Ανάλυση εικόνας: Τι είναι και πώς να το χρησιμοποιήσετε

από τον kim ΕΠΙΚΑΙΡΟΠΟΙΗΜΕΝΟ: Ιούνιος 29, 2022

Η ανάλυση εικόνας είναι ένα ισχυρό εργαλείο για την εξαγωγή πληροφοριών από εικόνες.

Αυτό μπορεί να χρησιμοποιηθεί για διάφορους σκοπούς, από την παρακολούθηση αλλαγών στο περιβάλλον έως την αναγνώριση προσώπου έως την ανάλυση ιατρικών εικόνων.

Σε αυτό το άρθρο, θα σας δώσουμε μια σύντομη εισαγωγή στην ανάλυση εικόνας και πώς μπορείτε να τη χρησιμοποιήσετε. Θα καλύψουμε τον ορισμό της ανάλυσης εικόνας, τις διαφορετικές τεχνικές και εργαλεία που είναι διαθέσιμα και τις πιθανές εφαρμογές της ανάλυσης εικόνας.

Ορισμός ανάλυσης εικόνας

Η ανάλυση εικόνας είναι ένα εργαλείο που χρησιμοποιείται για να αποκτήσετε πληροφορίες ψηφιακό εικόνες. Χρησιμοποιείται συνήθως σε διάφορους τομείς όπως η ιατρική, η επιστημονική έρευνα, η επιτήρηση, η επεξεργασία εικόνας και πολλοί άλλοι.

Ουσιαστικά, είναι μια διαδικασία συλλογής δεδομένων από μια εικόνα και ανάλυσης των δεδομένων για τη λήψη πληροφοριών σχετικά με το περιεχόμενο της εικόνας. Η ανάλυση εικόνας βοηθά στην παροχή πληροφοριών σχετικά με την ποιότητα ή τα χαρακτηριστικά μιας εικόνας, όπως το μέγεθος, το σχήμα, την ένταση/φωτεινότητά της, χρώμα σύνθεση ή την κάτοψή του.

Υπάρχουν πολλές τεχνικές που χρησιμοποιούνται στην ανάλυση εικόνας, όπως τεχνικές χωρικού μετασχηματισμού, όπως η εξαγωγή υποεικόνων και η επεξεργασία μπλοκ. τεχνικές εξαγωγής χαρακτηριστικών που βρίσκουν σημεία ή περιοχές ενδιαφέροντος χρησιμοποιώντας ανιχνευτές ακμών ή αλγόριθμους ανίχνευσης συνόρων. τεχνικές ταξινόμησης που ταξινομούν αντικείμενα σε κατηγορίες. τεχνικές τμηματοποίησης που αναλύουν αντικείμενα από το φόντο. και αλγόριθμοι αναγνώρισης προτύπων που αναγνωρίζουν αντικείμενα χρησιμοποιώντας στατιστικές μεθόδους.

Χρησιμοποιώντας εργαλεία ανάλυσης εικόνας για εφαρμογές όπως η ανίχνευση αντικειμένων και η αναγνώριση προσώπου, μπορεί να βελτιώσει την εμπειρία του χρήστη κατά τη χρήση ψηφιακών μέσων. Είναι επίσης δυνατό να χρησιμοποιηθεί η ανάλυση για επιστημονική έρευνα προκειμένου να αξιολογηθούν οι συσχετίσεις μεταξύ καθορισμένων ορίων σε μία ή μία ομάδα εικόνων. Τέλος, αυτή η τεχνολογία χρησιμοποιείται επίσης σημαντικά από επαγγελματίες του ιατρικού τομέα σε διάφορες ειδικότητες, συμπεριλαμβανομένης της ακτινολογίας και της παθολογίας, για τη διάγνωση διαφόρων καταστάσεων με βάση σαρωμένες εικόνες που λαμβάνονται από ασθενείς.

Τύποι ανάλυσης εικόνας

Η ανάλυση εικόνας είναι η εξαγωγή ουσιαστικών πληροφοριών από ψηφιακές εικόνες. Είναι ένας πολύ ευρύς όρος που καλύπτει πολλά διαφορετικά είδη εργασιών που σχετίζονται με την εικόνα, συμπεριλαμβανομένης της αναγνώρισης και αναγνώρισης αντικειμένων, της μέτρησης σχήματος, της αναγνώρισης προτύπων, της ανάλυσης σκηνής και της ταξινόμησης.

Υπάρχουν πολλοί τύποι τεχνικών ανάλυσης εικόνας. μερικά από τα πιο κοινά περιλαμβάνουν:
-Εικονοκύτταρο-Βασισμένη/Χωρική Ανάλυση – Αυτός ο τύπος ανάλυσης περιλαμβάνει τη μη αυτόματη μέτρηση μεμονωμένων εικονοστοιχείων ή συστάδων εικονοστοιχείων για τη μέτρηση περιοχών (μέγεθος, σχήμα) και πυκνότητας (κατανομή).
-Στατιστική ανάλυση – Αυτή η προσέγγιση χρησιμοποιεί στατιστικές μεθόδους για την αξιολόγηση χαρακτηριστικών που σχετίζονται με περιοχές μέσα σε μια εικόνα, όπως η αντίθεση ή η φωτεινότητα.
-Μηχανική μάθηση/Τεχνητή νοημοσύνη – Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης (AI) επιτρέπουν ισχυρές αυτοματοποιημένες εργασίες επεξεργασίας εικόνας, όπως ανίχνευση αντικειμένων ή σημασιολογική τμηματοποίηση χρησιμοποιώντας συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN).
-Ανάλυση υφής – Αυτή η τεχνική μετρά τον τρόπο με τον οποίο τα στοιχεία μιας εικόνας κατανέμονται μεταξύ τους ως προς την υφή—τη διακύμανση στα επίπεδα του γκρι ή στα χρώματα σε μια μεγάλη περιοχή.
-Ανάλυση ιστογράμματος – Η ανάλυση ιστογράμματος συνήθως περιλαμβάνει τη μέτρηση των στατιστικών κατανομών μέσα σε μια εικόνα, όπως η αντίθεση, η φωτεινότητα, η απόχρωση και ο κορεσμός.
-Τεχνικές φιλτραρίσματος - Οι τεχνικές φιλτραρίσματος περιλαμβάνουν μαθηματικές πράξεις σε έναν ολόκληρο πίνακα έντασης που έχει υποστεί επεξεργασία, οι οποίοι τροποποιούν ορισμένα μέρη του πίνακα ενώ διατηρούν άλλα. Τα φίλτρα χρησιμοποιούνται συχνά για τη βελτίωση των άκρων ή την αφαίρεση του θορύβου από μια εικόνα εξομαλύνοντας αυτές τις ανεπιθύμητες περιοχές.
-Τεχνικές μετασχηματισμού Fourier – Αυτή η μέθοδος χρησιμοποιεί μετασχηματισμούς Fourier που αποσυνθέτουν τις εικόνες σε διάφορα στοιχεία με βάση το εύρος συχνοτήτων ή/και τους προσανατολισμούς που υπάρχουν στο πλαίσιο εισόδου. Αυτό επιτρέπει την απομόνωση εξαρτημάτων και αντικειμένων που μπορεί να έχουν ιδιαίτερα χαρακτηριστικά σε σχέση με τη συνολική εμφάνιση άλλων στοιχείων στο πλαίσιο – όπως διαφορές υφής ή σχήματος – επιτρέποντας ευκολότερο εντοπισμό αντικειμένων κατά τις διαδικασίες τμηματοποίησης .

Οφέλη από την ανάλυση εικόνας

Η ανάλυση εικόνας είναι ένα ανεκτίμητο εργαλείο για την απόκτηση γνώσεων από ψηφιακές εικόνες. Χρησιμοποιείται για την αναγνώριση μοτίβων, την αναγνώριση αντικειμένων και την εξαγωγή σημαντικών πληροφοριών από τα μέσα. Από την ιατρική έρευνα μέχρι την αναγνώριση προσώπου, η ανάλυση εικόνας μπορεί να ωφελήσει ένα ευρύ φάσμα βιομηχανιών. Εδώ θα διερευνήσουμε τα πλεονεκτήματα της ανάλυσης εικόνας και πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση διαφόρων πεδίων.

Βελτιωμένη εμπειρία πελατών

Η ανάλυση εικόνας μπορεί να βοηθήσει στη βελτίωση των εμπειριών των πελατών, επιτρέποντας στις εταιρείες να κατανοήσουν τις προτιμήσεις των πελατών γρήγορα και με ακρίβεια. Εφαρμόζοντας τεχνικές ανάλυσης εικόνας, οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν δεδομένα από εικόνες όπως δημογραφικά στοιχεία, τοποθεσίες και συναισθηματικές αντιδράσεις για να στοχεύσουν καλύτερα τις διαφημίσεις τους ή να εξατομικεύσουν το περιεχόμενο για τους πελάτες. Η χρήση αυτών των δεδομένων μπορεί να οδηγήσει σε βελτιωμένη δέσμευση με τους πελάτες καθώς και σε αυξημένες πωλήσεις για την εταιρεία.

Η ανάλυση εικόνας βοηθά επίσης τις επιχειρήσεις να κατανοήσουν καλύτερα το πλαίσιο των εικόνων τους. Για παράδειγμα, η τεχνολογία αναγνώρισης χρωμάτων επιτρέπει στις εταιρείες να αναγνωρίζουν τα χρώματα σε μια εικόνα και να προσδιορίζουν πώς συνδέονται με προϊόντα ή υπηρεσίες. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να κατανοήσουν τη συμπεριφορά των πελατών σχετικά με μια συγκεκριμένη υπηρεσία ή προϊόν. Επιπλέον, οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν την τεχνολογία αναγνώρισης αντικειμένων για να αναγνωρίσουν αντικείμενα σε μια εικόνα και να κατανοήσουν καλύτερα τις προτιμήσεις των πελατών με βάση τα αντικείμενα που προτιμούν.

Τέλος, η ανάλυση εικόνας δίνει τη δυνατότητα στις επιχειρήσεις να συλλέγουν δεδομένα πιο γρήγορα, διατηρώντας παράλληλα την ακρίβεια στη διαδικασία. Οι εταιρείες δεν χρειάζεται πλέον να ελέγχουν με μη αυτόματο τρόπο εκατοντάδες εικόνες όταν προσπαθούν να καθορίσουν τις προτιμήσεις των πελατών. Μάλλον είναι σε θέση να αυτοματοποιήσουν αυτή τη διαδικασία χρησιμοποιώντας τεχνικές ανάλυσης εικόνων που βελτιώνουν σημαντικά την αποτελεσματικότητα, ενώ παράλληλα λαμβάνουν ακριβή αποτελέσματα από την ανάλυση των εικόνων. Αυτό σημαίνει ότι οι πελάτες αποκτούν πρόσβαση σε εξατομικευμένες διαφημίσεις πιο γρήγορα από ποτέ, επιτρέποντας στις εταιρείες να παρέχουν καλύτερη συνολική εμπειρία χρήστη στους πελάτες τους.

Αυξημένη ακρίβεια και αποτελεσματικότητα

Η ανάλυση εικόνας παρέχει πολλά οφέλη για τις επιχειρήσεις, συμπεριλαμβανομένης της αυξημένης ακρίβειας και αποτελεσματικότητας. Αναλύοντας εικόνες αντί να βασίζεται σε μη αυτόματες μεθόδους ή μεθόδους που βασίζονται σε κείμενο, η ανάλυση εικόνων μπορεί να μειώσει σημαντικά τα σφάλματα εισαγωγής δεδομένων και να επιταχύνει τον χρόνο επεξεργασίας για μια δεδομένη εργασία.

Η ανάλυση εικόνας εξαλείφει επίσης την ανάγκη χειροκίνητης αναζήτησης μεγάλων ποσοτήτων πληροφοριών. Αντίθετα, ένας αλγόριθμος μπορεί να βρει γρήγορα σχετικά δεδομένα και να αναγνωρίσει μοτίβα που πρέπει να ερμηνεύονται εύκολα από τον άνθρωπο. Αυτό επιταχύνει τη διαδικασία λήψης αποφάσεων και ελαχιστοποιεί πιθανά δαπανηρά λάθη που οφείλονται σε ανθρώπινο λάθος ή επίβλεψη.

Επιπλέον, η ανάλυση εικόνας καθιστά ευκολότερο τον γρήγορο εντοπισμό μοτίβων σε απίστευτα μεγάλα σύνολα δεδομένων που θα χρειάζονταν χιλιάδες ανθρωποώρες για να διαλευκανθούν χειροκίνητα. Αυτό μειώνει δραστικά το κόστος εργασίας ενώ αυξάνει την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα ταυτόχρονα. Η ανάλυση εικόνας επιτρέπει επίσης στους οργανισμούς να ποσοτικοποιούν τις τάσεις που μπορεί διαφορετικά να είχαν χάσει με παραδοσιακές μεθόδους, βοηθώντας τους να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις πιο γρήγορα από ποτέ.
Χρησιμοποιώντας την τεχνολογία ανάλυσης εικόνας, οι επιχειρήσεις μπορούν να ελαχιστοποιήσουν τα σφάλματα εισαγωγής δεδομένων και να μειώσουν το κόστος εργασίας ενώ αυξάνουν την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα στις λειτουργίες τους. Αυτό οδηγεί σε βελτιωμένη ικανότητα λήψης αποφάσεων και πιο ακριβή αποτελέσματα που προέρχονται από πολύ μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων από αυτά που θα μπορούσαν να επιτευχθούν χρησιμοποιώντας μόνο τις παραδοσιακές μεθόδους.

Βελτιωμένη λήψη αποφάσεων

Η χρήση της ανάλυσης εικόνας στις επιχειρήσεις για να βοηθήσει στη λήψη αποφάσεων μπορεί να οδηγήσει σε βελτιωμένη αποτελεσματικότητα και να βοηθήσει τους οργανισμούς να διαχειρίζονται καλύτερα τους πόρους τους. Μέσω των διαφόρων τεχνικών και τεχνολογιών που εμπλέκονται, ένας οργανισμός έχει τη δυνατότητα να επεξεργάζεται και να αναλύει γρήγορα εικόνες από διαφορετικές πηγές. Αυτό τους βοηθά να παίρνουν σωστές αποφάσεις σχεδόν αμέσως.

Η ανάλυση εικόνας μπορεί να βοηθήσει τους οργανισμούς να ταξινομήσουν, να αναγνωρίσουν και να αξιολογήσουν δεδομένα προκειμένου να ιεραρχήσουν εργασίες ή στρατηγικούς στόχους. Επιτρέπει επίσης τη γρήγορη ανάλυση περίπλοκων μοτίβων μέσα στις εικόνες, η οποία εξοικονομεί πολύτιμο χρόνο σε εργασίες λήψης αποφάσεων υψηλότερου επιπέδου. Επιπλέον, η ανάλυση εικόνας μπορεί να βοηθήσει τις εταιρείες να ανακαλύψουν τάσεις ή επαναλαμβανόμενα ζητήματα που διαφορετικά μπορεί να περνούσαν απαρατήρητα.

Οι οργανισμοί αξιοποιούν ολοένα και περισσότερο τη δύναμη των τεχνολογιών ανάλυσης εικόνας, όπως οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης (AI) και μηχανικής μάθησης (ML) για να δημιουργήσουν μοντέλα πρόβλεψης που τους δίνουν μια εικόνα για το τι θα συμβεί όσον αφορά τις συμπεριφορές των πελατών και τις συνθήκες της αγοράς στο μέλλον. Σε αυτό το σημείο, οι ομάδες ανάλυσης αγοράς σαρώνουν συνεχώς εικόνες που έχουν συλλέξει από πηγές όπως ιστότοπους ανταγωνιστών και ψηφιακά κανάλια. Με τα κατάλληλα εργαλεία, αυτές οι ομάδες μπορούν να προσδιορίσουν γρήγορα τον τρόπο με τον οποίο οι πελάτες αλληλεπιδρούν με τα προϊόντα ή τις υπηρεσίες ενός οργανισμού, προκειμένου να δημιουργήσουν χρήσιμες πληροφορίες που παρέχουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα έναντι των άλλων στον κλάδο.

Η ανάλυση εικόνας διαδραματίζει αναπόσπαστο ρόλο στις επιχειρηματικές λειτουργίες σήμερα, παρέχοντας στους οργανισμούς πρόσβαση σε πολύτιμες πληροφορίες που βασίζονται σε δεδομένα που τονώνουν την ανάπτυξη και την πρόοδο πιο γρήγορα από ποτέ.

Πώς να χρησιμοποιήσετε την ανάλυση εικόνας

Η ανάλυση εικόνας είναι ένας αποτελεσματικός τρόπος επεξεργασίας μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων εικόνας και εξαγωγής χρήσιμων πληροφοριών από αυτές. Η ανάλυση εικόνας περιλαμβάνει τη χρήση αλγορίθμων υπολογιστών για τον προσδιορισμό της σημασίας μιας εικόνας. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για μια ποικιλία εργασιών, όπως η αναγνώριση αντικειμένων, η αναγνώριση προσώπου και η τμηματοποίηση εικόνας. Σε αυτή την ενότητα, θα συζητήσουμε πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί η ανάλυση εικόνας και μερικές από τις εφαρμογές της.

Τμηματοποίηση εικόνας

Η κατάτμηση εικόνας είναι ένας κλάδος της επεξεργασίας εικόνας στον οποίο μια εικόνα χωρίζεται σε πολλαπλά τμήματα ή περιοχές, που μαζί αποτελούν ολόκληρη την εικόνα. Κάθε τμήμα αντιπροσωπεύει μια περιοχή ενδιαφέροντος μέσα στην εικόνα και μπορεί να θεωρηθεί ως ένα διακριτό αντικείμενο από μόνο του. Ο στόχος της τμηματοποίησης είναι να απλοποιήσει ή/και να αλλάξει την αναπαράσταση μιας εικόνας σε κάτι πιο ουσιαστικό και πιο εύκολο στην ανάλυση. Οι τεχνικές τμηματοποίησης χρησιμοποιούνται στην ιατρική απεικόνιση για μια ποικιλία εργασιών, που κυμαίνονται από τον εντοπισμό ανατομικών δομών έως την παρακολούθηση της εξέλιξης της νόσου. Επιπλέον, οι αλγόριθμοι τμηματοποίησης είναι βασικά στοιχεία σε αυτοματοποιημένα συστήματα επιτήρησης και μπορούν να χρησιμοποιηθούν για εργασίες ρομποτικής πλοήγησης και ανίχνευσης αντικειμένων.

Οι αλγόριθμοι τμηματοποίησης γενικά βασίζονται είτε σε μεθόδους που βασίζονται σε pixel είτε σε μεθόδους που βασίζονται σε ταξινόμηση. Οι μέθοδοι που βασίζονται σε pixel χρησιμοποιούν ενδείξεις όπως το χρώμα ή την υφή για να χωρίσουν μια εικόνα σε ξεχωριστά τμήματα. Εναλλακτικά, οι μέθοδοι που βασίζονται σε ταξινόμηση συνδυάζουν κατηγορίες που βασίζονται σε περιγραφικά χαρακτηριστικά όπως το σχήμα ή η υφή, προκειμένου να ομαδοποιούν αυτόματα τα εικονοστοιχεία σε κατάλληλα τμήματα/αντικείμενα.

Η τμηματοποίηση που βασίζεται σε εικονοστοιχεία συνήθως στοχεύει στο διαχωρισμό των αντικειμένων με βάση την ένταση ή τις τιμές αντίθεσής τους, υπολογίζοντας καθολικά στατιστικά στοιχεία (π.χ. μέση τιμή) σε μια ολόκληρη περιοχή. Οι προσεγγίσεις που βασίζονται σε ταξινόμηση απαιτούν συχνά χειροκίνητη εισαγωγή και επισήμανση προτού αρχίσει να λειτουργεί ο αλγόριθμος. Ωστόσο, αυτές οι μέθοδοι είναι πολύ ισχυρές όταν πρόκειται για μεγάλα σύνολα δεδομένων ή άγνωστους τύπους δεδομένων που δεν μπορούν να διαχωριστούν επιτυχώς χρησιμοποιώντας μόνο τιμές pixel.

Ταξινόμηση εικόνας

Η ταξινόμηση εικόνων είναι η διαδικασία χρήσης αλγορίθμων υπολογιστών για την πρόβλεψη και την επισήμανση τάξεων σε μια δεδομένη εικόνα. Σε αυτή τη διαδικασία, είναι σύνηθες να υπάρχει μια «συλλογή» εικόνων εκπαίδευσης με ετικέτα που χρησιμεύουν ως είσοδος σε έναν αλγόριθμο εκμάθησης. Με βάση αυτές τις εικόνες εκπαίδευσης, χαρακτηριστικά όπως το μέγεθος, το σχήμα και το χρώμα εξάγονται από την εικόνα και χρησιμοποιούνται για ταξινόμηση εικόνων. Αυτή η τεχνική επιτρέπει πιο ακριβή αποτελέσματα σε σύγκριση με τη χειροκίνητη επισήμανση, όπου οι άνθρωποι μπορεί να κάνουν λάθη λόγω εσφαλμένων ταξινομήσεων ή σφαλμάτων ετικετών.

Με δεδομένη μια άγνωστη εικόνα, μπορεί κανείς να εφαρμόσει έναν υπάρχοντα ταξινομητή ο οποίος στη συνέχεια εκχωρεί στη συγκεκριμένη είσοδο μια κατηγορία εξόδου σύμφωνα με τον προκαθορισμένο αριθμό διακριτών κλάσεων. Ορισμένα παραδείγματα χρήσεων αυτού κυμαίνονται από συστήματα αυτόνομης οδήγησης αυτοκινήτου που του δίνουν δυνατότητες αναγνώρισης αντικειμένων έως ανίχνευση προσώπου σε βιομετρικές εφαρμογές. Επιπλέον, η ύπαρξη ακριβών δεδομένων ετικετών μέσω ταξινόμησης εικόνων μπορεί να προσφέρει σημαντικά περισσότερες πληροφορίες για το περιβάλλον μας αξιοποιώντας τεράστια κρατικά σύνολα δεδομένων για περαιτέρω ανάλυση – ειδικά σε συσχετισμούς μεταξύ τύπων αντικειμένων και επιχειρηματικών εφαρμογών, όπως ανάλυση λιανικής ή ψυχαγωγίας.

Από την εφαρμογή νευρωνικών δικτύων με τεχνικές βελτιστοποίησης GPU προκειμένου να επιτευχθεί παράλληλη επεξεργασία μέχρι διάφορες μορφές μηχανικής μάθησης – υπάρχουν αμέτρητοι τρόποι με τους οποίους μπορεί κανείς να εκπαιδεύσει μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης ή να χρησιμοποιήσει τεχνικές βαθιάς μάθησης στον τομέα της ταξινόμησης εικόνων. Αν και η μάθηση χωρίς επίβλεψη εξακολουθεί να έχει αρκετά εμπόδια που εμποδίζουν τους ερευνητές να τις αξιοποιήσουν πλήρως στο μέγιστο δυνατό δυναμικό, αυτές οι μέθοδοι εξακολουθούν να διερευνώνται και να ερευνώνται ενεργά. Επομένως, η κατανόηση του τρόπου εφαρμογής τους απαιτεί μια ολοκληρωμένη κατανόηση των αλγορίθμων όρασης υπολογιστών καθώς και ισχυρές τεχνικές γνώσεις που περιλαμβάνουν πρακτικές μηχανικής υποστήριξης, όπως γλώσσες δέσμης ενεργειών όπως η Python για σκοπούς υλοποίησης, καθώς και ένα οικείο υπόβαθρο σχετικά με τις αναδυόμενες τεχνολογίες όπως το blockchain ή η υποδομή χωρίς διακομιστή. υλοποιήσεις

Ανίχνευση αντικειμένων

Η ανίχνευση αντικειμένων είναι μια τεχνολογία και τεχνική που βασίζεται σε υπολογιστή για τη διασφάλιση της ακρίβειας στην ανάλυση ενός συνόλου δεδομένων εικόνας. Αυτή η τεχνολογία χρησιμοποιεί διάφορους εξελιγμένους αλγόριθμους για την αναγνώριση αντικειμένων και των χαρακτηριστικών τους σε εύκολα αναγνωρίσιμες εικόνες. Διαδραματίζει σημαντικό ρόλο σε πολλούς τομείς, όπως η ιατροδικαστική, η ιατρική επιστήμη, ο βιομηχανικός αυτοματισμός, η αναγνώριση προσώπου και τα αυτοματοποιημένα συστήματα επιθεώρησης.

Η ανίχνευση αντικειμένων περιλαμβάνει την ανάλυση ή τη συλλογή δεδομένων για τον προσδιορισμό του μεγέθους, του σχήματος και άλλων ιδιοτήτων συγκεκριμένων αντικειμένων σε μια εικόνα. Αυτός ο τύπος ανάλυσης εικόνας μπορεί να περιλαμβάνει αναγνώριση αντικειμένων με βάση το χρώμα, την υφή τους ή ακόμα και τα σχήματα που δημιουργούν όταν τοποθετούνται μαζί. Η χρήση μαθηματικών μοντέλων και στατιστικών μεθόδων κάνει το έργο πολύ πιο εύκολο για τους υπολογιστές στις μέρες μας.

Ο πρωταρχικός στόχος εδώ είναι να προσδιορίσετε με ακρίβεια κάθε αντικείμενο που εμφανίζεται σε ένα σύνολο δεδομένων εικόνας χρησιμοποιώντας τις ετικέτες χαρακτηριστικών που του έχουν εκχωρηθεί. Ο αλγόριθμος πρέπει να εκπαιδευτεί εκ των προτέρων με πολλά δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων «καλών» παραδειγμάτων για ακριβείς προβλέψεις σχετικά με τα χαρακτηριστικά κάθε αντικειμένου στόχου πριν ξεκινήσει η εκπαίδευση. Μετά την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης και την επιτυχή πρόβλεψη, θα ακολουθήσουν φάσεις όπως το συμπέρασμα όπου το αναμενόμενο αποτέλεσμα από μια δεδομένη εισροή λειτουργεί με τα αποτελέσματα που λαμβάνονται από προηγούμενες μελέτες.

Τεχνολογία όπως οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης (DL) βοηθάει στο να επιτραπούν πολλαπλά επίπεδα τα οποία μαζί λειτουργούν για την επίτευξη πιο ακριβών αποτελεσμάτων σε συντομότερο χρονικό διάστημα από ό,τι θα μπορούσαν να παρέχουν οι παραδοσιακές μέθοδοι προτού γίνει διαθέσιμο σε αυτόν τον τύπο εγκατάστασης υλικού επεξεργασίας που χρησιμοποιείται σήμερα. Σε τελική ανάλυση, αυτό καθιστά τρόπους με τη βοήθεια τεχνητής νοημοσύνης, όπως το Deep Learning, πιο ελκυστικό από τις συμβατικές προσεγγίσεις, καθώς μειώνουν σημαντικά τα σφάλματα, ενώ παρέχουν αποτελεσματικές μετρήσεις ακρίβειας ανίχνευσης αντικειμένων που μπορούν εύκολα να παράγουν αποτελέσματα και σε σενάρια πραγματικού χρόνου.

Εργαλεία για ανάλυση εικόνας

Η ανάλυση εικόνας είναι μια διαδικασία που περιλαμβάνει την εξαγωγή σημαντικών πληροφοριών από εικόνες με τις υπολογιστικές μεθοδολογίες της. Αυτή η διαδικασία χρησιμοποιείται σε διάφορους τομείς, όπως η ιατρική απεικόνιση, η τεχνητή νοημοσύνη και η τηλεπισκόπηση. Ευτυχώς, υπάρχει μια ποικιλία εργαλείων διαθέσιμα για ανάλυση εικόνας, καθιστώντας τη διαδικασία ευκολότερη και πιο αποτελεσματική. Ας δούμε μερικά από τα διαθέσιμα εργαλεία για ανάλυση εικόνας.

OpenCV

Το OpenCV είναι μια βιβλιοθήκη λειτουργιών προγραμματισμού που στοχεύουν κυρίως στην όραση υπολογιστή σε πραγματικό χρόνο. Υποστηρίζει διάφορα παράθυρα, Linux, πλατφόρμες και άλλες πλατφόρμες λογισμικού και επομένως χρησιμοποιείται συχνά για εργασίες ανάλυσης εικόνας και επεξεργασίας εικόνας. Οι τομείς εφαρμογής του OpenCV περιλαμβάνουν: όραση υπολογιστή, αναγνώριση προσώπου, αναγνώριση αντικειμένων, παρακολούθηση κίνησης, τμηματοποίηση και αναγνώριση.

Το OpenCV προσφέρει ένα ευρύ φάσμα ισχυρών εργαλείων που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκτέλεση σύνθετων εργασιών όπως η ανίχνευση αντικειμένων, η αναγνώριση προσώπου, η αυτόματη εξαγωγή χαρακτηριστικών και πολλά άλλα. Έχει μια ενεργή κοινότητα που παρέχει φιλικές προς το χρήστη λύσεις σε κοινά προβλήματα. Η βιβλιοθήκη έχει σχεδιαστεί για να ενσωματώνεται με πολλές γλώσσες προγραμματισμού όπως η C++, η Java ή η Python. Η βιβλιοθήκη επιτρέπει στους προγραμματιστές να εργάζονται με εικόνες στις επιθυμητές γλώσσες τους, μειώνοντας έτσι σημαντικά τον χρόνο ανάπτυξης. Το OpenCV υποστηρίζει κάθε τύπο δεδομένων (όπως εικόνες σε σχηματισμό 2D και 3D), γεγονός που το καθιστά το πιο ευέλικτο εργαλείο μεταξύ όλων των βιβλιοθηκών επεξεργασίας εικόνας που είναι διαθέσιμες σήμερα.

Τα εργαλεία που περιλαμβάνονται στο OpenCV είναι:
- Φιλτράρισμα εικόνας
-Τμηματοποίηση αντικειμένων
-Διαθέτει εξαγωγή
- Αντιστοίχιση και ταξινόμηση χαρακτηριστικών
-Παρακολούθηση αντικειμένων και ανάλυση κίνησης
-3D ανακατασκευή για τη μελέτη αντικειμένων

Τα εργαλεία του χρησιμοποιούνται ευρέως για αυτοματοποιημένη οπτική επιθεώρηση σε βιομηχανικές ρυθμίσεις λόγω των πλεονεκτημάτων του, όπως χαμηλή κατανάλωση μνήμης, γρήγορη εκτέλεση στις περισσότερες πλατφόρμες (ειδικά ενσωματωμένες), φορητότητα μεταξύ συστημάτων που χρησιμοποιούν τυπικές βιβλιοθήκες όπως το OpenMPI/MPI4Py. Η άδεια ανοιχτού κώδικα το καθιστά ακόμη πιο ελκυστικό για χρήστες που θέλουν να το χρησιμοποιήσουν χωρίς πληρωμές δικαιωμάτων εκμετάλλευσης ή άδειες από εταιρείες ή οργανισμούς όπως το mathworks κ.λπ.

TensorFlow

Το TensorFlow είναι μια βιβλιοθήκη λογισμικού ανοιχτού κώδικα που χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη και εκπαίδευση μοντέλων βαθιάς μάθησης. Τα συστήματα βαθιάς μάθησης, όπως τα μοντέλα ανάλυσης εικόνας, αποτελούνται από πολλαπλά στρώματα νευρώνων που επεξεργάζονται δεδομένα εισόδου, όπως μια εικόνα. Το TensorFlow δίνει τη δυνατότητα στους προγραμματιστές να αναπτύξουν και να αναπτύξουν πιο εύκολα μοντέλα βαθιάς μάθησης αιχμής που μπορούν να χρησιμοποιηθούν στην όραση, την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και άλλους τομείς.

Το κύριο πλεονέκτημα της χρήσης του TensorFlow είναι ότι παρέχει έναν εύκολο τρόπο δημιουργίας και ανάπτυξης ισχυρών μοντέλων μηχανικής εκμάθησης γρήγορα και αποτελεσματικά. Το TensorFlow υποστηρίζει επίσης ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών σε πλατφόρμες MacOS, Windows, Linux και φορητές συσκευές. Και επειδή είναι ανοιχτού κώδικα και έχει πλούσια υποστήριξη κοινότητας, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τα υπάρχοντα εργαλεία στη διαδικασία ανάπτυξής σας χωρίς να χρειάζεται να επανεφεύρετε τους τροχούς ή να ξοδέψετε επιπλέον χρόνο για τον εντοπισμό σφαλμάτων κώδικα από την αρχή.

Εκτός από την εκπαίδευση νέων μοντέλων από την αρχή, το TensorFlow σάς επιτρέπει επίσης να επαναχρησιμοποιείτε προεκπαιδευμένα μοντέλα για μεταφορά εκμάθησης ή τελειοποίηση σε συγκεκριμένα σύνολα προβλημάτων. Αυτό καθιστά δυνατή τη γρήγορη δημιουργία προσαρμοσμένων λύσεων προσαρμοσμένων σε συγκεκριμένα προβλήματα, αξιοποιώντας παράλληλα την υπάρχουσα γνώση που είναι ενσωματωμένη στα υπάρχοντα δίκτυα. Με αυτήν την ευελιξία στα χέρια, οι προγραμματιστές μπορούν να αρχίσουν να πειραματίζονται με διαφορετικές αρχιτεκτονικές πιο γρήγορα από ποτέ — να τις θέσουν σε λειτουργία και να λειτουργήσουν με αποτελέσματα υψηλής ακρίβειας σε ελάχιστο χρόνο

Google Cloud Vision

Το Google Cloud Vision είναι ένα ισχυρό εργαλείο επεξεργασίας εικόνας που έχει σχεδιαστεί για να βοηθά τις επιχειρήσεις να αναλύουν εικόνες και να αποκτούν πολύτιμες πληροφορίες. Βασίζεται στην ίδια τεχνολογία που χρησιμοποιεί το Google Photos, καθιστώντας το αξιόπιστο και εύκολο στη χρήση. Αυτό το εργαλείο που βασίζεται σε σύννεφο επιτρέπει στις επιχειρήσεις να επεξεργάζονται μεγάλες ποσότητες εικόνων γρήγορα, να εντοπίζουν πρόσωπα, να αναγνωρίζουν αντικείμενα και να εξάγουν κείμενο, αποφεύγοντας τη χειρωνακτική εργασία.

Ένα άλλο εξαιρετικό χαρακτηριστικό του Google Cloud Vision είναι η ικανότητά του να αναγνωρίζει αντικείμενα από ένα ευρύ φάσμα κατηγοριών, όπως ζώα ή προϊόντα. Με τη λειτουργία "ανίχνευση λογότυπου", οι χρήστες μπορούν να συνδεθούν με επωνυμίες όπως το Facebook ή το Instagram για λεπτομερείς πληροφορίες παρακολούθησης και ανάλυσης. Η λειτουργία "ανίχνευση ορόσημων" βοηθά τους χρήστες να εντοπίζουν ορόσημα γύρω τους και να κατανοούν καλύτερα την τοπική τους κουλτούρα σε μια στιγμή.

Εκτός από τις δυνατότητες αναγνώρισης αντικειμένων, το Google Cloud Vision παρέχει επίσης στους χρήστες ανάλυση συναισθήματος, καθώς και ένα αυτοματοποιημένο εργαλείο υποτίτλων για εικόνες — ιδανικό για στιγμιαία ανάλυση! Επιπλέον, αυτό το εργαλείο προσφέρει δυνατότητες αναγνώρισης προσώπου που είναι εξαιρετικές για σκοπούς μάρκετινγκ, καθώς εντοπίζουν χαρακτηριστικά όπως η ηλικία και το φύλο με υψηλή ακρίβεια. Τέλος, οι δυνατότητες εξαγωγής λέξεων-κλειδιών επιτρέπουν στους χρήστες να σαρώνουν γρήγορα τις εικόνες εισόδου, ενώ βρίσκουν σχετικές λέξεις-κλειδιά που μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε μεταγενέστερες διεργασίες ή εφαρμογές.

Εν κατακλείδι, το Google Cloud Vision είναι μια εξαιρετική επιλογή όταν αναζητάτε ένα εργαλείο επεξεργασίας εικόνας που θα βοηθά τις επιχειρήσεις να αναλύουν τις εικόνες τους πιο αποτελεσματικά από ποτέ!

Συμπέρασμα

Η ανάλυση εικόνας είναι ένα ισχυρό εργαλείο για τη συλλογή πληροφοριών από ψηφιακές εικόνες. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε πολλούς διαφορετικούς τομείς όπως η ιατρική, η αυτοκινητοβιομηχανία και η φωτογραφία. Τα οφέλη από τη χρήση ανάλυσης εικόνας είναι πολλά και μπορούν να εξοικονομήσουν χρόνο, χρήμα και προσπάθεια. Σε αυτό το άρθρο, εξετάσαμε τα βασικά της ανάλυσης εικόνας, τι είναι και πώς μπορεί να σας ωφελήσει. Έχουμε επίσης συζητήσει τους διάφορους τύπους ανάλυσης και τις βέλτιστες πρακτικές για επιτυχημένη ανάλυση εικόνας. Συμπερασματικά, είναι προφανές ότι η ανάλυση εικόνας είναι ένα ισχυρό εργαλείο για τη συλλογή πληροφοριών και τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων που βασίζονται σε δεδομένα.

Χαρακτηριστικά

Η επιλογή των ψητών για τον καφέ σας εξαρτάται από τη γεύση και τη δύναμη που προτιμάτε καθώς και από τις τοπικές σας προτιμήσεις. Τα διαφορετικά ψητά προσφέρουν ένα ευρύ φάσμα ονομάτων και κατηγοριών χρωμάτων, αλλά γενικά, τα ανοιχτόχρωμα ψητά θα έχουν πιο ήπια γεύση και ελαφρώς υψηλότερη περιεκτικότητα σε καφεΐνη, ενώ τα σκούρα ψητά είναι πιο πικρά με λιγότερη οξύτητα. Οι δημοφιλείς τύποι του καθενός περιλαμβάνουν Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viennese Italian French. Είτε είστε λάτρης των ανοιχτόχρωμων ή σκούρων κόκκων καφέ - είτε κάπου ενδιάμεσα - φροντίστε να ρωτήσετε πριν αγοράσετε, ώστε να έχετε αυτό ακριβώς που ψάχνετε!

Περισσότερες Πληροφορίες

Η χρήση της ανάλυσης εικόνων για την απόκτηση γνώσεων και την εξαγωγή συμπερασμάτων από εικόνες γίνεται ολοένα και πιο δημοφιλής σε ένα ευρύ φάσμα βιομηχανιών, από την υγειονομική περίθαλψη έως την ασφάλεια. Εάν θέλετε να μάθετε περισσότερα σχετικά με αυτήν την τεχνολογία, εξετάστε τους ακόλουθους πόρους:

Άρθρα & Σεμινάρια
-“Image Analysis: What Is It and How To Use It” από την Oracle
-«Μια εισαγωγή στην ανάλυση εικόνας για άτομα που δεν γνωρίζουν τίποτα για την ανάλυση εικόνας» από τον Kent Woodard
-"8 βήματα προς την κατανόηση της ανάλυσης και της επεξεργασίας εικόνας στη μηχανική μάθηση" από τον Victor Charpenay
Βιβλία & Εκδόσεις
-Επεξεργασία εικόνας: Αρχές και εφαρμογές από Milan Sonka et al.
-Computer and Machine Vision – Theory, Algorithms, Practicalities (4th Ed.) by ER Davies
-Ψηφιακή επεξεργασία εικόνας με OpenCV – Βιβλιογραφία (έκδοση 4.1) Συγκεντρώθηκε από τον David Dardas Webinars & Podcasts
-Διαδικτυακό σεμινάριο Computer Vision Through Machine Learning που φιλοξενείται από την Treehouse AI
-Το Podcast του Machine Learning Fundamentals που φιλοξενείται από την πλατφόρμα Google Cloud Υπάρχουν επίσης πολλά άλλα βιβλία, άρθρα, διαδικτυακά σεμινάρια, podcast, εργαστήρια και άλλοι διαθέσιμοι πόροι που μπορούν να σας βοηθήσουν να κατανοήσετε καλύτερα τη μεθοδολογία ανάλυσης εικόνας καθώς και πώς να τη χρησιμοποιήσετε για συγκεκριμένες εφαρμογές.

Γεια, είμαι η Kim, μια μαμά και λάτρης του stop-motion με εμπειρία στη δημιουργία πολυμέσων και την ανάπτυξη ιστού. Έχω τεράστιο πάθος για το σχέδιο και τα κινούμενα σχέδια, και τώρα βουτάω με το κεφάλι στον κόσμο του stop-motion. Με το blog μου, μοιράζομαι τις γνώσεις μου μαζί σας.