Pag-analisar sa Imahe: Unsa Kini Ug Giunsa Kini Paggamit

ni kim Na-update: Hunyo 29, 2022

Ang pag-analisa sa imahe usa ka kusgan nga himan alang sa pagkuha sa kasayuran gikan sa mga imahe.

Mahimo kini gamiton alang sa lainlaing mga katuyoan, gikan sa pagsubay sa mga pagbag-o sa palibot hangtod sa pag-ila sa nawong hangtod sa pag-analisar sa mga medikal nga imahe.

Sa kini nga artikulo, hatagan ka namon usa ka mubo nga pasiuna sa pag-analisar sa imahe ug kung giunsa nimo kini magamit. Atong tabonan ang kahulugan sa pagtuki sa imahe, ang lainlaing mga teknik ug himan nga magamit, ug ang potensyal nga aplikasyon sa pagtuki sa imahe.

Kahubitan sa pagtuki sa hulagway

Ang pag-analisa sa imahe usa ka himan nga gigamit aron makuha ang panabut digital mga larawan. Kasagaran kini gigamit sa lainlaing natad sama sa medisina, panukiduki sa siyensya, pag-surveillance, pagproseso sa imahe, ug daghan pa.

Sa esensya, kini usa ka proseso sa pagkolekta sa datos gikan sa usa ka imahe ug pag-analisar sa datos aron makakuha og kasayuran bahin sa sulud sa imahe. Ang pag-analisa sa imahe makatabang sa paghatag kasayuran bahin sa kalidad o mga bahin sa usa ka imahe sama sa gidak-on, porma, intensity/luminosity, kolor komposisyon o plano sa salog niini.

Adunay ubay-ubay nga mga teknik nga gigamit sa pagtuki sa imahe sama sa spatial transformation techniques sama sa sub-image extraction ug block processing; adunay mga teknik sa pagkuha nga makit-an ang mga punto o rehiyon nga interesado gamit ang mga detektor sa kilid o mga algorithm sa pagsubay sa utlanan; mga teknik sa klasipikasyon nga nagklasipikar sa mga butang ngadto sa mga kategorya; mga teknik sa pagbahinbahin nga nag-parse sa mga butang gikan sa background; ug pattern recognition algorithms nga makaila sa mga butang gamit ang statistical method.

Pinaagi sa paggamit sa mga himan sa pag-analisa sa imahe para sa mga aplikasyon sama sa pagkakita sa butang ug pag-ila sa nawong, mahimo’g mapaayo ang kasinatian sa gumagamit kung mogamit digital media. Posible usab nga gamiton ang pagtuki alang sa siyentipikong panukiduki aron masusi ang mga correlasyon tali sa gitakda nga mga utlanan sulod sa usa o grupo sa mga imahe. Katapusan, kini nga teknolohiya gigamit usab sa kamahinungdanon sa mga medikal nga propesyonal sa tibuuk nga mga espesyalista lakip ang radiology ug patolohiya aron madayagnos ang lainlaing mga kondisyon base sa mga na-scan nga mga imahe nga gikuha gikan sa mga pasyente.

Mga tipo sa pagtuki sa imahe

Ang pagtuki sa imahe mao ang pagkuha sa makahuluganon nga kasayuran gikan sa digital nga mga imahe. Kini usa ka halapad kaayo nga termino nga naglangkob sa daghang lain-laing mga matang sa mga buluhaton nga may kalabutan sa imahe, lakip ang pag-ila ug pag-ila sa butang, pagsukod sa porma, pag-ila sa pattern, pag-analisar sa eksena ug klasipikasyon.

Adunay daghang mga matang sa mga teknik sa pag-analisar sa imahe; ang pipila sa mga mas komon naglakip sa:
-pixel-based/Spatial Analysis - Kini nga matang sa pagtuki naglakip sa mano-mano nga pag-ihap sa tagsa-tagsa ka pixel o clusters sa pixels aron masukod ang mga lugar (gidak-on, porma) ug mga densidad (distribusyon).
-Pag-analisa sa Estadistika - Kini nga pamaagi naggamit mga pamaagi sa istatistika aron mahibal-an ang mga bahin nga adunay kalabotan sa mga rehiyon sa sulod sa usa ka imahe sama sa pagtandi o kahayag.
-Pagtuon sa Makina / Artipisyal nga Kaalam - Ang mga algorithm sa Artipisyal nga paniktik (AI) makahimo sa kusog nga awtomatiko nga mga buluhaton sa pagproseso sa imahe sama sa pagkakita sa butang o pagbahin sa semantiko gamit ang convolutional neural network (CNNs).
-Pag-analisa sa Teksto - Kini nga teknik nagsukod kung giunsa ang mga elemento sa sulod sa usa ka imahe giapod-apod sa usag usa sa mga termino sa texture-ang pagkalainlain sa gray nga lebel o kolor sa usa ka dako nga lugar.
-Histogram Analysis - Ang histogram analysis kasagaran naglakip sa pagsukod sa statistical distributions sulod sa usa ka hulagway sama sa contrast, brightness, hue ug saturation.
-Mga Pamaagi sa Pagsala - Ang mga pamaagi sa pagsala naglakip sa mga operasyon sa matematika sa usa ka tibuuk nga naproseso nga intensity array nga nagbag-o sa pipila nga mga bahin sa array samtang gipreserbar ang uban. Ang mga filter kasagarang gigamit sa pagpausbaw sa mga ngilit o pagtangtang sa kasaba gikan sa usa ka hulagway pinaagi sa pagpahapsay niining dili gusto nga mga dapit.
-Fourier Transform Techniques - Kini nga pamaagi naggamit sa Fourier nga mga pagbag-o nga nag-decompose sa mga imahe ngadto sa daghang mga sangkap base sa frequency range ug/o mga oryentasyon nga anaa sa input frame. Gitugotan niini ang paglain sa mga bahin ug mga butang nga mahimo’g adunay partikular nga mga kinaiya kalabot sa ubang mga sangkap sa kinatibuk-ang hitsura sa frame - sama sa pagkalainlain sa texture o porma - nga makapadali nga makit-an ang butang sa panahon sa mga proseso sa pagbahin.

Mga Kaayohan sa Pagtuki sa Imahe

Ang pag-analisa sa imahe usa ka hinungdanon nga himan alang sa pag-angkon og mga panabut gikan sa digital nga mga imahe. Gigamit kini sa pag-ila sa mga pattern, pag-ila sa mga butang, ug pagkuha sa makahuluganon nga impormasyon gikan sa media. Gikan sa medikal nga panukiduki hangtod sa pag-ila sa nawong, ang pag-analisar sa imahe mahimong makabenepisyo sa daghang mga industriya. Dinhi atong susihon ang mga bentaha sa pag-analisar sa imahe ug kung giunsa kini magamit aron mapauswag ang lainlaing natad.

Gipalambo ang kasinatian sa kostumer

Ang pag-analisar sa imahe makatabang aron mapaayo ang mga kasinatian sa kostumer, nga gitugotan ang mga kompanya nga masabtan ang mga gusto sa kostumer nga dali ug tukma. Pinaagi sa pagpatuman sa mga teknik sa pag-analisa sa imahe, ang mga negosyo makagamit sa datos gikan sa mga imahe sama sa demograpiko, lokasyon, ug emosyonal nga mga tubag aron mas maayo nga ma-target ang ilang advertising o i-personalize ang sulud alang sa mga kustomer. Ang paggamit niini nga datos mahimong mosangpot sa mas maayo nga pakiglambigit sa mga kustomer ingon man usab sa dugang nga halin alang sa kompanya.

Ang pag-analisar sa imahe makatabang usab sa mga negosyo nga mas masabtan ang konteksto sa ilang mga imahe. Pananglitan, ang teknolohiya sa pag-ila sa kolor nagtugot sa mga kompanya sa pag-ila sa mga kolor sa usa ka imahe ug pagtino kung giunsa kini pag-uban sa mga produkto o serbisyo. Kini nga impormasyon makatabang sa mga negosyo nga makabaton og pagsabot sa mga kinaiya sa mga kustomer mahitungod sa usa ka partikular nga serbisyo o produkto. Dugang pa, ang mga negosyo mahimong mogamit sa teknolohiya sa pag-ila sa butang aron mailhan ang mga butang sa usa ka imahe ug mas masabtan ang mga gusto sa kustomer base sa mga butang nga gusto nila.

Sa katapusan, ang pag-analisar sa imahen makapahimo sa mga negosyo sa pagkolekta sa datos nga mas paspas samtang nagpadayon sa pagkasibu sa proseso. Ang mga kompanya dili na kinahanglan nga mano-mano nga magrepaso sa gatusan ka mga imahe kung mosulay sa pagtino sa gusto sa kustomer; hinoon makahimo sila sa pag-automate niini nga proseso gamit ang mga teknik sa pag-analisa sa imahe nga makapauswag pag-ayo sa pagkaepisyente samtang makakuha gihapon og tukma nga mga resulta gikan sa pagtuki niini sa mga hulagway. Kini nagpasabot nga ang mga kustomer makakuha og access sa personalized nga advertising nga mas paspas kaysa kaniadto, nga makapahimo sa mga kompanya sa paghatag sa usa ka mas maayo nga kinatibuk-ang kasinatian sa user alang sa ilang mga kustomer.

Dugang nga katukma ug kahusayan

Ang pag-analisa sa imahe naghatag daghang mga benepisyo alang sa mga negosyo, lakip ang dugang nga katukma ug kaepektibo. Pinaagi sa pag-analisar sa mga hulagway imbes nga magsalig sa manwal o text-based nga mga pamaagi, ang pag-analisar sa imahen makapakunhod pag-ayo sa mga sayop sa pagsulod sa datos ug makapadali sa oras sa pagproseso alang sa usa ka buluhaton.

Ang pag-analisar sa imahe nagwagtang usab sa panginahanglan sa pag-ayag sa daghang mga impormasyon nga mano-mano. Hinuon, ang usa ka algorithm dali nga makit-an ang may kalabutan nga datos ug mahibal-an ang mga sumbanan nga dali mahubad sa mga tawo. Gipaspasan niini ang proseso sa paghimog desisyon ug gipakunhod ang potensyal nga gasto nga mga sayup tungod sa sayup sa tawo o pagdumala.

Dugang pa, ang pag-analisa sa imahe nagpadali sa pag-ila sa mga pattern nga dali sa dili katuohan nga daghang mga datasets nga magkinahanglan og liboan ka oras sa tawo aron ma-ayag pinaagi sa mano-mano. Makapamenos kini pag-ayo sa mga gasto sa pagtrabaho samtang dungan nga nagdugang ang katukma ug kahusayan. Gitugotan usab sa pag-analisa sa imahe ang mga organisasyon sa pag-ihap sa mga uso nga mahimo nilang nasipyat sa tradisyonal nga mga pamaagi, nga nagtabang kanila sa paghimo og mas maayo nga mga desisyon nga mas paspas kaysa kaniadto.
Pinaagi sa paggamit sa teknolohiya sa pag-analisa sa imahe, ang mga negosyo mahimo’g maminusan ang mga sayup sa pagsulod sa datos ug makunhuran ang mga gasto sa pagtrabaho samtang nagdugang ang katukma ug kahusayan sa ilang mga operasyon. Kini modala ngadto sa mas maayo nga pagdesisyon nga kapabilidad ug mas tukma nga mga resulta nga nakuha gikan sa mas dako nga mga datasets kay sa unsa ang makab-ot gamit ang tradisyonal nga mga pamaagi lamang.

Gipauswag ang paghimog desisyon

Ang paggamit sa pag-analisa sa imahe sa mga negosyo aron makatabang sa paghimog desisyon mahimong mosangput sa pag-uswag sa kahusayan ug makatabang sa mga organisasyon nga madumala ang ilang mga kapanguhaan. Pinaagi sa lain-laing mga teknik ug teknolohiya nga nalangkit, ang usa ka organisasyon adunay katakus sa dali nga pagproseso ug pag-analisar sa mga imahe gikan sa lainlaing mga gigikanan. Nakatabang kini kanila sa paghimog maayong mga desisyon hapit dayon.

Ang pag-analisar sa imahe makatabang sa mga organisasyon sa paghan-ay, pag-ila, ug pagtimbang-timbang sa mga datos aron ma-prioritize ang mga buluhaton o estratehikong katuyoan. Gitugotan usab niini ang paspas nga pagtuki sa mga komplikado nga mga sumbanan sa sulod sa mga imahe, nga makatipig hinungdanon nga oras sa mga buluhaton sa paghimo og desisyon nga mas taas. Dugang pa, ang pag-analisar sa imahe makatabang sa mga kompanya nga makit-an ang mga uso o nagbalik-balik nga mga isyu nga mahimo’g wala’y namatikdan.

Ang mga organisasyon labi nga nagpahimulos sa gahum sa mga teknolohiya sa pag-analisar sa imahe sama sa artificial intelligence (AI) ug mga aplikasyon sa pagkat-on sa makina (ML) aron makahimo mga predictive nga mga modelo nga naghatag kanila og panabut kung unsa ang mahitabo sa mga termino sa pamatasan sa kostumer ug kahimtang sa merkado sa umaabot. Niini nga punto, ang mga tim sa analytics sa merkado kanunay nga nag-scan pinaagi sa mga imahe nga ilang nakolekta gikan sa mga gigikanan sama sa mga website sa kakompetensya ug mga digital nga channel. Uban sa husto nga mga himan, kini nga mga team dali nga mahibal-an kung giunsa ang mga kostumer nakig-uban sa mga produkto o serbisyo sa usa ka organisasyon aron makahimo mga aksyon nga panabut nga naghatag usa ka kompetisyon sa uban sa industriya.

Ang pag-analisa sa imahe adunay hinungdanon nga papel sa mga operasyon sa negosyo karon pinaagi sa paghatag sa mga organisasyon nga adunay access sa hinungdanon nga mga panabut nga gipadagan sa datos nga nagpukaw sa pagtubo ug pag-uswag nga mas paspas kaysa kaniadto.

Giunsa Paggamit ang Pagtuki sa Imahe

Ang pagtuki sa imahe usa ka episyente nga paagi sa pagproseso sa daghang mga datos sa imahe ug pagkuha sa mapuslanon nga kasayuran gikan niini. Ang pag-analisa sa imahe naglakip sa paggamit sa mga algorithm sa kompyuter aron mahibal-an ang kahulugan sa usa ka imahe. Mahimo kini gamiton alang sa lainlaing mga buluhaton sama sa pag-ila sa butang, pag-ila sa nawong, ug pagbahin sa imahe. Niini nga seksyon, atong hisgutan kung giunsa paggamit ang pag-analisar sa imahe ug ang pipila sa mga aplikasyon niini.

Pagbahin sa imahe

Ang pagbahin sa imahe usa ka sanga sa pagproseso sa imahe diin ang usa ka imahe gibahin sa daghang mga bahin, o mga rehiyon, nga managsama nga naglangkob sa tibuuk nga imahe. Ang matag bahin nagrepresentar sa usa ka lugar nga interesado sa sulod sa imahe, ug mahimong isipon nga usa ka discrete nga butang sa iyang kaugalingon. Ang tumong sa pagbahin mao ang pagpayano ug/o pag-usab sa representasyon sa usa ka hulagway ngadto sa usa ka butang nga mas makahuluganon ug mas sayon ​​nga analisahon. Ang mga teknik sa segmentasyon gigamit sa medikal nga imaging alang sa lain-laing mga buluhaton, gikan sa pag-ila sa anatomical structures ngadto sa pagmonitor sa pag-uswag sa sakit. Dugang pa, ang mga algorithm sa pagbahin mao ang mga hinungdan nga sangkap sa mga awtomatikong sistema sa pag-monitor ug mahimong magamit alang sa mga buluhaton sa pag-navigate sa robot ug pagtuki sa butang.

Ang mga algorithm sa pagbahin sa kasagaran nagsalig sa mga pamaagi nga gibase sa pixel o mga pamaagi nga gibase sa klasipikasyon. Ang mga pamaagi nga gibase sa pixel naggamit ug mga timailhan sama sa kolor o texture aron mabahin ang usa ka imahe sa lainlaing mga bahin. Sa laing paagi, ang mga pamaagi nga gibase sa klasipikasyon naghiusa sa mga kategorya base sa mga deskriptibo nga bahin sama sa porma o texture aron awtomatik nga ma-grupo ang mga pixel ngadto sa angay nga mga bahin/mga butang.

Ang pagbahin-bahin nga gibase sa pixel kasagaran nagtumong sa pagbulag sa mga butang pinaagi sa ilang intensity o contrast values ​​pinaagi sa pagkalkula sa global statistics (pananglitan, mean value) sa tibuok rehiyon. Ang mga pamaagi nga gibase sa klasipikasyon kasagaran nagkinahanglan og manual input ug labeling sa dili pa magsugod ang algorithm; apan kini nga mga pamaagi kusgan kaayo kung mag-atubang sa dagkong mga dataset o wala mailhi nga mga tipo sa datos nga dili malampuson nga mabulag gamit lamang ang mga kantidad sa pixel nga nag-inusara.

Klasipikasyon sa hulagway

Ang klasipikasyon sa imahe mao ang proseso sa paggamit sa mga algorithm sa kompyuter sa pagtagna ug pagmarka sa mga klase sa usa ka gihatag nga imahe. Niini nga proseso, kasagaran nga adunay usa ka "koleksiyon" sa gimarkahan nga mga hulagway sa pagbansay nga nagsilbing input sa usa ka algorithm sa pagkat-on. Pinasukad sa kini nga mga imahe sa pagbansay, ang mga bahin sama sa gidak-on, porma ug kolor gikuha gikan sa imahe ug gigamit alang sa klasipikasyon sa imahe. Kini nga teknik nagtugot sa mas tukma nga mga resulta kon itandi sa manwal nga pag-label, diin ang mga tawo mahimong masayop tungod sa sayop nga pagklasipikar o mga sayop sa pag-label.

Gihatag ang usa ka wala mailhi nga imahe, mahimo’g magamit sa usa ang usa ka naglungtad nga klasipikasyon nga nag-assign niini nga piho nga input usa ka kategorya nga output sumala sa gitakda nang daan nga gidaghanon sa lahi nga mga klase. Pipila ka pananglitan nga paggamit niini gikan sa autonomous nga mga sistema sa pagmaneho sa awto nga naghatag niini og mga kapabilidad sa pag-ila sa butang ngadto sa pag-detect sa nawong sa mga aplikasyon sa biometrics. Dugang pa, ang pagbaton ug tukma nga gimarkahan nga datos pinaagi sa pagklasipikar sa imahen makahatag ug mas dakong pagsabot sa atong palibot pinaagi sa paggamit ug dagkong mga dataset sa gobyerno para sa dugang pagtuki – ilabina sa mga correlasyon tali sa mga matang sa mga butang ug mga aplikasyon sa negosyo sama sa retail analysis o entertainment analytics.

Gikan sa pagpatuman sa mga neural network nga adunay mga teknik sa pag-optimize sa GPU aron makuha ang parallel nga pagproseso hangtod sa lainlaing mga porma sa pagkat-on sa makina - adunay dili maihap nga mga paagi aron mabansay ang mga modelo sa AI o mogamit mga pamaagi sa lawom nga pagkat-on sa natad sa Klasipikasyon sa Imahe; bisan kung ang wala gibantayan nga pagkat-on adunay daghang mga babag nga nagpugong sa mga tigdukiduki sa hingpit nga paggamit niini sa labing taas nga potensyal, kini nga mga pamaagi aktibo nga gisusi ug gisiksik. Sa ingon ang pagsabut kung giunsa kini ipatuman nanginahanglan usa ka komprehensibo nga pagsabut sa mga algorithm sa panan-awon sa kompyuter ingon man ang lig-on nga kahibalo sa teknikal nga naglambigit sa mga gawi sa back end engineering sama sa mga sinultian nga scripting sama sa Python alang sa mga katuyoan sa pagpatuman kauban ang usa ka suod nga background bahin sa mga nag-uswag nga teknolohiya sama sa blockchain o wala’y server nga imprastraktura. mga pagpatuman

Deteksyon sa butang

Ang pagkakita sa butang kay usa ka teknolohiya ug teknik nga nakabase sa kompyuter para sa pagsiguro sa katukma sa pagtuki sa usa ka dataset sa imahe. Kini nga teknolohiya naggamit sa lainlaing mga sopistikado nga mga algorithm aron mailhan ang mga butang ug ang ilang mga kinaiya sa dali nga mailhan nga mga imahe. Kini adunay dakong papel sa daghang mga lugar, sama sa forensics, medikal nga syensya, automation sa industriya, pag-ila sa nawong ug mga sistema sa awtomatikong inspeksyon.

Ang pagtuki sa butang naglakip sa pag-analisar o pagkolekta sa datos aron mahibal-an ang gidak-on, porma ug uban pang mga kabtangan sa piho nga mga butang sa usa ka imahe. Kini nga matang sa pagtuki sa imahe mahimong maglakip sa pag-ila sa mga butang base sa ilang kolor, texture o bisan sa mga porma nga ilang gihimo kung gihiusa. Ang paggamit sa mga modelo sa matematika ug mga pamaagi sa istatistika naghimo sa buluhaton nga labi ka dali alang sa mga kompyuter karon.

Ang panguna nga katuyoan dinhi mao ang tukma nga pag-ila sa matag butang nga makita sa usa ka set sa imahe pinaagi sa paggamit sa gi-assign nga mga label sa hiyas. Ang algorithm kinahanglan nga mabansay daan nga adunay daghang mga datos, lakip ang 'maayo' nga mga panig-ingnan alang sa tukma nga mga panagna bahin sa mga bahin sa matag target nga butang sa wala pa magsugod ang pagbansay. Human makompleto ang pagbansay ug magmalampuson ang forecasting, sundan kini sa mga hugna sama sa inference diin ang gipaabot nga resulta gikan sa gihatag nga input molihok uban sa mga resulta nga nakuha gikan sa mga naunang pagtuon.

Ang teknolohiya sama sa lawom nga pagkat-on (DL) nga mga algorithm makatabang sa pagtugot sa daghang mga lut-od nga magtinabangay sa pagkab-ot sa mas tukma nga mga resulta sa usa ka mas mubo nga timeframe kaysa sa tradisyonal nga mga pamaagi nga mahatag sa wala pa kini magamit sa kini nga klase sa pagproseso sa hardware setup nga gigamit karon. Sa katapusan kini naghimo sa AI aided nga mga paagi sama sa Deep Learning nga mas madanihon kay sa naandan nga mga pamaagi tungod kay kini makapakunhod pag-ayo sa mga kasaypanan samtang naghatag og episyente nga object detection accuracy metrics nga daling makahimo og output sa real time nga mga senaryo usab.

Mga Himan alang sa Pagtuki sa Imahe

Ang pag-analisa sa imahe usa ka proseso nga naglakip sa pagkuha sa makahuluganon nga kasayuran gikan sa mga imahe pinaagi sa mga pamaagi sa pagkalkula niini. Kini nga proseso gigamit sa lainlaing natad, sama sa medical imaging, artificial intelligence, ug remote sensing. Maayo na lang, adunay lainlaing mga himan nga magamit alang sa pag-analisar sa imahe, nga naghimo sa proseso nga labi kadali ug labi ka episyente. Atong tan-awon ang pipila ka mga himan nga magamit alang sa pagtuki sa imahe.

OpenCV

Ang OpenCV usa ka librarya sa mga gimbuhaton sa pagprograma nga nag-una nga gitumong sa real-time nga panan-awon sa kompyuter. Gisuportahan niini ang lainlaing mga bintana, Linux, plataporma ug uban pang mga platform sa software ug busa kini kanunay nga gigamit alang sa pagtuki sa imahe ug mga buluhaton sa pagproseso sa imahe. Ang mga lugar sa aplikasyon sa OpenCV naglakip sa: panan-aw sa kompyuter, pag-ila sa nawong, pag-ila sa butang, pagsubay sa paglihok, pagbahinbahin ug pag-ila.

Nagtanyag ang OpenCV og daghang halapad nga gamhanan nga mga himan nga magamit sa paghimo sa mga komplikado nga buluhaton sama sa pagtuki sa butang, pag-ila sa nawong, awtomatikong pagkuha sa bahin ug uban pa. Kini adunay aktibong komunidad nga naghatag ug user-friendly nga mga solusyon sa komon nga mga problema. Gidisenyo ang librarya aron i-integrate sa daghang mga programming language sama sa C++, Java o Python. Gitugotan sa librarya ang mga developer nga magtrabaho sa mga imahe sa ilang gusto nga mga lengguwahe sa ingon makunhuran ang oras sa pag-uswag. Gisuportahan sa OpenCV ang bisan unsang klase sa datos (sama sa mga imahe sa 2D ug 3D nga pagporma) nga naghimo niini nga labing daghang gamit nga himan sa tanan nga mga librarya sa pagproseso sa imahe nga magamit karon.

Ang mga himan nga gilakip sa OpenCV mao ang:
-Pagsala sa imahe
-Pagbahinbahin sa butang
-Mga bahin sa pagkuha
-Pagtugma sa bahin ug klasipikasyon
-Pagsubay sa butang ug pagtuki sa paglihok
-3D nga pagtukod pag-usab alang sa mga butang nga gitun-an

Ang mga galamiton niini kaylap nga gigamit alang sa automated visual inspection sa mga setting sa industriya tungod sa mga mapuslanon nga bahin niini sama sa ubos nga konsumo sa memorya, paspas nga pagpatuman sa kadaghanan nga mga plataporma (ilabi na ang mga naka-embed), pagkadala sa mga sistema nga naggamit sa standard nga mga librarya sama sa OpenMPI/MPI4Py. Ang bukas nga gigikanan nga lisensya naghimo niini nga labi ka madanihon alang sa mga tiggamit nga gusto mogamit niini nga wala’y bayad sa royalty o lisensya gikan sa mga kompanya o organisasyon sama sa mathworks etc…

TensorFlow

Ang TensorFlow usa ka open source software library nga gigamit sa pagpalambo ug pagbansay sa lawom nga mga modelo sa pagkat-on. Ang lawom nga mga sistema sa pagkat-on, sama sa mga modelo sa pag-analisar sa imahe, gitukod sa daghang mga layer sa mga neuron nga nagproseso sa data sa input, sama sa usa ka litrato. Gitugotan sa TensorFlow ang mga developer nga mas dali nga makahimo ug mag-deploy sa labing bag-o nga mga modelo sa lawom nga pagkat-on nga magamit sa panan-aw, pagproseso sa natural nga sinultian ug uban pang mga lugar.

Ang dakong kaayohan sa paggamit sa TensorFlow mao nga kini naghatag ug sayon ​​nga paagi sa paghimo ug pag-deploy sa gamhanang mga modelo sa pagkat-on sa makina sa madali ug episyente. Gisuportahan usab sa TensorFlow ang usa ka halapad nga mga aplikasyon sa tibuuk nga mga platform sa MacOS, Windows, Linux ug mobile. Ug tungod kay kini bukas nga tinubdan ug adunay daghan nga suporta sa komunidad, mahimo nimong gamiton ang kasamtangan nga mga himan sa imong proseso sa pag-uswag nga dili kinahanglan nga mag-imbento pag-usab sa mga ligid o mogahin og dugang nga panahon sa pag-debug sa code gikan sa wala.

Dugang sa pagbansay sa bag-ong mga modelo gikan sa wala, ang TensorFlow usab nagtugot kanimo sa paggamit pag-usab sa pre-trained nga mga modelo alang sa pagbalhin sa pagkat-on o pag-ayo sa mga piho nga mga set sa problema. Kini nagpaposible sa dali nga paghimo og mga custom nga solusyon nga gipahaum sa partikular nga mga problema samtang nagpahimulos sa kasamtangan nga kahibalo nga gitukod sa kasamtangan nga mga network. Uban niini nga pagka-flexible sa kamot, ang mga developers makasugod sa pag-eksperimento sa lain-laing mga arkitektura nga mas paspas kaysa kaniadto - ang pagpatindog niini ug pagdagan nga adunay taas nga katukma nga mga resulta sa bisan unsang oras.

Google Cloud Panan-awon

Ang Google Cloud Vision usa ka kusgan nga himan sa pagproseso sa imahe nga gidisenyo aron matabangan ang mga negosyo sa pag-analisar sa mga imahe ug makakuha mga hinungdanon nga panan-aw. Gibase kini sa parehas nga teknolohiya nga gigamit sa Google Photos, nga naghimo niini nga kasaligan ug dali gamiton. Kini nga himan nga nakabase sa panganod nagtugot sa mga negosyo sa pagproseso sa daghang mga imahe nga dali, pag-ila sa mga nawong, pag-ila sa mga butang, ug pagkuha sa teksto tanan samtang naglikay sa manual nga pagtrabaho.

Ang laing nindot nga bahin sa Google Cloud Vision mao ang abilidad niini sa pag-ila sa mga butang gikan sa halapad nga mga kategorya sama sa mga hayop o produkto. Uban sa "logo detection" nga bahin, ang mga tiggamit makakonektar sa mga tatak sama sa Facebook o Instagram alang sa detalyado nga pagsubay ug pagtuki nga impormasyon. Ang feature nga "landmark detection" nagtabang sa mga tiggamit nga makakita sa mga landmark sa ilang palibot ug mas masabtan ang ilang lokal nga kultura sa kalit.

Gawas sa mga kapabilidad sa pag-ila sa butang, ang Google Cloud Vision naghatag usab sa mga tiggamit og pag-analisa sa sentimento ingon man usa ka automated nga himan sa pag-caption para sa mga hulagway — perpekto para sa dali nga pagtuki! Dugang pa, kini nga himan nagtanyag mga kapabilidad sa pag-ila sa nawong nga maayo alang sa katuyoan sa pagpamaligya tungod kay nakit-an nila ang mga kinaiya sama sa edad ug gender nga adunay taas nga katukma. Sa katapusan, ang katakus sa pagkuha sa keyword makapahimo sa mga tiggamit sa dali nga pag-scan pinaagi sa mga imahe sa pag-input samtang nangita mga may kalabotan nga keyword nga magamit sa ulahi nga mga proseso o aplikasyon.

Sa konklusyon, ang Google Cloud Vision usa ka maayong kapilian kung nangita usa ka himan sa pagproseso sa imahe aron matabangan ang mga negosyo sa pag-analisar sa ilang mga imahe nga labi ka episyente kaysa kaniadto!

Panapos

Ang pag-analisa sa imahe usa ka kusgan nga himan alang sa pagkolekta mga panabut gikan sa mga digital nga imahe. Mahimo kini gamiton sa daghang lainlaing natad sama sa medisina, automotive, ug litrato. Ang mga benepisyo sa paggamit sa pag-analisar sa imahe daghan ug makadaginot sa oras, salapi, ug paningkamot. Niini nga artikulo, among gitan-aw ang mga sukaranan sa pag-analisar sa imahe, kung unsa kini, ug kung giunsa kini makabenepisyo kanimo. Gihisgotan usab namo ang nagkalain-laing matang sa pagtuki ug ang pinakamaayong gawi alang sa malampusong pagtuki sa hulagway. Sa konklusyon, dayag nga ang pag-analisa sa imahe usa ka gamhanan nga himan alang sa pagtigum sa mga panabut ug paghimo sa nahibal-an nga mga desisyon nga gipadagan sa datos.

summary

Ang pagpili sa mga litson alang sa imong kape nagdepende sa lami ug kusog nga gusto nimo ingon man sa imong mga gusto sa rehiyon. Ang lainlaing mga roaster nagtanyag usa ka halapad nga mga ngalan ug mga kategorya sa kolor, apan sa kinatibuk-an, ang mga light roast adunay labi ka malumo nga lami ug gamay nga taas nga sulud sa caffeine samtang ang mga itom nga sinugba mas mapait nga adunay gamay nga acidity. Ang mga sikat nga tipo sa matag usa naglakip sa Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French. Kung ikaw usa ka fan sa kahayag o itom nga mga liso sa kape-o bisan asa sa taliwala-siguroha nga mangutana sa dili ka pa mopalit aron makuha nimo ang imong gipangita!

dugang pa Pagbasa

Ang paggamit sa pag-analisa sa imahe aron makakuha og panabut ug paghimo og mga konklusyon gikan sa mga imahe nahimong labi ka sikat sa usa ka halapad nga industriya, gikan sa pag-atiman sa kahimsog hangtod sa seguridad. Kung gusto nimo mahibal-an ang dugang bahin sa kini nga teknolohiya, hunahunaa ang mosunod nga mga kapanguhaan:

Mga Artikulo ug Tutorial
- "Pag-analisar sa Imahe: Unsa Kini ug Giunsa Kini Paggamit" ni Oracle
- "Usa ka Pasiuna sa Pagtuki sa Imahe alang sa mga Tawo nga Wala’y Kahibalo Bahin sa Pag-analisar sa Imahe" ni Kent Woodard
-“8 Lakang Ngadto sa Pagsabot sa Image Analysis ug Pagproseso sa Machine Learning” ni Victor Charpenay
Mga Libro ug Publikasyon
-Pagproseso sa Imahe: Mga Prinsipyo ug Aplikasyon ni Milan Sonka et al.
-Computer ug Machine Vision - Theory, Algorithms, Practicalities (4th Ed.) ni ER Davies
-Pagproseso sa Digital nga Imahe nga adunay OpenCV - Bibliograpiya (Ver 4.1) Giipon Ni David Dardas Webinars & Podcast
-Computer Vision Pinaagi sa Machine Learning Webinar nga gi-host sa Treehouse AI
-Machine Learning Fundamentals Podcast nga gi-host sa Google Cloud Platform Adunay usab daghang uban pang mga libro, artikulo, webinar, podcast, workshop ug uban pang mga kapanguhaan nga magamit nga makatabang kanimo nga mas masabtan ang pamaagi sa pag-analisar sa imahe ingon man kung giunsa kini gamiton alang sa piho nga mga aplikasyon.

Kumusta, ako si Kim, usa ka inahan ug usa ka mahiligon sa stop-motion nga adunay background sa paghimo sa media ug pagpalambo sa web. Ako adunay usa ka dako nga gugma alang sa pagdrowing ug animation, ug karon ako nag-diving una sa ulo ngadto sa stop-motion nga kalibutan. Uban sa akong blog, akong gipaambit ang akong mga nakat-unan kaninyo.