Billedanalyse: Hvad er det, og hvordan man bruger det

af kim Opdateret: 29. Juni, 2022

Billedanalyse er et kraftfuldt værktøj til at udtrække information fra billeder.

Dette kan bruges til en række forskellige formål, fra sporing af ændringer i miljøet til ansigtsgenkendelse til analyse af medicinske billeder.

I denne artikel giver vi dig en kort introduktion til billedanalyse, og hvordan du kan bruge det. Vi vil dække definitionen af ​​billedanalyse, de forskellige tilgængelige teknikker og værktøjer og de potentielle anvendelser af billedanalyse.

Definition af billedanalyse

Billedanalyse er et værktøj, der bruges til at få indsigt i digital billeder. Det er almindeligt anvendt inden for forskellige områder såsom medicin, videnskabelig forskning, overvågning, billedbehandling og mange andre.

Grundlæggende er det en proces med at indsamle data fra et billede og analysere dataene for at få information om indholdet af billedet. Billedanalyse hjælper med at give oplysninger om kvaliteten eller funktionerne i et billede, såsom dets størrelse, form, intensitet/lysstyrke, farve sammensætning eller dens plantegning.

Der er adskillige teknikker, der bruges i billedanalyse, såsom rumlige transformationsteknikker som sub-billedekstraktion og blokbehandling; indeholder ekstraktionsteknikker, der finder punkter eller områder af interesse ved hjælp af kantdetektorer eller grænsesporingsalgoritmer; klassifikationsteknikker, der klassificerer objekter i kategorier; segmenteringsteknikker, der analyserer objekter fra baggrunden; og mønstergenkendelsesalgoritmer, der genkender objekter ved hjælp af statistiske metoder.

Ved at bruge billedanalyseværktøjer til applikationer som objektgenkendelse og ansigtsgenkendelse kan det forbedre brugeroplevelsen ved brug af digitale medier. Det er også muligt at bruge analyse til videnskabelig forskning for at vurdere sammenhænge mellem definerede grænser inden for en enkelt eller gruppe af billeder. Endelig er denne teknologi også brugt betydeligt af medicinske fagfolk på tværs af specialer, herunder radiologi og patologi til at diagnosticere forskellige tilstande baseret på scannede billeder taget fra patienter.

Typer af billedanalyse

Billedanalyse er udtrækning af meningsfuld information fra digitale billeder. Det er et meget bredt begreb, der dækker over mange forskellige slags billedrelaterede opgaver, herunder genkendelse og identifikation af objekter, formmåling, mønstergenkendelse, sceneanalyse og klassificering.

Der findes mange typer billedanalyseteknikker; nogle af de mere almindelige inkluderer:
-pixel-baseret/rumlig analyse – Denne type analyse involverer manuel optælling af individuelle pixels eller klynger af pixels for at måle områder (størrelse, form) og tætheder (fordeling).
-Statistisk analyse – Denne tilgang bruger statistiske metoder til at vurdere funktioner forbundet med områder i et billede, såsom kontrast eller lysstyrke.
-Machine Learning/Artificial Intelligence – Kunstig intelligens (AI) algoritmer muliggør kraftfulde automatiserede billedbehandlingsopgaver såsom objektdetektering eller semantisk segmentering ved hjælp af konvolutionelle neurale netværk (CNN'er).
-Teksturanalyse - Denne teknik måler, hvordan elementer i et billede er fordelt i forhold til hinanden med hensyn til tekstur - variationen i gråtoner eller farver over et stort område.
-Histogramanalyse - Histogramanalyse involverer typisk måling af statistiske fordelinger inden for et billede, såsom kontrast, lysstyrke, nuance og mætning.
-Filtreringsteknikker – Filtreringsteknikker involverer matematiske operationer på en hel bearbejdet intensitetsarray, som modificerer visse dele af arrayet, mens andre bevarer. Filtre bruges ofte til at forbedre kanter eller fjerne støj fra et billede ved at udjævne disse uønskede områder.
-Fourier-transformationsteknikker – Denne metode anvender Fourier-transformationer, som dekomponerer billeder i flere komponenter baseret på frekvensområder og/eller orienteringer til stede i input-rammen. Dette giver mulighed for at isolere dele og objekter, der kan have særlige karakteristika i forhold til andre komponenters overordnede udseende i rammen – såsom tekstur- eller formforskelle – hvilket muliggør lettere genstandsdetektering under segmenteringsprocesser.

Fordele ved billedanalyse

Billedanalyse er et uvurderligt værktøj til at få indsigt fra digitale billeder. Det bruges til at genkende mønstre, identificere objekter og udtrække meningsfuld information fra medier. Fra medicinsk forskning til ansigtsgenkendelse kan billedanalyse gavne en lang række industrier. Her vil vi udforske fordelene ved billedanalyse, og hvordan det kan bruges til at forbedre forskellige felter.

Forbedret kundeoplevelse

Billedanalyse kan hjælpe med at forbedre kundeoplevelsen, så virksomheder hurtigt og præcist kan forstå kundernes præferencer. Ved at implementere billedanalyseteknikker kan virksomheder bruge data fra billeder såsom demografi, lokationer og følelsesmæssige reaktioner for bedre at målrette deres annoncering eller tilpasse indhold til kunder. Brug af disse data kan føre til forbedret engagement med kunderne samt øget salg for virksomheden.

Billedanalyse hjælper også virksomheder med bedre at forstå konteksten af ​​deres billeder. For eksempel giver farvegenkendelsesteknologi virksomheder mulighed for at identificere farver i et billede og bestemme, hvordan de er forbundet med produkter eller tjenester. Disse oplysninger kan hjælpe virksomheder med at få forståelse for kundernes adfærd vedrørende en bestemt tjeneste eller et bestemt produkt. Derudover kan virksomheder bruge objektgenkendelsesteknologi til at identificere objekter i et billede og bedre forstå kundepræferencer baseret på de objekter, de foretrækker.

Endelig sætter billedanalyse virksomheder i stand til at indsamle data hurtigere, mens de stadig opretholder nøjagtigheden i processen. Virksomheder behøver ikke længere manuelt at gennemgå hundredvis af billeder, når de forsøger at bestemme kundepræferencer; snarere er de i stand til at automatisere denne proces ved hjælp af billedanalyseteknikker, som forbedrer effektiviteten betydeligt, mens de stadig får nøjagtige resultater fra analysen af ​​billeder. Det betyder, at kunder får adgang til personlig annoncering hurtigere end nogensinde før, hvilket gør det muligt for virksomheder at give deres kunder en bedre samlet brugeroplevelse.

Øget nøjagtighed og effektivitet

Billedanalyse giver mange fordele for virksomheder, herunder øget nøjagtighed og effektivitet. Ved at analysere billeder i stedet for at stole på manuelle eller tekstbaserede metoder, kan billedanalyse reducere dataindtastningsfejl markant og fremskynde behandlingstiden for en given opgave.

Billedanalyse eliminerer også behovet for at gennemsøge store mængder information manuelt. I stedet kan en algoritme hurtigt finde relevante data og identificere mønstre, der let kan fortolkes af mennesker. Dette fremskynder beslutningsprocessen og minimerer potentielle dyre fejl på grund af menneskelige fejl eller tilsyn.

Derudover gør billedanalyse det lettere at identificere mønstre hurtigt i utroligt store datasæt, som det ville tage tusindvis af mandetimer at gennemskue manuelt. Dette reducerer lønomkostningerne drastisk og øger samtidig nøjagtigheden og effektiviteten. Billedanalyse giver også organisationer mulighed for at kvantificere tendenser, som de ellers kunne være gået glip af med traditionelle metoder, hvilket hjælper dem med at træffe bedre beslutninger hurtigere end nogensinde før.
Ved at bruge billedanalyseteknologi kan virksomheder minimere dataindtastningsfejl og reducere lønomkostninger, mens de øger nøjagtigheden og effektiviteten i deres operationer. Dette fører til forbedret beslutningstagningsevne og mere nøjagtige resultater, der er afledt af meget større datasæt, end hvad der kunne opnås ved brug af traditionelle metoder alene.

Forbedret beslutningstagning

Brugen af ​​billedanalyse i virksomheder til at hjælpe med beslutningstagning kan føre til forbedret effektivitet og hjælpe organisationer bedre med at administrere deres ressourcer. Gennem de forskellige involverede teknikker og teknologier har en organisation mulighed for hurtigt at behandle og analysere billeder fra forskellige kilder. Dette hjælper dem med at træffe fornuftige beslutninger næsten øjeblikkeligt.

Billedanalyse kan hjælpe organisationer med at sortere, identificere og evaluere data for at prioritere opgaver eller strategiske mål. Det giver også mulighed for hurtig analyse af komplicerede mønstre i billeder, hvilket sparer værdifuld tid på beslutningstagningsopgaver på højere niveau. Derudover kan billedanalyse hjælpe virksomheder med at opdage tendenser eller tilbagevendende problemer, som ellers kan være gået ubemærket hen.

Organisationer udnytter i stigende grad kraften i billedanalyseteknologier såsom kunstig intelligens (AI) og applikationer til maskinlæring (ML) til at skabe prædiktive modeller, der giver dem indsigt i, hvad der vil ske med hensyn til kundernes adfærd og markedsforhold i fremtiden. På dette tidspunkt scanner markedsanalysehold konstant gennem billeder, de har indsamlet fra kilder som konkurrentwebsteder og digitale kanaler. Med de rigtige værktøjer kan disse teams hurtigt bestemme, hvordan kunder interagerer med en organisations produkter eller tjenester for at opbygge handlingsorienteret indsigt, der giver en konkurrencefordel i forhold til andre i branchen.

Billedanalyse spiller en integreret rolle i forretningsdrift i dag ved at give organisationer adgang til værdifuld datadrevet indsigt, der stimulerer vækst og fremskridt hurtigere end nogensinde før.

Sådan bruger du billedanalyse

Billedanalyse er en effektiv måde at behandle store mængder billeddata og udtrække nyttig information fra dem. Billedanalyse involverer brug af computeralgoritmer til at bestemme betydningen af ​​et billede. Den kan bruges til en række forskellige opgaver såsom objektgenkendelse, ansigtsgenkendelse og billedsegmentering. I dette afsnit vil vi diskutere, hvordan billedanalyse kan bruges og nogle af dens anvendelser.

Billedsegmentering

Billedsegmentering er en gren af ​​billedbehandling, hvor et billede er opdelt i flere segmenter eller områder, der tilsammen udgør hele billedet. Hvert segment repræsenterer et interesseområde i billedet og kan betragtes som et separat objekt i sig selv. Målet med segmentering er at forenkle og/eller ændre repræsentationen af ​​et billede til noget, der er mere meningsfuldt og lettere at analysere. Segmenteringsteknikker bruges i medicinsk billeddannelse til en række forskellige opgaver, lige fra identifikation af anatomiske strukturer til overvågning af sygdommens progression. Derudover er segmenteringsalgoritmer nøglekomponenter i automatiserede overvågningssystemer og kan bruges til robot-navigationsopgaver og objektdetektering.

Segmenteringsalgoritmer er generelt afhængige af enten pixelbaserede metoder eller klassifikationsbaserede metoder. Pixelbaserede metoder bruger indikationer som farve eller tekstur til at opdele et billede i separate segmenter. Alternativt kombinerer klassifikationsbaserede metoder kategorier baseret på beskrivende funktioner såsom form eller tekstur for automatisk at gruppere pixels sammen i passende segmenter/objekter.

Pixelbaseret segmentering har typisk til formål at adskille objekter efter deres intensitet eller kontrastværdier ved at beregne globale statistikker (f.eks. middelværdi) over en hel region. Klassifikationsbaserede tilgange kræver ofte manuel input og mærkning, før algoritmen kan begynde at virke; Disse metoder er dog meget effektive, når der er tale om store datasæt eller ukendte datatyper, som ikke kan adskilles med succes ved kun at bruge pixelværdier alene.

Billedklassificering

Billedklassificering er processen med at bruge computeralgoritmer til at forudsige og mærke klasser i et givet billede. I denne proces er det almindeligt at have en "samling" af mærkede træningsbilleder, der fungerer som input til en indlæringsalgoritme. Baseret på disse træningsbilleder uddrages funktioner som størrelse, form og farve fra billedet og bruges til billedklassificering. Denne teknik giver mulighed for mere nøjagtige resultater sammenlignet med manuel mærkning, hvor mennesker kan begå fejl på grund af fejlklassificeringer eller mærkningsfejl.

Givet et ukendt billede, kan man anvende en eksisterende klassifikator, som så tildeler dette specifikke input en outputkategori i henhold til det foruddefinerede antal distinkte klasser. Nogle eksempler på anvendelser af dette spænder fra autonome bilkørselssystemer, der giver den objektgenkendelsesfunktioner til ansigtsgenkendelse i biometriske applikationer. Derudover kan det at have nøjagtige mærkede data gennem billedklassificering give betydeligt mere indsigt i vores miljø ved at udnytte enorme statslige datasæt til yderligere analyse – især i sammenhænge mellem typer af objekter og forretningsapplikationer såsom detailanalyse eller underholdningsanalyse.

Fra implementering af neurale netværk med GPU-optimeringsteknikker for at opnå parallel bearbejdning indtil forskellige former for maskinlæring – der er utallige måder, man kan træne AI-modeller på eller anvende deep learning-teknikker inden for billedklassificering; Selvom uovervåget læring stadig har en del forhindringer, der forhindrer forskere i at udnytte dem fuldt ud med det maksimale potentiale, bliver disse metoder stadig aktivt udforsket og forsket i. Forståelse af, hvordan man implementerer dem, kræver således en omfattende forståelse af computervisionsalgoritmer såvel som stærk teknisk viden, der involverer back-end ingeniørpraksis såsom scriptsprog som Python til implementeringsformål sammen med at have en intim baggrund om nye teknologier som blockchain eller serverløs infrastruktur implementeringer

Objektdetektion

Objektdetektion er en computerbaseret teknologi og teknik til at sikre nøjagtighed i analysen af ​​et billeddatasæt. Denne teknologi bruger forskellige sofistikerede algoritmer til at identificere objekter og deres karakteristika i let identificerede billeder. Det spiller en stor rolle på mange områder, såsom retsmedicin, lægevidenskab, industriel automation, ansigtsidentifikation og automatiserede inspektionssystemer.

Objektdetektion involverer analyse eller indsamling af data for at bestemme størrelsen, formen og andre egenskaber af specifikke objekter i et billede. Denne type billedanalyse kan omfatte identifikation af objekter baseret på deres farve, tekstur eller endda de former, de skaber, når de placeres sammen. At gøre brug af matematiske modeller og statistiske metoder gør opgaven meget lettere for computere i dag.

Det primære formål her er nøjagtigt at identificere hvert objekt, der vises i et billeddatasæt, ved at gøre brug af dets tildelte attributetiketter. Algoritmen skal trænes på forhånd med masser af data, inklusive 'gode' eksempler for nøjagtige forudsigelser om hvert målobjekts funktioner, før træningen begynder. Når træningen er afsluttet, og prognosen er vellykket, vil den blive efterfulgt af faser som f.eks. konklusioner, hvor det forventede resultat fra et givet input fungerer sammen med resultater opnået fra tidligere undersøgelser.

Teknologi som deep learning (DL) algoritmer hjælper med at tillade flere lag, der tilsammen arbejder hen imod at opnå mere nøjagtige resultater inden for en kortere tidsramme, end traditionelle metoder kunne give, før det blev tilgængeligt inden for denne type behandlingshardwareopsætning, der bruges i dag. I sidste ende gør dette AI-støttede måder som Deep Learning mere attraktive end konventionelle tilgange, da de i høj grad reducerer fejl, samtidig med at de giver effektive objektdetekteringsnøjagtighedsmetrikker, der også nemt kan producere output i realtidsscenarier.

Værktøjer til billedanalyse

Billedanalyse er en proces, der involverer udtrækning af meningsfuld information fra billeder ved hjælp af beregningsmetoder. Denne proces bruges på en række forskellige områder, såsom medicinsk billeddannelse, kunstig intelligens og fjernmåling. Heldigvis findes der en række værktøjer til billedanalyse, hvilket gør processen nemmere og mere effektiv. Lad os se på nogle af de tilgængelige værktøjer til billedanalyse.

OpenCV

OpenCV er et bibliotek af programmeringsfunktioner hovedsageligt rettet mod computersyn i realtid. Det understøtter forskellige Windows, Linux, platforme og andre softwareplatforme, og derfor bruges det ofte til billedanalyse og billedbehandlingsopgaver. OpenCVs anvendelsesområder omfatter: computersyn, ansigtsgenkendelse, objektidentifikation, bevægelsessporing, segmentering og genkendelse.

OpenCV tilbyder en bred vifte af kraftfulde værktøjer, der kan bruges til at udføre komplekse opgaver såsom objektgenkendelse, ansigtsgenkendelse, automatisk udtræk af funktioner og mere. Det har et aktivt fællesskab, der giver brugervenlige løsninger på almindelige problemer. Biblioteket er designet til at integrere med mange programmeringssprog såsom C++, Java eller Python. Biblioteket gør det muligt for udviklere at arbejde med billeder på deres ønskede sprog, hvilket reducerer udviklingstiden betydeligt. OpenCV understøtter enhver type data (såsom billeder i 2D- og 3D-formation), hvilket gør det til det mest alsidige værktøj blandt alle billedbehandlingsbiblioteker, der er tilgængelige i dag.

Værktøjer inkluderet i OpenCV er:
-Billedfiltrering
- Objektsegmentering
-Funktioner udvinding
-Funktionsmatchning og klassificering
-Objektsporing og bevægelsesanalyse
-3D-rekonstruktion for objekter, der studerer

Dets værktøjer bruges i vid udstrækning til automatiseret visuel inspektion i industrielle omgivelser på grund af dets fordelagtige funktioner som lavt hukommelsesforbrug, hurtig udførelse på de fleste platforme (især indlejrede), portabilitet mellem systemer, der bruger standardbiblioteker som OpenMPI/MPI4Py. Dens open source-licens gør den endnu mere attraktiv for brugere, der ønsker at bruge den uden nogen royaltybetalinger eller licenser fra virksomheder eller organisationer som mathworks osv...

TensorFlow

TensorFlow er et open source-softwarebibliotek, der bruges til at udvikle og træne deep learning-modeller. Deep learning-systemer, såsom billedanalysemodeller, er bygget op af flere lag af neuroner, der behandler inputdata, såsom et billede. TensorFlow gør det muligt for udviklere lettere at udvikle og implementere state-of-the-art deep learning-modeller, der kan bruges inden for vision, naturlig sprogbehandling og andre områder.

Den største fordel ved at bruge TensorFlow er, at det giver en nem måde at skabe og implementere kraftfulde maskinlæringsmodeller hurtigt og effektivt. TensorFlow understøtter også en bred vifte af applikationer på tværs af MacOS, Windows, Linux og mobile platforme. Og fordi det er open source og har rig fællesskabssupport, kan du bruge eksisterende værktøjer i din udviklingsproces uden at skulle genopfinde hjulene eller bruge ekstra tid på at fejlfinde kode fra bunden.

Udover at træne nye modeller fra bunden, giver TensorFlow dig også mulighed for at genbruge præ-trænede modeller til transfer learning eller finjustering af specifikke problemsæt. Dette gør det muligt hurtigt at bygge skræddersyede løsninger skræddersyet til særlige problemer, samtidig med at man udnytter eksisterende viden indbygget i eksisterende netværk. Med denne fleksibilitet i hånden kan udviklere begynde at eksperimentere med forskellige arkitekturer hurtigere end nogensinde før - få dem op at køre med høj nøjagtighed, resultater på ingen tid overhovedet

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision er et kraftfuldt billedbehandlingsværktøj designet til at hjælpe virksomheder med at analysere billeder og få værdifuld indsigt. Den er baseret på den samme teknologi, der bruges af Google Fotos, hvilket gør den pålidelig og nem at bruge. Dette cloud-baserede værktøj gør det muligt for virksomheder at behandle store mængder billeder hurtigt, opdage ansigter, identificere objekter og udtrække tekst, alt imens man undgår manuelt arbejde.

En anden fantastisk funktion ved Google Cloud Vision er dens evne til at identificere objekter fra en lang række kategorier som dyr eller produkter. Med funktionen "logo-detektion" kan brugere oprette forbindelse til mærker som Facebook eller Instagram for detaljeret sporings- og analyseinformation. Funktionen "landemærkeregistrering" hjælper brugere med at se vartegn omkring dem og forstå deres lokale kultur bedre på et øjeblik.

Udover objektgenkendelsesfunktionerne giver Google Cloud Vision også brugere en følelsesanalyse såvel som et automatiseret billedtekstværktøj til billeder - perfekt til øjeblikkelig analyse! Derudover tilbyder dette værktøj ansigtsgenkendelsesfunktioner, som er gode til marketingformål, da de registrerer egenskaber som alder og køn med høj nøjagtighed. Endelig gør nøgleordsudtrækningsmulighederne brugere i stand til hurtigt at scanne gennem inputbilleder, mens de finder relevante nøgleord, der kan bruges i senere processer eller applikationer.

Som konklusion er Google Cloud Vision en fantastisk mulighed, når de leder efter et billedbehandlingsværktøj, der hjælper virksomheder med at analysere deres billeder mere effektivt end nogensinde før!

Konklusion

Billedanalyse er et kraftfuldt værktøj til at indsamle indsigt fra digitale billeder. Det kan bruges inden for mange forskellige områder såsom medicin, bilindustrien og fotografering. Fordelene ved at bruge billedanalyse er talrige og kan spare tid, penge og kræfter. I denne artikel har vi set på det grundlæggende i billedanalyse, hvad det er, og hvordan det kan gavne dig. Vi har også diskuteret de forskellige typer analyser og den bedste praksis for vellykket billedanalyse. Afslutningsvis er det tydeligt, at billedanalyse er et stærkt værktøj til at indsamle indsigt og træffe informerede datadrevne beslutninger.

Resumé

Valget af ristninger til din kaffe afhænger af den smag og styrke, du foretrækker, samt dine regionale præferencer. Forskellige riste tilbyder en bred vifte af navne og farvekategorier, men generelt vil lyse stege have en mildere smag og lidt højere koffeinindhold, mens mørke stege er mere bitre med mindre syrlighed. Populære typer af hver omfatter Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Wiener Italiensk Fransk. Uanset om du er fan af lyse eller mørke kaffebønner – eller et sted midt imellem – så sørg for at spørge, før du køber, så du får præcis det, du leder efter!

Yderligere læsning

Brugen af ​​billedanalyse til at få indsigt og drage konklusioner ud fra billeder bliver mere og mere populær i en lang række brancher, fra sundhedsvæsen til sikkerhed. Hvis du gerne vil lære mere om denne teknologi, kan du overveje følgende ressourcer:

Artikler og tutorials
-"Billedanalyse: Hvad er det, og hvordan man bruger det" af Oracle
-"En introduktion til billedanalyse for mennesker, der ikke ved noget om billedanalyse" af Kent Woodard
-"8 trin mod forståelse af billedanalyse og -behandling i maskinlæring" af Victor Charpenay
Bøger og publikationer
-Billedbehandling: Principper og anvendelser af Milan Sonka et al.
-Computer and Machine Vision – Theory, Algorithms, Practicalities (4. udgave) af ER Davies
-Digital billedbehandling med OpenCV – Bibliografi (Ver 4.1) kompileret af David Dardas Webinarer og podcasts
-Computer Vision Through Machine Learning Webinar afholdt af Treehouse AI
-Machine Learning Fundamentals Podcast hostet af Google Cloud Platform. Der er også mange andre bøger, artikler, webinarer, podcasts, workshops og andre ressourcer tilgængelige, som kan hjælpe dig med bedre at forstå billedanalysemetoder, samt hvordan du bruger den til specifikke applikationer.

Hej, jeg er Kim, en mor og en stop-motion entusiast med en baggrund i medieskabelse og webudvikling. Jeg har en kæmpe passion for tegning og animation, og nu dykker jeg med hovedet ind i stop-motion-verdenen. Med min blog deler jeg mine erfaringer med jer.