински изображения.

В тази статия ще ви дадем кратко въведение в анализа на изображения и как можете да го използвате. Ще разгледаме определението за анализ на изображения, различните налични техники и инструменти и потенциалните приложения на анализа на изображения.

Определение за анализ на изображението

Анализът на изображението е инструмент, използван за вникване в дигитално изображения. Обикновено се използва в различни области като медицина, научни изследвания, наблюдение, обработка на изображения и много други.

По същество това е процес на събиране на данни от изображение и анализ на данните, за да се получи информация за съдържанието на изображението. Анализът на изображението помага да се предостави информация за качеството или характеристиките на изображението, като неговия размер, форма, интензитет/осветеност, цвят композиция или неговия етажен план.

Има няколко техники, използвани в анализа на изображения, като техники за пространствена трансформация като извличане на подизображения и обработка на блокове; техники за извличане на характеристики, които намират точки или области от интерес, използвайки детектори за ръбове или алгоритми за проследяване на граници; класификационни техники, които класифицират обектите в категории; техники за сегментиране, които анализират обекти от фона; и алгоритми за разпознаване на образи, които разпознават обекти с помощта на статистически методи.

Чрез използване на инструменти за анализ на изображения за приложения като откриване на обекти и разпознаване на лица, той може да подобри потребителското изживяване при използване на цифрови медии. Също така е възможно да се използва анализ за научни изследвания, за да се оценят корелациите между дефинираните граници в рамките на едно или група изображения. И накрая, тази технология се използва значително и от медицински специалисти в различни специалности, включително радиология и патология, за диагностициране на различни състояния въз основа на сканирани изображения, взети от пациенти.

Видове анализ на изображения

Анализът на изображението е извличане на значима информация от цифрови изображения. Това е много широк термин, който обхваща много различни видове задачи, свързани с изображения, включително разпознаване и идентификация на обекти, измерване на форма, разпознаване на образи, анализ на сцена и класификация.

Има много видове техники за анализ на изображения; някои от по-често срещаните включват:
-Pixel-базиран/пространствен анализ – Този тип анализ включва ръчно преброяване на отделни пиксели или клъстери от пиксели за измерване на площи (размер, форма) и плътности (разпределение).
-Статистически анализ – Този подход използва статистически методи за оценка на характеристиките, свързани с регионите в изображението, като контраст или яркост.
-Машинно обучение/Изкуствен интелект – Алгоритмите за изкуствен интелект (AI) позволяват мощни задачи за автоматизирана обработка на изображения като откриване на обекти или семантично сегментиране с помощта на конволюционни невронни мрежи (CNN).
-Анализ на текстура – ​​Тази техника измерва как елементите в едно изображение са разпределени един спрямо друг по отношение на текстурата – вариацията в нивата на сивото или цветовете върху голяма площ.
-Анализ на хистограмата – Анализът на хистограмата обикновено включва измерване на статистически разпределения в изображението като контраст, яркост, нюанс и наситеност.
- Техники за филтриране – Техниките за филтриране включват математически операции върху цял обработен масив от интензитет, които модифицират определени части от масива, като същевременно запазват други. Филтрите често се използват за подобряване на ръбовете или премахване на шума от изображение чрез изглаждане на тези нежелани области.
- Техники на трансформация на Фурие – Този метод използва трансформации на Фурие, които разлагат изображенията на няколко компонента въз основа на честотни диапазони и/или ориентации, присъстващи във входния кадър. Това позволява изолиране на части и обекти, които може да имат специфични характеристики по отношение на цялостния външен вид на други компоненти в рамката – като разлики в текстурата или формата – позволявайки по-лесно откриване на обекти по време на процесите на сегментиране.

Предимства на анализа на изображения

Анализът на изображения е безценен инструмент за получаване на представа от цифрови изображения. Използва се за разпознаване на модели, идентифициране на обекти и извличане на значима информация от медиите. От медицински изследвания до разпознаване на лица, анализът на изображения може да бъде от полза за широк кръг индустрии. Тук ще проучим предимствата на анализа на изображения и как може да се използва за подобряване на различни полета.

Подобрено преживяване на клиентите

Анализът на изображението може да помогне за подобряване на преживяванията на клиентите, позволявайки на компаниите да разберат предпочитанията на клиентите бързо и точно. Чрез внедряване на техники за анализ на изображения, фирмите могат да използват данни от изображения като демографски данни, местоположения и емоционални реакции, за да насочват по-добре своята реклама или да персонализират съдържанието за клиентите. Използването на тези данни може да доведе до подобрена ангажираност с клиентите, както и до увеличаване на продажбите за компанията.

Анализът на изображения също помага на бизнеса да разбере по-добре контекста на своите изображения. Например, технологията за разпознаване на цветовете позволява на компаниите да идентифицират цветовете в изображение и да определят как те са свързани с продукти или услуги. Тази информация може да помогне на бизнеса да разбере поведението на клиентите по отношение на определена услуга или продукт. Освен това фирмите могат да използват технология за разпознаване на обекти, за да идентифицират обекти в изображение и да разберат по-добре предпочитанията на клиентите въз основа на обектите, които предпочитат.

И накрая, анализът на изображенията позволява на предприятията да събират данни по-бързо, като същевременно запазват точността на процеса. Компаниите вече няма нужда да преглеждат ръчно стотици изображения, когато се опитват да определят предпочитанията на клиентите; по-скоро те са в състояние да автоматизират този процес, използвайки техники за анализ на изображения, които значително подобряват ефективността, като същевременно получават точни резултати от анализа на изображенията. Това означава, че клиентите получават достъп до персонализирана реклама по-бързо от всякога, което позволява на компаниите да осигурят по-добро цялостно потребителско изживяване за своите клиенти.

Повишена точност и ефективност

Анализът на изображения осигурява множество предимства за бизнеса, включително повишена точност и ефективност. Чрез анализиране на изображения, вместо да разчита на ръчни или базирани на текст методи, анализът на изображения може значително да намали грешките при въвеждане на данни и да ускори времето за обработка за дадена задача.

Анализът на изображения също елиминира необходимостта от ръчно пресяване на големи количества информация. Вместо това алгоритъмът може бързо да намери подходящи данни и да идентифицира модели, които да бъдат лесно интерпретирани от хората. Това ускорява процеса на вземане на решения и минимизира потенциалните скъпи грешки, дължащи се на човешка грешка или пропуск.

В допълнение, анализът на изображения улеснява бързото идентифициране на модели в невероятно големи набори от данни, чието ръчно пресяване би отнело хиляди човекочасове. Това драстично намалява разходите за труд, като същевременно повишава точността и ефективността. Анализът на изображения също така позволява на организациите да определят количествено тенденциите, които иначе биха пропуснали с традиционните методи, като им помага да вземат по-добри решения по-бързо от всякога.
Използвайки технологията за анализ на изображения, фирмите могат да минимизират грешките при въвеждане на данни и да намалят разходите за труд, като същевременно повишават точността и ефективността на своите операции. Това води до подобрена способност за вземане на решения и по-точни резултати, които се извличат от много по-големи масиви от данни, отколкото това, което може да се постигне само с помощта на традиционни методи.

Подобрено вземане на решения

Използването на анализ на изображения в бизнеса за подпомагане на вземането на решения може да доведе до подобрена ефективност и да помогне на организациите да управляват по-добре своите ресурси. Чрез различните използвани техники и технологии една организация има способността бързо да обработва и анализира изображения от различни източници. Това им помага да вземат разумни решения почти мигновено.

Анализът на изображения може да помогне на организациите да сортират, идентифицират и оценят данни, за да приоритизират задачи или стратегически цели. Той също така позволява бърз анализ на сложни модели в изображенията, което спестява ценно време при задачи за вземане на решения от по-високо ниво. Освен това анализът на изображението може да помогне на компаниите да открият тенденции или повтарящи се проблеми, които иначе може да са останали незабелязани.

Организациите все повече използват силата на технологиите за анализ на изображения като приложения за изкуствен интелект (AI) и машинно обучение (ML), за да създават прогнозни модели, които им дават представа какво ще се случи по отношение на поведението на клиентите и пазарните условия в бъдеще. В този момент екипите за пазарни анализи непрекъснато сканират изображения, които са събрали от източници като уебсайтове на конкуренти и цифрови канали. С правилните инструменти тези екипи могат бързо да определят как клиентите взаимодействат с продуктите или услугите на дадена организация, за да изградят практични прозрения, които осигуряват конкурентно предимство пред другите в индустрията.

Анализът на изображения играе неразделна роля в бизнес операциите днес, като предоставя на организациите достъп до ценни прозрения, управлявани от данни, които стимулират растежа и напредъка по-бързо от всякога.

Как да използвате анализ на изображения

Анализът на изображенията е ефективен начин за обработка на големи количества данни за изображения и извличане на полезна информация от тях. Анализът на изображението включва използването на компютърни алгоритми за определяне на значението на изображението. Може да се използва за различни задачи като разпознаване на обекти, лицево разпознаване и сегментиране на изображения. В този раздел ще обсъдим как може да се използва анализът на изображения и някои от неговите приложения.

Сегментиране на изображението

Сегментирането на изображения е клон на обработката на изображения, при който изображението се разделя на множество сегменти или региони, които заедно съставляват цялото изображение. Всеки сегмент представлява област на интерес в рамките на изображението и може да се разглежда като отделен обект сам по себе си. Целта на сегментирането е да опрости и/или промени представянето на изображение в нещо, което е по-смислено и по-лесно за анализ. Техниките за сегментиране се използват в медицинската образна диагностика за различни задачи, вариращи от идентифициране на анатомични структури до наблюдение на прогресията на заболяването. В допълнение, алгоритмите за сегментиране са ключови компоненти в автоматизираните системи за наблюдение и могат да се използват за роботизирани навигационни задачи и откриване на обекти.

Алгоритмите за сегментиране обикновено разчитат или на методи, базирани на пиксели, или на методи, базирани на класификация. Методите, базирани на пиксели, използват индикации като цвят или текстура, за да разделят изображение на отделни сегменти. Като алтернатива методите, базирани на класификация, комбинират категории въз основа на описателни характеристики като форма или текстура, за да групират автоматично пикселите заедно в подходящи сегменти/обекти.

Сегментирането, базирано на пиксели, обикновено има за цел да раздели обектите по техните стойности на интензитет или контраст чрез изчисляване на глобална статистика (напр. средна стойност) за цял регион. Подходите, базирани на класификация, често изискват ръчно въвеждане и етикетиране, преди алгоритъмът да започне да работи; тези методи обаче са много мощни, когато се работи с големи набори от данни или неизвестни типове данни, които не могат да бъдат успешно разделени, като се използват само стойности на пиксели.

Класификация на изображенията

Класификацията на изображения е процес на използване на компютърни алгоритми за прогнозиране и обозначаване на класове в дадено изображение. В този процес е обичайно да има „колекция“ от етикетирани изображения за обучение, които служат като входни данни в алгоритъм за обучение. Въз основа на тези тренировъчни изображения характеристики като размер, форма и цвят се извличат от изображението и се използват за класификация на изображението. Тази техника позволява по-точни резултати в сравнение с ръчното етикетиране, при което хората могат да направят грешки поради грешни класификации или грешки в етикетирането.

Като се има предвид неизвестно изображение, може да се приложи съществуващ класификатор, който след това присвоява на този специфичен вход изходна категория според предварително зададения брой отделни класове. Някои примерни употреби на това варират от автономни системи за шофиране на автомобили, които им дават възможности за разпознаване на обекти, до разпознаване на лица в биометрични приложения. Освен това наличието на точни етикетирани данни чрез класифициране на изображения може да даде значително по-добра представа за нашата среда чрез използване на огромни правителствени набори от данни за по-нататъшен анализ – особено в корелациите между типове обекти и бизнес приложения, като анализ на търговия на дребно или анализ на развлечения.

От внедряване на невронни мрежи с техники за оптимизация на GPU, за да се получи паралелна обработка до различни форми на машинно обучение – има безброй начини, по които човек може да обучи AI модели или да използва техники за дълбоко обучение в областта на класификацията на изображенията; въпреки че обучението без надзор все още има доста препятствия, които пречат на изследователите да ги използват напълно при максимален потенциал, тези методи все още се изследват и изследват активно. По този начин разбирането как да ги внедрите изисква цялостно разбиране на алгоритмите за компютърно зрение, както и сериозни технически познания, включващи задните инженерни практики като скриптови езици като Python за целите на внедряването, заедно с интимен опит за нововъзникващи технологии като блокчейн или инфраструктура без сървър изпълнения

Откриване на обект

Откриването на обекти е компютърно базирана технология и техника за осигуряване на точност при анализа на набор от данни за изображения. Тази технология използва различни сложни алгоритми за идентифициране на обекти и техните характеристики в лесно идентифицирани изображения. Той играе основна роля в много области, като криминалистика, медицинска наука, индустриална автоматизация, лицева идентификация и автоматизирани системи за инспекция.

Откриването на обекти включва анализиране или събиране на данни за определяне на размера, формата и други свойства на конкретни обекти в изображението. Този тип анализ на изображения може да включва идентифициране на обекти въз основа на техния цвят, текстура или дори формите, които създават, когато са поставени заедно. Използването на математически модели и статистически методи прави задачата много по-лесна за днешните компютри.

Основната цел тук е да се идентифицира точно всеки обект, който се появява в набор от данни за изображения, като се използват присвоените му атрибутни етикети. Алгоритъмът трябва да бъде обучен предварително с много данни, включително „добри“ примери за точни прогнози за характеристиките на всеки целеви обект, преди да започне обучението. След като обучението приключи и прогнозирането е успешно, то ще бъде последвано от фази като извод, при който очакваният резултат от даден вход работи с резултатите, получени от по-ранни проучвания.

Технологии като алгоритми за дълбоко обучение (DL) помагат с разрешаването на множество слоеве, които заедно работят за постигане на по-точни резултати в рамките на по-кратък период от време, отколкото традиционните методи биха могли да осигурят, преди да станат достъпни в този тип хардуерна настройка за обработка, използвана днес. В крайна сметка това прави начини, подпомагани от изкуствен интелект, като Deep Learning, по-привлекателни от конвенционалните подходи, тъй като те значително намаляват грешките, като същевременно осигуряват ефективни показатели за точност на откриване на обекти, които могат лесно да произвеждат изход и в сценарии в реално време.

Инструменти за анализ на изображения

Анализът на изображението е процес, който включва извличане на значима информация от изображения чрез неговите изчислителни методологии. Този процес се използва в различни области, като медицински изображения, изкуствен интелект и дистанционно наблюдение. За щастие има различни инструменти за анализ на изображения, които правят процеса по-лесен и по-ефективен. Нека разгледаме някои от наличните инструменти за анализ на изображения.

OpenCV

OpenCV е библиотека от програмни функции, насочени главно към компютърно зрение в реално време. Поддържа различни Windows, Linux, платформи и други софтуерни платформи и затова често се използва за анализ на изображения и задачи за обработка на изображения. Областите на приложение на OpenCV включват: компютърно зрение, разпознаване на лица, идентификация на обекти, проследяване на движение, сегментиране и разпознаване.

OpenCV предлага широка гама от мощни инструменти, които могат да се използват за изпълнение на сложни задачи като откриване на обекти, лицево разпознаване, автоматично извличане на функции и други. Има активна общност, която предоставя удобни за потребителя решения на често срещани проблеми. Библиотеката е проектирана да се интегрира с много езици за програмиране като C++, Java или Python. Библиотеката позволява на разработчиците да работят с изображения на желаните от тях езици, като по този начин намалява значително времето за разработка. OpenCV поддържа всякакъв тип данни (като изображения в 2D и 3D формация), което го прави най-гъвкавият инструмент сред всички библиотеки за обработка на изображения, налични днес.

Инструментите, включени в OpenCV са:
- Филтриране на изображения
-Сегментиране на обекти
-Характеристики за извличане
- Съвпадение и класификация на характеристиките
-Проследяване на обекти и анализ на движението
-3D реконструкция за изследване на обекти

Неговите инструменти се използват широко за автоматизирана визуална проверка в индустриални настройки поради предимствата му като ниска консумация на памет, бързо изпълнение на повечето платформи (особено вградени), преносимост между системи, използващи стандартни библиотеки като OpenMPI/MPI4Py. Лицензът му с отворен код го прави още по-привлекателен за потребители, които искат да го използват без каквито и да било плащания на роялти или лицензи от компании или организации като mathworks и т.н.

TensorFlow

TensorFlow е софтуерна библиотека с отворен код, използвана за разработване и обучение на модели за дълбоко обучение. Системите за дълбоко обучение, като например модели за анализ на изображения, са изградени от множество слоеве неврони, които обработват входни данни, като например картина. TensorFlow позволява на разработчиците по-лесно да разработват и внедряват най-съвременни модели за дълбоко обучение, които могат да се използват във визията, обработката на естествения език и други области.

Основното предимство от използването на TensorFlow е, че предоставя лесен начин за бързо и ефективно създаване и внедряване на мощни модели за машинно обучение. TensorFlow също поддържа широк набор от приложения в MacOS, Windows, Linux и мобилни платформи. И тъй като е с отворен код и има богата поддръжка от общността, можете да използвате съществуващи инструменти в процеса на разработка, без да се налага да преоткривате колелата или да отделяте допълнително време за отстраняване на грешки в код от нулата.

В допълнение към обучението на нови модели от нулата, TensorFlow също ви позволява да използвате повторно предварително обучени модели за трансфер на обучение или фина настройка на специфични набори от проблеми. Това прави възможно бързото изграждане на персонализирани решения, съобразени с конкретни проблеми, като същевременно се възползвате от съществуващите знания, вградени в съществуващите мрежи. С тази гъвкавост в ръка, разработчиците могат да започнат да експериментират с различни архитектури по-бързо от всякога - пускането им в действие с висока точност води за нула време

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision е мощен инструмент за обработка на изображения, предназначен да помогне на бизнеса да анализира изображения и да получи ценна информация. Базиран е на същата технология, използвана от Google Photos, което го прави надежден и лесен за използване. Този базиран на облак инструмент позволява на фирмите да обработват бързо големи количества изображения, да откриват лица, да идентифицират обекти и да извличат текст, като същевременно избягват ръчния труд.

Друга страхотна функция на Google Cloud Vision е способността му да идентифицира обекти от широк спектър от категории като животни или продукти. С функцията „откриване на лого“ потребителите могат да се свързват с марки като Facebook или Instagram за подробна информация за проследяване и анализ. Функцията „разпознаване на забележителности“ помага на потребителите да забелязват забележителности около тях и да разбират по-добре местната си култура за миг.

Освен възможностите за разпознаване на обекти, Google Cloud Vision също предоставя на потребителите анализ на настроението, както и инструмент за автоматизирани надписи за изображения — идеален за моментален анализ! Освен това този инструмент предлага възможности за лицево разпознаване, които са чудесни за маркетингови цели, тъй като откриват атрибути като възраст и пол с висока точност. И накрая, възможностите за извличане на ключови думи позволяват на потребителите бързо да сканират входни изображения, докато намират подходящи ключови думи, които могат да бъдат използвани в по-късни процеси или приложения.

В заключение, Google Cloud Vision е страхотна опция, когато търсите инструмент за обработка на изображения, който да помогне на бизнеса да анализира своите изображения по-ефективно от всякога!

Заключение

Анализът на изображения е мощен инструмент за събиране на информация от цифрови изображения. Може да се използва в много различни области като медицина, автомобилостроене и фотография. Ползите от използването на анализ на изображения са многобройни и могат да спестят време, пари и усилия. В тази статия разгледахме основите на анализа на изображения, какво представлява той и как може да ви бъде полезен. Обсъдихме също различните видове анализи и най-добрите практики за успешен анализ на изображения. В заключение, очевидно е, че анализът на изображения е мощен инструмент за събиране на прозрения и вземане на информирани решения, базирани на данни.

Oбобщение

Изборът на печено за вашето кафе зависи от вкуса и силата, които предпочитате, както и от вашите регионални предпочитания. Различните печени предлагат широка гама от имена и цветови категории, но като цяло светлите печени ще имат по-мек вкус и малко по-високо съдържание на кофеин, докато тъмните печени са по-горчиви с по-малко киселинност. Популярните видове от всеки включват Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French. Независимо дали сте фен на светло или тъмно кафе на зърна — или някъде по средата — не забравяйте да попитате, преди да купите, за да получите точно това, което търсите!

Допълнителна информация

Използването на анализ на изображения за получаване на представа и извличане на заключения от изображения става все по-популярно в широк спектър от индустрии, от здравеопазването до сигурността. Ако искате да научите повече за тази технология, разгледайте следните ресурси:

Статии и уроци
-„Анализ на изображения: какво е това и как да го използваме“ от Oracle
- „Въведение в анализа на изображения за хора, които не знаят нищо за анализа на изображения“ от Кент Уудард
-„8 стъпки към разбирането на анализа и обработката на изображения в машинното обучение“ от Виктор Шарпене
Книги и публикации
- Обработка на изображения: Принципи и приложения от Милан Сонка и др.
-Компютърно и машинно зрение – Теория, алгоритми, практически аспекти (4-то издание) от ER Davies
-Цифрова обработка на изображения с OpenCV – Библиография (версия 4.1), съставена от Дейвид Дардас Уеб семинари и подкасти
-Уебинар за компютърно зрение чрез машинно обучение, организиран от Treehouse AI
-Machine Learning Fundamentals Podcast, хостван от Google Cloud Platform. Има и много други книги, статии, уебинари, подкасти, семинари и други налични ресурси, които могат да ви помогнат да разберете по-добре методологията за анализ на изображения, както и как да я използвате за конкретни приложения.

Здравейте, аз съм Ким, майка и ентусиаст на stop-motion с опит в създаването на медии и уеб разработката. Имам огромна страст към рисуването и анимацията и сега се гмуркам с главата напред в света на стоп-кадъра. С моя блог споделям наученото с вас, момчета.