Analýza obrazu: Co to je a jak ji používat

od kim Aktualizováno: Června 29, 2022

Analýza obrazu je mocný nástroj pro extrakci informací z obrázků.

To lze použít pro různé účely, od sledování změn v prostředí přes rozpoznávání obličejů až po analýzu lékařských snímků.

V tomto článku vám stručně představíme analýzu obrazu a způsob, jak ji použít. Pokryjeme definici analýzy obrazu, různé dostupné techniky a nástroje a potenciální aplikace analýzy obrazu.

Definice analýzy obrazu

Analýza obrazu je nástroj používaný k získání náhledu digitální snímky. Běžně se používá v různých oblastech, jako je medicína, vědecký výzkum, sledování, zpracování obrazu a mnoho dalších.

V podstatě se jedná o proces shromažďování dat z obrázku a analýzu dat za účelem získání informací o obsahu obrázku. Analýza obrazu pomáhá poskytnout informace o kvalitě nebo vlastnostech obrazu, jako je jeho velikost, tvar, intenzita/svítivost, barva kompozice nebo její půdorys.

V analýze obrazu se používá několik technik, jako jsou techniky prostorové transformace, jako je extrakce dílčího obrazu a zpracování bloků; techniky extrakce rysů, které najdou body nebo oblasti zájmu pomocí hranových detektorů nebo algoritmů sledování hranic; klasifikační techniky, které klasifikují objekty do kategorií; techniky segmentace, které analyzují objekty z pozadí; a algoritmy rozpoznávání vzorů, které rozpoznávají objekty pomocí statistických metod.

Použitím nástrojů pro analýzu obrazu pro aplikace, jako je detekce objektů a rozpoznávání obličeje, může zlepšit uživatelskou zkušenost při používání digitálních médií. Je také možné použít analýzu pro vědecký výzkum za účelem posouzení korelací mezi definovanými hranicemi v rámci jednoho nebo skupiny snímků. A konečně, tato technologie je také významně využívána lékařskými profesionály napříč specializacemi včetně radiologie a patologie k diagnostice různých stavů na základě naskenovaných snímků pořízených od pacientů.

Typy analýzy obrazu

Analýza obrazu je extrakce smysluplných informací z digitálních obrázků. Je to velmi široký pojem, který pokrývá mnoho různých druhů úloh souvisejících s obrazem, včetně rozpoznávání a identifikace objektů, měření tvaru, rozpoznávání vzorů, analýzy a klasifikace scény.

Existuje mnoho typů technik analýzy obrazu; mezi ty běžnější patří:
-pixel-based/Spatial Analysis – Tento typ analýzy zahrnuje ruční počítání jednotlivých pixelů nebo shluků pixelů pro měření oblastí (velikost, tvar) a hustoty (distribuce).
-Statistická analýza – Tento přístup využívá statistické metody k posouzení prvků souvisejících s oblastmi v obraze, jako je kontrast nebo jas.
-Strojové učení/umělá inteligence – Algoritmy umělé inteligence (AI) umožňují výkonné úlohy automatizovaného zpracování obrazu, jako je detekce objektů nebo sémantická segmentace pomocí konvolučních neuronových sítí (CNN).
-Analýza textury – Tato technika měří, jak jsou prvky v obraze rozmístěny vůči sobě navzájem z hlediska textury – variace v úrovních šedé nebo barev na velké ploše.
-Histogramová analýza – Histogramová analýza obvykle zahrnuje měření statistických rozložení v rámci obrázku, jako je kontrast, jas, odstín a sytost.
-Filtrační techniky – Filtrační techniky zahrnují matematické operace na celém zpracovaném intenzitním poli, které modifikují určité části pole, zatímco jiné zachovávají. Filtry se často používají ke zvýraznění okrajů nebo odstranění šumu z obrazu vyhlazením těchto nežádoucích oblastí.
-Techniky Fourierovy transformace – Tato metoda využívá Fourierovy transformace, které rozkládají obrazy na několik složek na základě frekvenčních rozsahů a/nebo orientací přítomných ve vstupním snímku. To umožňuje izolovat části a objekty, které mohou mít určité vlastnosti vzhledem k celkovému vzhledu ostatních komponent v rámu – jako jsou rozdíly v texturách nebo tvarech – což umožňuje snadnější detekci objektů během procesů segmentace.

Výhody analýzy obrazu

Analýza obrazu je neocenitelným nástrojem pro získávání poznatků z digitálních snímků. Používá se k rozpoznání vzorů, identifikaci objektů a extrahování smysluplných informací z médií. Od lékařského výzkumu až po rozpoznávání obličeje může analýza obrazu využít širokou škálu průmyslových odvětví. Zde prozkoumáme výhody analýzy obrazu a jak ji lze využít k vylepšení různých oblastí.

Vylepšená zákaznická zkušenost

Analýza obrazu může pomoci zlepšit zákaznickou zkušenost a umožnit společnostem rychle a přesně porozumět preferencím zákazníků. Zavedením technik analýzy obrazu mohou podniky využívat data z obrázků, jako jsou demografické údaje, umístění a emocionální reakce, k lepšímu zacílení reklamy nebo přizpůsobení obsahu pro zákazníky. Použití těchto dat může vést k lepšímu zapojení se zákazníky a také ke zvýšení prodeje společnosti.

Analýza obrázků také pomáhá podnikům lépe porozumět kontextu jejich obrázků. Technologie rozpoznávání barev například umožňuje společnostem identifikovat barvy na obrázku a určit, jak jsou spojeny s produkty nebo službami. Tyto informace mohou podnikům pomoci porozumět chování zákazníků ohledně konkrétní služby nebo produktu. Kromě toho mohou podniky používat technologii rozpoznávání objektů k identifikaci objektů na obrázku a lépe porozumět preferencím zákazníků na základě objektů, které preferují.

A konečně, analýza obrazu umožňuje podnikům shromažďovat data rychleji při zachování přesnosti procesu. Společnosti již nemusí ručně kontrolovat stovky obrázků, když se pokoušejí určit preference zákazníků; spíše jsou schopni tento proces automatizovat pomocí technik analýzy obrazu, které výrazně zlepšují efektivitu a přitom stále získávají přesné výsledky z analýzy snímků. To znamená, že zákazníci získají přístup k personalizované reklamě rychleji než kdy předtím, což společnostem umožňuje poskytovat svým zákazníkům celkově lepší uživatelskou zkušenost.

Zvýšená přesnost a účinnost

Analýza obrazu poskytuje podnikům řadu výhod, včetně vyšší přesnosti a efektivity. Analýzou obrázků namísto spoléhání se na manuální nebo textové metody může analýza obrázků výrazně snížit chyby při zadávání dat a urychlit dobu zpracování daného úkolu.

Analýza obrazu také eliminuje potřebu ručního prosévání velkého množství informací. Místo toho může algoritmus rychle najít relevantní data a identifikovat vzory, které lidé snadno interpretují. To urychluje rozhodovací proces a minimalizuje potenciální nákladné chyby způsobené lidskou chybou nebo nedopatřením.

Kromě toho analýza obrazu usnadňuje rychlou identifikaci vzorů v neuvěřitelně velkých souborech dat, jejichž manuální prosévání by zabralo tisíce člověkohodin. To drasticky snižuje náklady na pracovní sílu a současně zvyšuje přesnost a efektivitu. Analýza obrazu také umožňuje organizacím kvantifikovat trendy, které by jinak tradičním metodám mohly uniknout, a pomáhá jim tak činit lepší rozhodnutí rychleji než kdykoli předtím.
Využitím technologie analýzy obrazu mohou podniky minimalizovat chyby při zadávání dat a snížit náklady na pracovní sílu a zároveň zvýšit přesnost a efektivitu svých operací. To vede k lepším možnostem rozhodování a přesnějším výsledkům, které jsou odvozeny z mnohem větších datových sad, než čeho by bylo možné dosáhnout pouze pomocí tradičních metod.

Vylepšené rozhodování

Použití analýzy obrazu v podnicích jako pomoc při rozhodování může vést ke zvýšení efektivity a pomoci organizacím lépe řídit jejich zdroje. Prostřednictvím různých použitých technik a technologií má organizace schopnost rychle zpracovávat a analyzovat snímky z různých zdrojů. To jim pomáhá činit správná rozhodnutí téměř okamžitě.

Analýza obrazu může organizacím pomoci třídit, identifikovat a vyhodnocovat data s cílem stanovit priority úkolů nebo strategických cílů. Umožňuje také rychlou analýzu komplikovaných vzorů v obrazech, což šetří drahocenný čas při rozhodování na vyšší úrovni. Analýza obrazu navíc může společnostem pomoci odhalit trendy nebo opakující se problémy, které by jinak mohly zůstat bez povšimnutí.

Organizace stále více využívají sílu technologií pro analýzu obrazu, jako jsou aplikace umělé inteligence (AI) a strojové učení (ML), k vytváření prediktivních modelů, které jim poskytnou přehled o tom, co se bude dít z hlediska chování zákazníků a tržních podmínek v budoucnu. V tomto okamžiku týmy pro analýzu trhu neustále prohledávají obrázky, které shromáždily ze zdrojů, jako jsou konkurenční webové stránky a digitální kanály. Se správnými nástroji mohou tyto týmy rychle určit, jak zákazníci interagují s produkty nebo službami organizace, a vytvořit tak použitelné poznatky, které poskytují konkurenční výhodu nad ostatními v oboru.

Analýza obrazu dnes hraje nedílnou roli v obchodních operacích tím, že organizacím poskytuje přístup k cenným datům řízeným poznatkům, které stimulují růst a pokrok rychleji než kdykoli předtím.

Jak používat analýzu obrazu

Analýza obrazu je účinný způsob, jak zpracovat velké množství obrazových dat a extrahovat z nich užitečné informace. Analýza obrazu zahrnuje použití počítačových algoritmů k určení významu obrazu. Může být použit pro různé úkoly, jako je rozpoznávání objektů, rozpoznávání obličeje a segmentace obrazu. V této části probereme, jak lze použít analýzu obrazu a některé její aplikace.

Segmentace obrazu

Segmentace obrazu je odvětví zpracování obrazu, ve kterém je obraz rozdělen do více segmentů nebo oblastí, které dohromady tvoří celý obraz. Každý segment představuje oblast zájmu v rámci obrázku a lze si jej představit jako samostatný objekt. Cílem segmentace je zjednodušit a/nebo změnit reprezentaci obrazu na něco, co je smysluplnější a snadněji analyzovatelné. Segmentační techniky se používají v lékařském zobrazování pro různé úkoly, od identifikace anatomických struktur až po sledování progrese onemocnění. Segmentační algoritmy jsou navíc klíčovými komponentami v automatizovaných sledovacích systémech a lze je použít pro úlohy robotické navigace a detekci objektů.

Segmentační algoritmy obecně spoléhají buď na metody založené na pixelech nebo metody založené na klasifikaci. Metody založené na pixelech používají k rozdělení obrazu na samostatné segmenty indikace, jako je barva nebo textura. Alternativně metody založené na klasifikaci kombinují kategorie založené na popisných prvcích, jako je tvar nebo textura, aby se pixely automaticky seskupily do vhodných segmentů/objektů.

Segmentace založená na pixelech se obvykle zaměřuje na oddělení objektů podle jejich hodnot intenzity nebo kontrastu výpočtem globálních statistik (např. střední hodnoty) pro celou oblast. Přístupy založené na klasifikaci často vyžadují ruční zadání a označení, než může algoritmus začít fungovat; tyto metody jsou však velmi účinné při práci s velkými datovými soubory nebo neznámými datovými typy, které nelze úspěšně oddělit pouze pomocí hodnot pixelů.

Klasifikace obrázků

Klasifikace obrázků je proces používání počítačových algoritmů k predikci a označení tříd v daném obrázku. V tomto procesu je běžné mít „sbírku“ označených tréninkových obrázků, které slouží jako vstup do učebního algoritmu. Na základě těchto tréninkových obrázků jsou z obrázku extrahovány prvky, jako je velikost, tvar a barva, a použity pro klasifikaci obrázků. Tato technika umožňuje přesnější výsledky ve srovnání s ručním označováním, kde se lidé mohou dopustit chyb v důsledku nesprávné klasifikace nebo chyb v označení.

Vzhledem k neznámému obrázku lze použít existující klasifikátor, který pak tomuto specifickému vstupu přiřadí výstupní kategorii podle předem definovaného počtu odlišných tříd. Některé příklady použití tohoto sahá od systémů pro autonomní řízení automobilů, které umožňují rozpoznávání objektů, až po detekci obličeje v biometrických aplikacích. Přesná označená data prostřednictvím klasifikace obrázků navíc mohou poskytnout podstatně lepší vhled do našeho prostředí využitím obrovských vládních datových sad pro další analýzu – zejména v korelacích mezi typy objektů a obchodními aplikacemi, jako je analýza maloobchodu nebo analytika zábavy.

Od implementace neuronových sítí s technikami optimalizace GPU za účelem získání paralelního zpracování až po různé formy strojového učení – existuje nespočet způsobů, jak lze trénovat modely umělé inteligence nebo využívat techniky hlubokého učení v oblasti klasifikace obrázků; i když učení bez dozoru má stále určité překážky, které vědcům brání v jejich plném využití na maximální potenciál, tyto metody se stále aktivně zkoumají a zkoumají. Pochopení toho, jak je implementovat, tedy vyžaduje komplexní pochopení algoritmů počítačového vidění a také silné technické znalosti zahrnující back-endové inženýrské postupy, jako jsou skriptovací jazyky jako Python pro účely implementace, spolu s důvěrnými znalostmi o vznikajících technologiích, jako je blockchain nebo infrastruktura bez serveru. implementací

Detekce objektů

Detekce objektů je počítačová technologie a technika pro zajištění přesnosti analýzy souboru obrazových dat. Tato technologie využívá různé sofistikované algoritmy k identifikaci objektů a jejich charakteristik ve snadno identifikovatelných obrázcích. Hraje hlavní roli v mnoha oblastech, jako je forenzní, lékařská věda, průmyslová automatizace, identifikace obličeje a automatizované kontrolní systémy.

Detekce objektů zahrnuje analýzu nebo shromažďování dat k určení velikosti, tvaru a dalších vlastností konkrétních objektů v obraze. Tento typ analýzy obrazu může zahrnovat identifikaci objektů na základě jejich barvy, textury nebo dokonce tvarů, které vytvářejí, když jsou umístěny dohromady. Využití matematických modelů a statistických metod v dnešní době počítačům značně usnadňuje práci.

Primárním cílem je zde přesně identifikovat každý objekt, který se objeví v obrazové datové sadě, pomocí jeho přiřazených popisků atributů. Algoritmus je třeba předem natrénovat se spoustou dat, včetně „dobrých“ příkladů pro přesné předpovědi vlastností každého cílového objektu, než začne trénování. Po dokončení školení a úspěšném předpovídání budou následovat fáze, jako je inference, kdy očekávaný výsledek z daného vstupu spolupracuje s výsledky získanými z dřívějších studií.

Technologie, jako jsou algoritmy hlubokého učení (DL), pomáhají s umožněním více vrstev, které společně pracují na dosažení přesnějších výsledků v kratším časovém rámci, než by mohly poskytnout tradiční metody, než byly dostupné v rámci tohoto typu dnes používaného hardwarového nastavení zpracování. V konečném důsledku to činí způsoby podporované umělou inteligencí, jako je Deep Learning, atraktivnější než konvenční přístupy, protože výrazně snižují chyby a zároveň poskytují efektivní metriky přesnosti detekce objektů, které mohou také snadno vytvářet výstupy ve scénářích v reálném čase.

Nástroje pro analýzu obrazu

Analýza obrazu je proces, který zahrnuje extrakci smysluplných informací z obrázků pomocí svých výpočetních metodologií. Tento proces se používá v různých oblastech, jako je lékařské zobrazování, umělá inteligence a dálkový průzkum Země. Naštěstí je k dispozici celá řada nástrojů pro analýzu obrazu, které celý proces usnadňují a zefektivňují. Podívejme se na některé dostupné nástroje pro analýzu obrazu.

OpenCV

OpenCV je knihovna programovacích funkcí zaměřených především na počítačové vidění v reálném čase. Podporuje různá okna, Linux, platformy a další softwarové platformy, a proto se často používá pro analýzu obrazu a úlohy zpracování obrazu. Oblasti použití OpenCV zahrnují: počítačové vidění, rozpoznávání obličeje, identifikace objektů, sledování pohybu, segmentace a rozpoznávání.

OpenCV nabízí širokou škálu výkonných nástrojů, které lze použít k provádění složitých úkolů, jako je detekce objektů, rozpoznávání obličeje, automatická extrakce funkcí a další. Má aktivní komunitu, která poskytuje uživatelsky přívětivá řešení běžných problémů. Knihovna byla navržena pro integraci s mnoha programovacími jazyky, jako je C++, Java nebo Python. Knihovna umožňuje vývojářům pracovat s obrázky v jejich požadovaných jazycích, čímž výrazně zkracuje dobu vývoje. OpenCV podporuje jakýkoli typ dat (jako jsou obrázky ve 2D a 3D formaci), což z něj činí nejuniverzálnější nástroj mezi všemi dnes dostupnými knihovnami pro zpracování obrázků.

Nástroje zahrnuté v OpenCV jsou:
-Filtrování obrázků
-Segmentace objektů
- Funkce extrakce
-Přizpůsobení a klasifikace funkcí
-Sledování objektů a analýza pohybu
-3D rekonstrukce pro studium objektů

Jeho nástroje jsou široce používány pro automatizovanou vizuální kontrolu v průmyslovém prostředí díky jeho výhodným vlastnostem, jako je nízká spotřeba paměti, rychlé provádění na většině platforem (zejména vestavěných), přenositelnost mezi systémy využívajícími standardní knihovny jako OpenMPI/MPI4Py. Jeho licence s otevřeným zdrojovým kódem jej činí ještě atraktivnějším pro uživatele, kteří jej chtějí používat bez jakýchkoli poplatků nebo licencí od společností nebo organizací, jako je mathworks atd.

TensorFlow

TensorFlow je softwarová knihovna s otevřeným zdrojovým kódem, která se používá k vývoji a výcviku modelů hlubokého učení. Systémy hlubokého učení, jako jsou modely analýzy obrazu, se skládají z více vrstev neuronů, které zpracovávají vstupní data, jako je obrázek. TensorFlow umožňuje vývojářům snadněji vyvíjet a nasazovat nejmodernější modely hlubokého učení, které lze použít ve vidění, zpracování přirozeného jazyka a dalších oblastech.

Hlavní výhodou používání TensorFlow je, že poskytuje snadný způsob, jak rychle a efektivně vytvářet a nasazovat výkonné modely strojového učení. TensorFlow také podporuje širokou škálu aplikací napříč platformami MacOS, Windows, Linux a mobilními platformami. A protože se jedná o open source a má bohatou komunitní podporu, můžete ve svém vývojovém procesu používat stávající nástroje, aniž byste museli znovu objevovat kola nebo trávit čas navíc laděním kódu od nuly.

Kromě trénování nových modelů od nuly vám TensorFlow také umožňuje znovu použít předtrénované modely pro přenos učení nebo dolaďování na konkrétní sady problémů. To umožňuje rychle vytvářet vlastní řešení šitá na míru konkrétním problémům s využitím stávajících znalostí zabudovaných do stávajících sítí. S touto flexibilitou v ruce mohou vývojáři začít experimentovat s různými architekturami rychleji než kdy předtím – zprovoznit je a spustit s vysoce přesnými výsledky během okamžiku.

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision je výkonný nástroj pro zpracování obrázků, který má firmám pomoci analyzovat obrázky a získat cenné informace. Je založen na stejné technologii, kterou používají Fotky Google, díky čemuž je spolehlivý a snadno se používá. Tento cloudový nástroj umožňuje podnikům rychle zpracovávat velké množství obrázků, detekovat obličeje, identifikovat objekty a extrahovat text, a to vše bez ruční práce.

Další skvělou funkcí služby Google Cloud Vision je její schopnost identifikovat objekty ze široké škály kategorií, jako jsou zvířata nebo produkty. Pomocí funkce „detekce loga“ se uživatelé mohou spojit se značkami jako Facebook nebo Instagram a získat podrobné informace o sledování a analýze. Funkce „detekce orientačních bodů“ pomáhá uživatelům okamžitě rozpoznat orientační body kolem sebe a lépe porozumět jejich místní kultuře.

Kromě schopností rozpoznávání objektů poskytuje Google Cloud Vision uživatelům také analýzu sentimentu a automatický nástroj pro popisování obrázků – ideální pro okamžitou analýzu! Tento nástroj navíc nabízí funkce rozpoznávání obličejů, které jsou skvělé pro marketingové účely, protože s vysokou přesností zjišťují atributy, jako je věk a pohlaví. A konečně, možnosti extrakce klíčových slov umožňují uživatelům rychle prohledávat vstupní obrázky a zároveň najít relevantní klíčová slova, která lze použít v pozdějších procesech nebo aplikacích.

Závěrem lze říci, že Google Cloud Vision je skvělou volbou, když hledáte nástroj na zpracování obrázků, který firmám pomůže analyzovat jejich obrázky efektivněji než kdykoli předtím!

Proč investovat do čističky vzduchu?

Analýza obrazu je mocný nástroj pro získávání poznatků z digitálních snímků. Může být použit v mnoha různých oblastech, jako je medicína, automobilový průmysl a fotografie. Výhody použití analýzy obrazu jsou četné a mohou ušetřit čas, peníze a úsilí. V tomto článku jsme se podívali na základy analýzy obrazu, co to je a jak vám může pomoci. Diskutovali jsme také o různých typech analýz a o nejlepších postupech pro úspěšnou analýzu obrazu. Závěrem je zřejmé, že analýza obrazu je mocným nástrojem pro shromažďování poznatků a přijímání informovaných rozhodnutí na základě dat.

Shrnutí

Výběr pražení vaší kávy závisí na chuti a síle, kterou preferujete, stejně jako na vašich regionálních preferencích. Různé pražírny nabízejí širokou škálu názvů a barevných kategorií, ale obecně platí, že světlá pečeně bude mít jemnější chuť a mírně vyšší obsah kofeinu, zatímco tmavá pečeně je více hořká s menší kyselostí. Mezi oblíbené druhy patří Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Vídeň, Ital French. Ať už jste fanouškem světlé nebo tmavé zrnkové kávy – nebo někde mezi tím – nezapomeňte se před nákupem zeptat, abyste dostali přesně to, co hledáte!

Další čtení

Využití analýzy obrazu k získání náhledu a vyvození závěrů ze snímků je stále populárnější v celé řadě průmyslových odvětví, od zdravotnictví po bezpečnost. Pokud se chcete o této technologii dozvědět více, zvažte následující zdroje:

Články a návody
„Analýza obrazu: Co to je a jak ji používat“ od společnosti Oracle
- „Úvod do analýzy obrazu pro lidi, kteří o analýze obrazu nic nevědí“ od Kenta Woodarda
– „8 kroků k pochopení analýzy a zpracování obrazu ve strojovém učení“ od Victora Charpenaye
Knihy a publikace
-Zpracování obrazu: Principy a aplikace Milan Sonka et al.
– Počítačové a strojové vidění – teorie, algoritmy, praktické postupy (4. vydání) od ER Daviese
-Digitální zpracování obrazu pomocí OpenCV – Bibliografie (Ver 4.1) Sestavil David Dardas Webináře a podcasty
-Webový seminář o počítačovém vidění prostřednictvím strojového učení pořádaný Treehouse AI
-Podcast Základy strojového učení hostovaný platformou Google Cloud Platform K dispozici je také mnoho dalších knih, článků, webových seminářů, podcastů, workshopů a dalších zdrojů, které vám mohou pomoci lépe porozumět metodologii analýzy obrazu a také tomu, jak ji používat pro konkrétní aplikace.

Ahoj, jmenuji se Kim, máma a nadšenkyně stop-motion se zkušenostmi s tvorbou médií a vývojem webu. Mám obrovskou vášeň pro kreslení a animaci a teď se vrhám po hlavě do světa stop-motion. Na svém blogu s vámi sdílím své poznatky.