Analiza slike: šta je to i kako je koristiti

by kim Ažurirano: Juni 29, 2022

Analiza slike je moćan alat za izdvajanje informacija iz slika.

Ovo se može koristiti u različite svrhe, od praćenja promjena u okruženju do prepoznavanja lica do analize medicinskih slika.

U ovom članku ćemo vam dati kratak uvod u analizu slike i kako je možete koristiti. Pokriti ćemo definiciju analize slike, različite dostupne tehnike i alate, te potencijalne primjene analize slike.

Definicija analize slike

Analiza slike je alat koji se koristi za dobijanje uvida digitalni slike. Obično se koristi u raznim oblastima kao što su medicina, naučna istraživanja, nadzor, obrada slika i mnogim drugim.

U suštini, to je proces prikupljanja podataka sa slike i analize podataka kako bi se dobile informacije o sadržaju slike. Analiza slike pomaže u pružanju informacija o kvaliteti ili karakteristikama slike kao što su njena veličina, oblik, intenzitet/svjetlina, boja kompoziciju ili njen tlocrt.

Postoji nekoliko tehnika koje se koriste u analizi slike, kao što su tehnike prostorne transformacije poput ekstrakcije podslike i obrade blokova; tehnike izdvajanja karakteristika koje pronalaze tačke ili regione od interesa pomoću detektora ivica ili algoritama za praćenje granica; tehnike klasifikacije koje klasifikuju objekte u kategorije; tehnike segmentacije koje analiziraju objekte iz pozadine; i algoritmi za prepoznavanje uzoraka koji prepoznaju objekte koristeći statističke metode.

Korištenjem alata za analizu slika za aplikacije kao što su detekcija objekata i prepoznavanje lica, može poboljšati korisničko iskustvo pri korištenju digitalnih medija. Takođe je moguće koristiti analizu za naučna istraživanja kako bi se procenile korelacije između definisanih granica unutar jedne ili grupe slika. Konačno, ovu tehnologiju također značajno koriste medicinski profesionalci u različitim specijalnostima, uključujući radiologiju i patologiju za dijagnosticiranje različitih stanja na osnovu skeniranih slika uzetih od pacijenata.

Vrste analize slike

Analiza slike je ekstrakcija značajnih informacija iz digitalnih slika. To je vrlo širok pojam koji pokriva mnogo različitih vrsta zadataka u vezi sa slikom, uključujući prepoznavanje i identifikaciju objekata, mjerenje oblika, prepoznavanje uzoraka, analizu scene i klasifikaciju.

Postoje mnoge vrste tehnika analize slike; neki od najčešćih uključuju:
-Pixel-bazirana/prostorna analiza – Ova vrsta analize uključuje ručno brojanje pojedinačnih piksela ili klastera piksela za mjerenje područja (veličina, oblik) i gustine (distribucija).
-Statistička analiza – Ovaj pristup koristi statističke metode za procjenu karakteristika povezanih s regijama unutar slike, kao što su kontrast ili svjetlina.
-Mašinsko učenje/vještačka inteligencija – Algoritmi umjetne inteligencije (AI) omogućavaju snažne zadatke automatizirane obrade slike kao što je detekcija objekata ili semantička segmentacija korištenjem konvolucionih neuronskih mreža (CNN).
-Analiza teksture – Ova tehnika mjeri kako su elementi unutar slike raspoređeni jedni u odnosu na druge u smislu teksture – varijacije u nivoima sive ili bojama na velikoj površini.
-Analiza histograma – Analiza histograma obično uključuje mjerenje statističkih distribucija unutar slike kao što su kontrast, svjetlina, nijansa i zasićenost.
-Tehnike filtriranja – Tehnike filtriranja uključuju matematičke operacije na čitavom nizu obrađenog intenziteta koje modifikuju određene delove niza uz očuvanje drugih. Filteri se često koriste za poboljšanje ivica ili uklanjanje šuma sa slike zaglađivanjem ovih neželjenih područja.
- Tehnike Fourierove transformacije – Ova metoda koristi Fourierove transformacije koje razlažu slike na nekoliko komponenti na osnovu frekvencijskih opsega i/ili orijentacija prisutnih u ulaznom okviru. Ovo omogućava izolaciju dijelova i objekata koji mogu imati posebne karakteristike u odnosu na cjelokupni izgled ostalih komponenti u okviru – kao što su tekstura ili razlike u obliku – omogućavajući lakše otkrivanje objekata tokom procesa segmentacije.

Prednosti analize slike

Analiza slike je neprocjenjiv alat za sticanje uvida iz digitalnih slika. Koristi se za prepoznavanje obrazaca, identifikaciju objekata i izdvajanje značajnih informacija iz medija. Od medicinskih istraživanja do prepoznavanja lica, analiza slike može koristiti širokom spektru industrija. Ovdje ćemo istražiti prednosti analize slike i kako se ona može koristiti za poboljšanje različitih polja.

Poboljšano korisničko iskustvo

Analiza slike može pomoći u poboljšanju korisničkog iskustva, omogućavajući kompanijama da brzo i precizno shvate želje kupaca. Implementacijom tehnika analize slika, preduzeća mogu koristiti podatke iz slika kao što su demografija, lokacije i emocionalni odgovori kako bi bolje ciljali svoje oglašavanje ili personalizirali sadržaj za kupce. Korištenje ovih podataka može dovesti do poboljšanog angažmana s kupcima, kao i do povećanja prodaje za kompaniju.

Analiza slike takođe pomaže preduzećima da bolje razumeju kontekst svojih slika. Na primjer, tehnologija prepoznavanja boja omogućava kompanijama da identificiraju boje na slici i utvrde kako su povezane s proizvodima ili uslugama. Ove informacije mogu pomoći preduzećima da steknu razumijevanje o ponašanju kupaca u vezi s određenom uslugom ili proizvodom. Pored toga, preduzeća mogu koristiti tehnologiju prepoznavanja objekata da identifikuju objekte na slici i bolje razumiju preferencije kupaca na osnovu objekata koje preferiraju.

Konačno, analiza slike omogućava preduzećima da brže prikupe podatke, a da pritom zadrže tačnost u procesu. Kompanije više ne moraju ručno pregledavati stotine slika kada pokušavaju da odrede želje kupaca; oni su u stanju da automatizuju ovaj proces koristeći tehnike analize slika koje značajno poboljšavaju efikasnost, a da pritom dobijaju tačne rezultate iz analize slika. To znači da kupci dobijaju pristup personaliziranom oglašavanju brže nego ikada prije, omogućavajući kompanijama da svojim klijentima pruže bolje cjelokupno korisničko iskustvo.

Povećana preciznost i efikasnost

Analiza slike pruža brojne prednosti za preduzeća, uključujući povećanu tačnost i efikasnost. Analizom slika umjesto oslanjanja na ručne ili tekstualne metode, analiza slike može značajno smanjiti greške u unosu podataka i ubrzati vrijeme obrade zadanog zadatka.

Analiza slike takođe eliminiše potrebu za ručnim probiranjem velikih količina informacija. Umjesto toga, algoritam može brzo pronaći relevantne podatke i identificirati obrasce koje će ljudi lako interpretirati. Ovo ubrzava proces donošenja odluka i minimizira potencijalne skupe greške zbog ljudske greške ili previda.

Osim toga, analiza slike olakšava brzo prepoznavanje obrazaca u nevjerovatno velikim skupovima podataka za koje bi bile potrebne hiljade radnih sati da se ručno pregledaju. Ovo drastično smanjuje troškove rada, a istovremeno povećava preciznost i efikasnost. Analiza imidža također omogućava organizacijama da kvantificiraju trendove koje bi inače propustile tradicionalnim metodama, pomažući im da donesu bolje odluke brže nego ikada prije.
Koristeći tehnologiju analize slike, preduzeća mogu minimizirati greške u unosu podataka i smanjiti troškove rada, dok istovremeno povećavaju tačnost i efikasnost u svom radu. Ovo dovodi do poboljšane sposobnosti donošenja odluka i preciznijih rezultata koji su izvedeni iz mnogo većih skupova podataka nego što bi se moglo postići korištenjem samo tradicionalnih metoda.

Poboljšano donošenje odluka

Upotreba analize imidža u preduzećima kao pomoć pri donošenju odluka može dovesti do poboljšanja efikasnosti i pomoći organizacijama da bolje upravljaju svojim resursima. Kroz različite uključene tehnike i tehnologije, organizacija ima mogućnost da brzo obrađuje i analizira slike iz različitih izvora. To im pomaže da donesu razumne odluke gotovo trenutno.

Analiza slike može pomoći organizacijama da sortiraju, identifikuju i procijene podatke kako bi odredile prioritete zadataka ili strateških ciljeva. Takođe omogućava brzu analizu komplikovanih obrazaca unutar slika, što štedi dragoceno vreme na zadacima donošenja odluka višeg nivoa. Osim toga, analiza imidža može pomoći kompanijama da otkriju trendove ili ponavljajuće probleme koji bi inače mogli ostati neprimijećeni.

Organizacije sve više koriste moć tehnologija za analizu slika kao što su aplikacije za umjetnu inteligenciju (AI) i strojno učenje (ML) kako bi stvorile prediktivne modele koji im daju uvid u ono što će se dogoditi u smislu ponašanja kupaca i tržišnih uslova u budućnosti. U ovom trenutku, timovi za tržišnu analitiku neprestano skeniraju slike koje su prikupili iz izvora kao što su web stranice konkurenata i digitalni kanali. Uz prave alate, ovi timovi mogu brzo utvrditi kako klijenti stupaju u interakciju s proizvodima ili uslugama organizacije kako bi izgradili praktične uvide koji pružaju konkurentsku prednost u odnosu na druge u industriji.

Analiza imidža danas igra integralnu ulogu u poslovnim operacijama pružajući organizacijama pristup vrijednim uvidima vođenim podacima koji stimulišu rast i napredak brže nego ikada prije.

Kako koristiti analizu slike

Analiza slike je efikasan način za obradu velikih količina slikovnih podataka i izvlačenje korisnih informacija iz njih. Analiza slike uključuje korištenje kompjuterskih algoritama za određivanje značenja slike. Može se koristiti za razne zadatke kao što su prepoznavanje objekata, prepoznavanje lica i segmentacija slike. U ovom dijelu ćemo razgovarati o tome kako se može koristiti analiza slike i neke od njenih primjena.

Segmentacija slike

Segmentacija slike je grana obrade slike u kojoj se slika dijeli na više segmenata, ili regija, koji zajedno čine cijelu sliku. Svaki segment predstavlja područje od interesa unutar slike i može se smatrati zasebnim objektom. Cilj segmentacije je pojednostaviti i/ili promijeniti reprezentaciju slike u nešto što je smislenije i lakše analizirati. Tehnike segmentacije koriste se u medicinskom snimanju za različite zadatke, u rasponu od identifikacije anatomskih struktura do praćenja progresije bolesti. Osim toga, algoritmi segmentacije su ključne komponente u automatiziranim sistemima nadzora i mogu se koristiti za robotske navigacijske zadatke i detekciju objekata.

Algoritmi segmentacije se uglavnom oslanjaju na metode zasnovane na pikselima ili metode zasnovane na klasifikaciji. Metode zasnovane na pikselima koriste indikacije kao što su boja ili tekstura za podjelu slike na zasebne segmente. Alternativno, metode zasnovane na klasifikaciji kombinuju kategorije zasnovane na opisnim karakteristikama kao što su oblik ili tekstura kako bi se pikseli automatski grupirali u odgovarajuće segmente/objekte.

Segmentacija zasnovana na pikselima obično ima za cilj da odvoji objekte po njihovom intenzitetu ili vrednostima kontrasta izračunavanjem globalne statistike (npr. srednje vrednosti) za čitav region. Pristupi zasnovani na klasifikaciji često zahtevaju ručni unos i označavanje pre nego što algoritam počne da radi; međutim, ove metode su vrlo moćne kada se radi o velikim skupovima podataka ili nepoznatim tipovima podataka koji se ne mogu uspješno razdvojiti koristeći samo vrijednosti piksela.

Klasifikacija slika

Klasifikacija slika je proces upotrebe kompjuterskih algoritama za predviđanje i označavanje klasa na datoj slici. U ovom procesu, uobičajeno je imati “kolekciju” označenih slika treninga koje služe kao ulaz u algoritam učenja. Na osnovu ovih slika za obuku, karakteristike kao što su veličina, oblik i boja se izdvajaju iz slike i koriste za klasifikaciju slika. Ova tehnika omogućava preciznije rezultate u poređenju s ručnim označavanjem, gdje ljudi mogu pogriješiti zbog pogrešnih klasifikacija ili grešaka u označavanju.

S obzirom na nepoznatu sliku, može se primijeniti postojeći klasifikator koji zatim ovom specifičnom ulazu dodjeljuje izlaznu kategoriju prema unaprijed definiranom broju različitih klasa. Neki primjeri korištenja ovoga kreću se od autonomnih sistema za vožnju automobila koji mu daju mogućnosti prepoznavanja objekata do detekcije lica u biometrijskim aplikacijama. Osim toga, posedovanje tačnih označenih podataka putem klasifikacije slika može pružiti znatno bolji uvid u naše okruženje korišćenjem ogromnih vladinih skupova podataka za dalju analizu – posebno u korelacijama između tipova objekata i poslovnih aplikacija kao što su maloprodajna analiza ili analitika zabave.

Od implementacije neuronskih mreža sa tehnikama optimizacije GPU-a u cilju postizanja paralelne obrade do različitih oblika mašinskog učenja – postoji bezbroj načina na koje se mogu trenirati AI modeli ili koristiti tehnike dubokog učenja u polju klasifikacije slika; iako učenje bez nadzora još uvijek ima dosta prepreka koje sprečavaju istraživače da ih u potpunosti iskoriste u maksimalnom potencijalu, ove metode se još uvijek aktivno istražuju i istražuju. Stoga razumijevanje kako ih implementirati zahtijeva sveobuhvatno razumijevanje algoritama kompjuterskog vida kao i snažno tehničko znanje koje uključuje pozadinske inženjerske prakse kao što su skript jezici kao što je Python za potrebe implementacije, zajedno s poznavanjem novih tehnologija kao što je blockchain ili infrastruktura bez servera. implementacije

Detekcija objekata

Detekcija objekata je kompjuterski zasnovana tehnologija i tehnika za osiguravanje tačnosti u analizi skupa podataka slike. Ova tehnologija koristi različite sofisticirane algoritme za identifikaciju objekata i njihovih karakteristika na slikama koje se lako prepoznaju. On igra važnu ulogu u mnogim oblastima, kao što su forenzika, medicinska nauka, industrijska automatizacija, identifikacija lica i automatizovani sistemi inspekcije.

Detekcija objekata uključuje analizu ili prikupljanje podataka za određivanje veličine, oblika i drugih svojstava određenih objekata na slici. Ova vrsta analize slike može uključivati ​​identifikaciju objekata na osnovu njihove boje, teksture ili čak oblika koje stvaraju kada su postavljeni zajedno. Korištenje matematičkih modela i statističkih metoda današnjim računarima znatno olakšava zadatak.

Primarni cilj ovdje je precizno identificirati svaki objekt koji se pojavljuje u skupu podataka slike korištenjem dodijeljenih oznaka atributa. Algoritam se mora prethodno uvježbati s puno podataka, uključujući 'dobre' primjere za tačna predviđanja o karakteristikama svakog ciljanog objekta prije početka obuke. Nakon što je obuka završena i predviđanje je uspješno, slijedit će ga faze kao što je zaključivanje gdje očekivani ishod iz datog inputa funkcionira s rezultatima dobivenim iz ranijih studija.

Tehnologija poput algoritama dubokog učenja (DL) pomaže u omogućavanju više slojeva koji zajedno rade na postizanju preciznijih rezultata u kraćem vremenskom okviru nego što su to tradicionalne metode mogle pružiti prije nego što su postale dostupne u okviru ove vrste hardverske postavke za obradu koja se koristi danas. Na kraju krajeva, to čini načine potpomognute umjetnom inteligencijom kao što je duboko učenje privlačnijima od konvencionalnih pristupa jer uvelike smanjuju greške, a istovremeno pružaju efikasne metrike točnosti detekcije objekata koje mogu lako proizvesti izlaz iu scenarijima u stvarnom vremenu.

Alati za analizu slike

Analiza slike je proces koji uključuje izdvajanje značajnih informacija iz slika pomoću svojih računskih metodologija. Ovaj proces se koristi u raznim poljima, kao što su medicinsko snimanje, umjetna inteligencija i daljinsko ispitivanje. Srećom, postoji niz alata koji su dostupni za analizu slike, čineći proces lakšim i efikasnijim. Pogledajmo neke od dostupnih alata za analizu slike.

OpenCV

OpenCV je biblioteka programskih funkcija uglavnom usmjerenih na kompjuterski vid u realnom vremenu. Podržava različite Windows, Linux, platforme i druge softverske platforme i stoga se često koristi za analizu slika i zadatke obrade slika. Područja primjene OpenCV-a uključuju: kompjuterski vid, prepoznavanje lica, identifikaciju objekata, praćenje pokreta, segmentaciju i prepoznavanje.

OpenCV nudi širok spektar moćnih alata koji se mogu koristiti za obavljanje složenih zadataka kao što su detekcija objekata, prepoznavanje lica, automatsko izdvajanje karakteristika i još mnogo toga. Ima aktivnu zajednicu koja pruža jednostavna rješenja za uobičajene probleme. Biblioteka je dizajnirana da se integriše sa mnogim programskim jezicima kao što su C++, Java ili Python. Biblioteka omogućava programerima da rade sa slikama na njihovim željenim jezicima, čime se značajno smanjuje vreme razvoja. OpenCV podržava bilo koju vrstu podataka (kao što su slike u 2D i 3D formaciji) što ga čini najsvestranijim alatom među svim bibliotekama za obradu slika koje su danas dostupne.

Alati uključeni u OpenCV su:
-Filtriranje slika
-Segmentacija objekata
-Posjeduje ekstrakciju
-Uparivanje i klasifikacija karakteristika
-Praćenje objekata i analiza kretanja
-3D rekonstrukcija objekata za proučavanje

Njegovi alati se naširoko koriste za automatizovanu vizuelnu inspekciju u industrijskim okruženjima zbog svojih prednosti kao što su niska potrošnja memorije, brzo izvršenje na većini platformi (posebno na ugrađenim), prenosivost između sistema koji koriste standardne biblioteke poput OpenMPI/MPI4Py. Njegova licenca otvorenog koda čini ga još privlačnijim za korisnike koji ga žele koristiti bez ikakvih plaćanja tantijema ili licenci kompanija ili organizacija kao što su matematika itd...

TensorFlow

TensorFlow je softverska biblioteka otvorenog koda koja se koristi za razvoj i obuku modela dubokog učenja. Sistemi dubokog učenja, kao što su modeli analize slike, izgrađeni su od više slojeva neurona koji obrađuju ulazne podatke, kao što je slika. TensorFlow omogućava programerima da lakše razviju i implementiraju najsavremenije modele dubokog učenja koji se mogu koristiti u viziji, obradi prirodnog jezika i drugim područjima.

Glavna prednost upotrebe TensorFlow-a je da pruža jednostavan način za brzo i efikasno kreiranje i implementaciju moćnih modela mašinskog učenja. TensorFlow takođe podržava širok spektar aplikacija na MacOS, Windows, Linux i mobilnim platformama. A budući da je otvorenog koda i ima bogatu podršku zajednice, možete koristiti postojeće alate u svom razvojnom procesu bez potrebe da ponovo izmišljate točak ili trošite dodatno vrijeme na otklanjanje grešaka koda od nule.

Pored obuke novih modela od nule, TensorFlow vam takođe omogućava da ponovo koristite unapred obučene modele za transfer učenja ili fino podešavanje na određenim skupovima problema. Ovo omogućava brzu izgradnju prilagođenih rješenja prilagođenih određenim problemima uz korištenje prednosti postojećeg znanja ugrađenog u postojeće mreže. Uz ovu fleksibilnost u ruci, programeri mogu početi eksperimentirati s različitim arhitekturama brže nego ikada prije — njihovo pokretanje i rad s visokom preciznošću rezultira u kratkom vremenu

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision je moćan alat za obradu slika dizajniran da pomogne preduzećima da analiziraju slike i steknu vrijedne uvide. Zasnovan je na istoj tehnologiji koju koriste Google Photos, što ga čini pouzdanim i jednostavnim za korištenje. Ovaj alat zasnovan na oblaku omogućava preduzećima da brzo obrađuju velike količine slika, detektuju lica, identifikuju objekte i izdvajaju tekst, a da pritom izbegavaju ručni rad.

Još jedna sjajna karakteristika Google Cloud Visiona je njegova sposobnost da identifikuje objekte iz širokog spektra kategorija poput životinja ili proizvoda. Sa funkcijom „detekcije logotipa“, korisnici se mogu povezati s brendovima poput Facebooka ili Instagrama radi detaljnih informacija o praćenju i analizi. Funkcija „otkrivanja orijentira“ pomaže korisnicima da uočavaju znamenitosti oko sebe i bolje razumiju svoju lokalnu kulturu u trenu.

Osim mogućnosti prepoznavanja objekata, Google Cloud Vision također korisnicima pruža analizu osjećaja, kao i automatizirani alat za titlove za slike — savršen za trenutnu analizu! Osim toga, ovaj alat nudi mogućnosti prepoznavanja lica koje su odlične za marketinške svrhe jer s velikom preciznošću otkrivaju atribute kao što su starost i spol. Konačno, mogućnosti izdvajanja ključnih riječi omogućavaju korisnicima da brzo skeniraju ulazne slike dok pronalaze relevantne ključne riječi koje se mogu koristiti u kasnijim procesima ili aplikacijama.

U zaključku, Google Cloud Vision je odlična opcija kada tražite alat za obradu slika koji će pomoći preduzećima da analiziraju svoje slike efikasnije nego ikada prije!

zaključak

Analiza slike je moćan alat za prikupljanje uvida iz digitalnih slika. Može se koristiti u mnogim različitim oblastima kao što su medicina, automobilizam i fotografija. Prednosti korištenja analize slike su brojne i mogu uštedjeti vrijeme, novac i trud. U ovom članku pogledali smo osnove analize slike, šta je to i kako vam može koristiti. Također smo razgovarali o različitim vrstama analiza i najboljim praksama za uspješnu analizu slike. U zaključku, evidentno je da je analiza slike moćan alat za prikupljanje uvida i donošenje odluka zasnovanih na informacijama.

rezime

Izbor pečenja za vašu kafu zavisi od ukusa i jačine koju preferirate, kao i od vaših regionalnih preferencija. Različiti pečenjari nude širok raspon naziva i kategorija boja, ali općenito, svijetla pečenja će imati blaži okus i nešto veći sadržaj kofeina, dok su tamna pečena gorka s manje kiselosti. Popularne vrste svake uključuju Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Bečki talijanski francuski. Bilo da ste ljubitelj svijetlih ili tamnih zrna kafe – ili negdje između – obavezno pitajte prije kupovine kako biste dobili upravo ono što tražite!

Daljnje čitanje

Upotreba analize slika za sticanje uvida i izvlačenje zaključaka iz slika postaje sve popularnija u širokom spektru industrija, od zdravstvene zaštite do sigurnosti. Ako želite saznati više o ovoj tehnologiji, razmotrite sljedeće resurse:

Članci i vodiči
-“Analiza slike: šta je to i kako je koristiti” od Oraclea
-„Uvod u analizu slike za ljude koji ne znaju ništa o analizi slike“ Kent Woodard
-„8 koraka ka razumijevanju analize i obrade slike u mašinskom učenju“ Victor Charpenay
Knjige i publikacije
-Obrada slike: Principi i primjena Milana Sonke i dr.
-Računar i mašinski vid – teorija, algoritmi, praktičnosti (4. izdanje) ER Davies
-Digitalna obrada slika sa OpenCV – Bibliografija (Ver 4.1) sastavio David Dardas Webinari i podkasti
-Vizija računara kroz mašinsko učenje Webinar koji vodi Treehouse AI
-Podcast Osnove mašinskog učenja koji hostuje Google Cloud Platform Tu su i mnoge druge knjige, članci, webinari, podcastovi, radionice i drugi resursi koji vam mogu pomoći da bolje razumete metodologiju analize slike, kao i kako da je koristite za određene aplikacije.

Zdravo, ja sam Kim, mama i zaljubljenik u stop-motion sa iskustvom u kreiranju medija i web razvoju. Imam ogromnu strast prema crtanju i animaciji, a sada zaranjam glavom u svijet stop-motiona. Sa svojim blogom, dijelim svoja saznanja sa vama.