Bilda Analizo: Kio Ĝi Estas Kaj Kiel Uzi ĝin

de Kim Ĝisdatigita: Junio ​​29, 2022

Bildanalizo estas potenca ilo por ĉerpi informojn el bildoj.

Ĉi tio povas esti uzata por diversaj celoj, de spurado de ŝanĝoj en la medio ĝis vizaĝrekono ĝis analizo de medicinaj bildoj.

En ĉi tiu artikolo, ni donos al vi mallongan enkondukon al bildanalizo kaj kiel vi povas uzi ĝin. Ni kovros la difinon de bildanalizo, la malsamaj teknikoj kaj iloj disponeblaj, kaj la eblaj aplikoj de bilda analizo.

Difino de bilda analizo

Bildanalizo estas ilo uzata por akiri enrigardon diĝita bildoj. Ĝi estas ofte uzata en diversaj kampoj kiel medicino, scienca esplorado, gvatado, bildprilaborado kaj multaj aliaj.

Esence, ĝi estas procezo de kolektado de datumoj de bildo kaj analizado de la datumoj por akiri informojn pri la enhavo de la bildo. Bildanalizo helpas provizi informojn pri la kvalito aŭ trajtoj de bildo kiel ĝia grandeco, formo, intenseco/lumeco, koloro komponado aŭ ĝia etaĝomapo.

Ekzistas pluraj teknikoj uzitaj en bildanalizo kiel ekzemple spacaj transformteknikoj kiel sub-bilda ekstraktado kaj blokpretigo; karakterizaj eltiraj teknikoj kiuj trovas punktojn aŭ regionojn de intereso uzante randdetektilojn aŭ randajn spurajn algoritmojn; klasifikaj teknikoj kiuj klasifikas objektojn en kategoriojn; Segmentaj teknikoj kiuj analizas objektojn de la fono; kaj padronrekono-algoritmoj kiuj rekonas objektojn uzante statistikajn metodojn.

Uzante bildanalizajn ilojn por aplikoj kiel objektodetekto kaj vizaĝrekono, ĝi povas plibonigi la sperton de uzanto kiam oni uzas ciferecan amaskomunikilaron. Ankaŭ eblas uzi analizon por scienca esplorado por taksi korelaciojn inter difinitaj limoj ene de unuopa aŭ grupo de bildoj. Finfine, ĉi tiu teknologio ankaŭ estas grave uzata de medicinaj profesiuloj tra specialaĵoj inkluzive de radiologio kaj patologio por diagnozi diversajn kondiĉojn bazitajn sur skanitaj bildoj prenitaj de pacientoj.

Specoj de bilda analizo

Bildanalizo estas la eltiro de signifaj informoj de ciferecaj bildoj. Ĝi estas tre larĝa esprimo kiu kovras multajn malsamajn specojn de bild-rilataj taskoj, inkluzive de objektorekono kaj identigo, formomezurado, padronrekono, scenanalizo kaj klasifiko.

Estas multaj specoj de bildaj analizteknikoj; iuj el la pli oftaj inkluzivas:
-rastrumero-bazita/Spaca Analizo - Ĉi tiu speco de analizo implikas permane kalkuli individuajn pikselojn aŭ aretojn de pikseloj por mezuri areojn (grandeco, formo) kaj densecojn (distribuo).
-Statistical Analysis - Ĉi tiu aliro uzas statistikajn metodojn por taksi trajtojn asociitajn kun regionoj ene de bildo kiel kontrasto aŭ brileco.
-Maŝina Lernado/Artefarita Inteligenteco - Algoritmoj de Artefarita inteligenteco (AI) ebligas potencajn aŭtomatigitajn bildpretigajn taskojn kiel ekzemple objektodetekto aŭ semantika segmentado per konvoluciaj neŭralaj retoj (CNN).
-Tekstura Analizo - Ĉi tiu tekniko mezuras kiel elementoj ene de bildo estas distribuitaj rilate unu al la alia laŭ teksturo - la variado en grizaj niveloj aŭ koloroj sur granda areo.
-Histograma Analizo - Histograma analizo kutime implikas mezuri statistikajn distribuojn ene de bildo kiel kontrasto, brileco, nuanco kaj saturiĝo.
-Filtraj Teknikoj - Filtraj teknikoj implikas matematikajn operaciojn sur tuta prilaborita intensa tabelo, kiuj modifas certajn partojn de la tabelo konservante aliajn. Filtriloj ofte estas uzataj por plibonigi randojn aŭ forigi bruon de bildo glatigante ĉi tiujn nedeziratajn areojn.
-Fourier Transform Techniques - Ĉi tiu metodo utiligas Fourier-transformojn kiuj malkomponas bildojn en plurajn komponentojn bazitajn sur frekvencintervaloj kaj/aŭ orientiĝoj ĉeestantaj en la eniga kadro. Ĉi tio permesas izoli partojn kaj objektojn, kiuj povas havi apartajn trajtojn rilate al aliaj komponentoj, ĝenerala aspekto en la kadro - kiel teksturo aŭ formdiferencoj - ebligante pli facilan objektodetekton dum segmentigprocezoj.

Avantaĝoj de Bilda Analizo

Bildanalizo estas valorega ilo por akiri komprenojn de ciferecaj bildoj. Ĝi estas uzata por rekoni ŝablonojn, identigi objektojn kaj ĉerpi signifajn informojn el amaskomunikilaro. De medicina esplorado ĝis vizaĝa rekono, bildanalizo povas profitigi larĝan gamon de industrioj. Ĉi tie ni esploros la avantaĝojn de bildanalizo kaj kiel ĝi povas esti uzata por plibonigi diversajn kampojn.

Plibonigita klienta sperto

Bildanalizo povas helpi plibonigi klientajn spertojn, permesante al kompanioj kompreni klientajn preferojn rapide kaj precize. Realigante bildanalizteknikojn, entreprenoj povas uzi datumojn de bildoj kiel demografio, lokoj kaj emociaj respondoj por pli bone celi sian reklamadon aŭ personecigi enhavon por klientoj. Uzado de ĉi tiuj datumoj povas konduki al plibonigita engaĝiĝo kun klientoj kaj ankaŭ pliigi vendojn por la kompanio.

Bildanalizo ankaŭ helpas entreprenojn pli bone kompreni la kuntekston de siaj bildoj. Ekzemple, kolorrekonoteknologio permesas al kompanioj identigi kolorojn en bildo kaj determini kiel ili rilatas al produktoj aŭ servoj. Ĉi tiuj informoj povas helpi entreprenojn akiri komprenon pri la kondutoj de klientoj pri aparta servo aŭ produkto. Plie, entreprenoj povas uzi objektorekonteknologion por identigi objektojn en bildo kaj pli bone kompreni klientpreferojn bazitajn sur la objektoj kiujn ili preferas.

Finfine, bildanalizo ebligas entreprenojn kolekti datumojn pli rapide dum daŭre konservante precizecon en la procezo. Firmaoj ne plu bezonas mane revizii centojn da bildoj kiam ili provas determini klientajn preferojn; prefere ili povas aŭtomatigi tiun procezon uzante bildanalizteknikojn kiuj plibonigas efikecon signife dum daŭre ricevante precizajn rezultojn de ĝia analizo de bildoj. Ĉi tio signifas, ke klientoj akiras aliron al personigita reklamado pli rapide ol iam antaŭe, ebligante al kompanioj provizi pli bonan ĝeneralan uzantan sperton por siaj klientoj.

Pliigita precizeco kaj efikeco

Bildanalizo provizas multajn avantaĝojn por entreprenoj, inkluzive de pliigita precizeco kaj efikeco. Analizante bildojn anstataŭ fidi je manaj aŭ tekst-bazitaj metodoj, bildanalizo povas signife redukti datumajn erarojn kaj akceli la pretigtempon por antaŭfiksita tasko.

Bildanalizo ankaŭ eliminas la bezonon kribri tra grandaj kvantoj de informoj permane. Anstataŭe, algoritmo povas rapide trovi koncernajn datumojn kaj identigi ŝablonojn por esti facile interpretitaj de homoj. Ĉi tio akcelas la decidprocezon kaj minimumigas eblajn multekostajn erarojn pro homa eraro aŭ superrigardo.

Krome, bildanalizo faciligas rapide identigi ŝablonojn en nekredeble grandaj datumaroj, kiuj bezonus milojn da homhoroj por ekzameni permane. Ĉi tio draste reduktas laborkostojn dum pliigas precizecon kaj efikecon samtempe. Bildanalizo ankaŭ permesas al organizoj kvantigi tendencojn, kiujn ili alie maltrafis per tradiciaj metodoj, helpante ilin fari pli bonajn decidojn pli rapide ol iam antaŭe.
Uzante bildanalizteknologion, entreprenoj povas minimumigi datumajn erarojn kaj redukti laborkostojn pliigante precizecon kaj efikecon en siaj operacioj. Ĉi tio kondukas al plibonigita decidkapablo kaj pli precizaj rezultoj kiuj estas derivitaj de multe pli grandaj datumaroj ol kio povus esti atingita uzante tradiciajn metodojn sole.

Plibonigita decidiĝo

La uzo de bildanalizo en entreprenoj por helpi kun decidiĝo povas konduki al plibonigita efikeco kaj helpi organizojn pli bone administri siajn rimedojn. Per la diversaj teknikoj kaj teknologioj implikitaj, organizo havas la kapablon rapide prilabori kaj analizi bildojn de malsamaj fontoj. Ĉi tio helpas ilin fari sanajn decidojn preskaŭ tuj.

Bildanalizo povas helpi organizojn ordigi, identigi kaj taksi datumojn por prioritatigi taskojn aŭ strategiajn celojn. Ĝi ankaŭ permesas rapidan analizon de komplikaj ŝablonoj ene de bildoj, kio ŝparas valoran tempon por pli altnivelaj decidaj taskoj. Aldone, bildanalizo povas helpi kompaniojn malkovri tendencojn aŭ ripetiĝantajn problemojn, kiuj alie eble pasis nerimarkitaj.

Organizoj ĉiam pli ekspluatas la potencon de bildanalizaj teknologioj kiel artefarita inteligenteco (AI) kaj maŝinlernado (ML) aplikoj por krei prognozajn modelojn kiuj donas al ili sciojn pri kio okazos laŭ klientkondutoj kaj merkatkondiĉoj en la estonteco. Je ĉi tiu punkto, merkatanalitikaj teamoj konstante skanas tra bildoj, kiujn ili kolektis de fontoj kiel konkurantaj retejoj kaj ciferecaj kanaloj. Kun la ĝustaj iloj, ĉi tiuj teamoj povas rapide determini kiel klientoj interagas kun la produktoj aŭ servoj de organizo por konstrui ageblajn komprenojn, kiuj provizas konkurencivan avantaĝon super aliaj en la industrio.

Bildanalizo ludas integran rolon en komercaj operacioj hodiaŭ provizante al organizoj aliron al valoraj datumaj komprenoj, kiuj stimulas kreskon kaj progreson pli rapide ol iam antaŭe.

Kiel Uzi Bildan Analizon

Bildanalizo estas efika maniero prilabori grandajn kvantojn da bildaj datumoj kaj ĉerpi utilajn informojn el ĝi. Bildanalizo implikas la uzon de komputilalgoritmoj por determini la signifon de bildo. Ĝi povas esti uzata por diversaj taskoj kiel objektorekono, vizaĝrekono kaj bildsegmentado. En ĉi tiu sekcio, ni diskutos kiel bildanalizo povas esti uzata kaj kelkaj el ĝiaj aplikoj.

Bilda segmentigo

Bildsegmentado estas branĉo de bildprilaborado en kiu bildo estas dividita en multoblajn segmentojn, aŭ regionojn, kiuj kune konsistas el la tuta bildo. Ĉiu segmento reprezentas areon de intereso ene de la bildo, kaj povas esti opiniita de kiel diskreta objekto sur sia propra. La celo de segmentado estas simpligi kaj/aŭ ŝanĝi la reprezentadon de bildo en ion pli signifan kaj pli facile analizeblan. Segmentaj teknikoj estas uzitaj en medicina bildigo por diversaj taskoj, intervalante de identigado de anatomiaj strukturoj ĝis monitorado de la progresado de malsano. Krome, segmentigaj algoritmoj estas ŝlosilaj komponentoj en aŭtomatigitaj gvatsistemoj kaj povas esti uzitaj por robotaj navigaciaj taskoj kaj objektodetekto.

Segmentaj algoritmoj ĝenerale dependas de aŭ piksel-bazitaj metodoj aŭ klasifik-bazitaj metodoj. Piksel-bazitaj metodoj uzas indikojn kiel koloron aŭ teksturon por dividi bildon en apartajn segmentojn. Alternative, klasifik-bazitaj metodoj kombinas kategoriojn bazitajn sur priskribaj ecoj kiel ekzemple formo aŭ teksturo por aŭtomate grupigi pikselojn kune en konvenajn segmentojn/objektojn.

Piksel-bazita segmentigo tipe celas apartigi objektojn per ilia intenseco aŭ kontrasti valoroj per kalkulado de tutmondaj statistikoj (ekz., averaĝa valoro) super tuta regiono. Klasifik-bazitaj aliroj ofte postulas manan enigaĵon kaj etikedadon antaŭ ol la algoritmo povas komenci funkcii; tamen ĉi tiuj metodoj estas tre potencaj kiam oni traktas grandajn datumajn arojn aŭ nekonatajn datumtipojn, kiuj ne povas esti sukcese apartigitaj uzante nur pikselajn valorojn.

Bilda klasifiko

Bildklasifiko estas la procezo uzi komputilalgoritmojn por antaŭdiri kaj etikedi klasojn en antaŭfiksita bildo. En ĉi tiu procezo, estas ofte havi "kolekton" de etikeditaj trejnaj bildoj, kiuj funkcias kiel enigaĵo en lernan algoritmon. Surbaze de ĉi tiuj trejnaj bildoj, ecoj kiel grandeco, formo kaj koloro estas ĉerpitaj de la bildo kaj uzataj por bilda klasifiko. Tiu tekniko permesas pli precizajn rezultojn komparite kun mana etikedado, kie homoj povas fari erarojn pro misklasifikoj aŭ etikederaroj.

Donita nekonata bildo, oni povas apliki ekzistantan klasigilon kiu tiam asignas ĉi tiun specifan enigaĵon produktaĵkategorio laŭ la antaŭdifinita nombro da apartaj klasoj. Kelkaj ekzemplaj uzokutimoj de tio intervalas de aŭtonomiaj aŭtoveturadsistemoj donantaj al ĝi objektorekonkapablojn ĝis vizaĝdetekto en biometrikaj aplikoj. Aldone, havi precizajn etikedajn datumojn per bilda klasifiko povas doni signife pli da kompreno pri nia medio utiligante grandegajn registarajn datumarojn por plia analizo - precipe en korelacioj inter specoj de objektoj kaj komercaj aplikoj kiel podetala analizo aŭ distranalitiko.

De efektivigado de neŭralaj retoj kun GPU-optimumigo-teknikoj por akiri paralelan prilaboradon ĝis diversaj formoj de maŝinlernado - ekzistas sennombraj manieroj kiel oni povas trejni AI-modelojn aŭ utiligi profundajn lernajn teknikojn en la kampo de Bilda Klasifiko; kvankam nekontrolita lernado ankoraŭ havas sufiĉe da obstakloj, kiuj malhelpas esploristojn plene utiligi ilin je maksimuma potencialo, ĉi tiuj metodoj daŭre estas aktive esploritaj kaj esploritaj. Tiel kompreni kiel efektivigi ilin postulas ampleksan komprenon pri komputilvizialgoritmoj same kiel fortan teknikan scion implikantan malantaŭajn inĝenieristikpraktikojn kiel ekzemple skriptlingvoj kiel Python por efektivigceloj kune kun havi intiman fonon pri emerĝantaj teknologioj kiel blokĉeno aŭ servila malpli infrastrukturo. efektivigoj

Objekta detekto

Objektdetekto estas komputila teknologio kaj tekniko por certigi precizecon en la analizo de bilda datumaro. Ĉi tiu teknologio uzas diversajn kompleksajn algoritmojn por identigi objektojn kaj iliajn karakterizaĵojn en facile identigitaj bildoj. Ĝi ludas gravan rolon en multaj areoj, kiel jurmedicino, medicina scienco, industria aŭtomatigo, vizaĝidentigo kaj aŭtomatigitaj inspektadsistemoj.

Objektdetekto implikas analizi aŭ kolekti datumojn por determini la grandecon, formon kaj aliajn trajtojn de specifaj objektoj en bildo. Ĉi tiu speco de bildanalizo povas inkluzivi identigi objektojn surbaze de ilia koloro, teksturo aŭ eĉ la formoj kiujn ili kreas kiam ili estas metitaj kune. Uzado de matematikaj modeloj kaj statistikaj metodoj faras la taskon multe pli facila por komputiloj nuntempe.

La ĉefa celo ĉi tie estas precize identigi ĉiun objekton kiu aperas en bilda datumaro uzante ĝiajn atributajn etikedojn. La algoritmo devas esti trejnita antaŭe kun multaj datumoj, inkluzive de "bonaj" ekzemploj por precizaj antaŭdiroj pri la trajtoj de ĉiu cela objekto antaŭ ol trejnado komenciĝas. Post kiam trejnado estas kompleta kaj prognozo estas sukcesa, ĝi estos sekvita de fazoj kiel ekzemple inferenco kie la atendata rezulto de antaŭfiksita enigo funkcias kun rezultoj akiritaj de pli fruaj studoj.

Teknologio kiel profunda lernado (DL) algoritmoj helpas ebligi plurajn tavolojn kiuj kune funkcias por atingi pli precizajn rezultojn en pli mallonga tempokadro ol tradiciaj metodoj povus disponigi antaŭ ol ĝi fariĝis havebla ene de ĉi tiu speco de pretiga aparataro uzata hodiaŭ. Finfine ĉi tio igas AI helpitajn manierojn kiel Profunda Lernado pli allogaj ol konvenciaj aliroj ĉar ili multe reduktas erarojn dum ili disponigas efikajn objektajn detektajn precizecajn metrikojn kiuj povas facile produkti produktaĵon en realtempaj scenaroj ankaŭ.

Iloj por Bilda Analizo

Bildanalizo estas procezo kiu implikas ĉerpi signifajn informojn de bildoj per siaj komputilaj metodaroj. Ĉi tiu procezo estas uzata en diversaj kampoj, kiel medicina bildigo, artefarita inteligenteco kaj telesensado. Feliĉe, ekzistas diversaj iloj disponeblaj por bilda analizo, farante la procezon pli facila kaj pli efika. Ni rigardu kelkajn el la disponeblaj iloj por bilda analizo.

OpenCV

OpenCV estas biblioteko de programaj funkcioj ĉefe celitaj al realtempa komputila vizio. Ĝi subtenas diversajn fenestrojn, Linukso, platformon kaj aliajn programajn platformojn kaj tial ĝi estas ofte uzata por bildanalizo kaj bildprilaboraj taskoj. La aplikaĵareoj de OpenCV inkludas: komputila vizio, vizaĝrekono, objektoidentigo, moviĝspurado, segmentado kaj rekono.

OpenCV ofertas ampleksan gamon de potencaj iloj, kiuj povas esti uzataj por plenumi kompleksajn taskojn kiel objekto-detekto, vizaĝrekono, aŭtomata eltiro de funkcioj kaj pli. Ĝi havas aktivan komunumon, kiu provizas uzant-amikajn solvojn al oftaj problemoj. La biblioteko estis dizajnita por integriĝi kun multaj programlingvoj kiel ekzemple C++, Java aŭ Python. La biblioteko ebligas programistojn labori kun bildoj en siaj dezirataj lingvoj tiel reduktante evoluotempon signife. OpenCV subtenas ajnan tipon de datumoj (kiel bildoj en 2D kaj 3D formado) kio faras ĝin la plej diverstalenta ilo inter ĉiuj bildtraktadbibliotekoj disponeblaj hodiaŭ.

Iloj inkluditaj en OpenCV estas:
- Filtrado de bildoj
-Objekta segmentado
-Ekzistas eltiro
-Trajto-kongruo kaj klasifiko
-Spurado de objektoj kaj analizo de movado
-3D rekonstruo por objektoj studantaj

Ĝiaj iloj estas vaste uzataj por aŭtomatigita vida inspektado en industriaj agordoj pro ĝiaj avantaĝaj trajtoj kiel malalta memorkonsumo, rapida ekzekuto sur plej multaj platformoj (precipe enigitaj), porteblo inter sistemoj uzantaj normajn bibliotekojn kiel OpenMPI/MPI4Py. Ĝia malfermkoda permesilo faras ĝin eĉ pli alloga por uzantoj, kiuj volas uzi ĝin sen reĝecopagoj aŭ licencoj de kompanioj aŭ organizoj kiel mathworks ktp...

TensoroFluo

TensorFlow estas liberkoda softvarbiblioteko uzata por evoluigi kaj trejni profundajn lernajn modelojn. Profundaj lernadsistemoj, kiel ekzemple bildaj analizmodeloj, estas konstruitaj de multoblaj tavoloj de neŭronoj kiuj prilaboras enirdatenojn, kiel ekzemple bildo. TensorFlow ebligas al programistoj pli facile evoluigi kaj deploji pintnivelajn profundlernajn modelojn, kiuj povas esti uzataj en vizio, naturlingva prilaborado kaj aliaj areoj.

La ĉefa avantaĝo de uzado de TensorFlow estas, ke ĝi provizas facilan manieron krei kaj disfaldi potencajn maŝinlernajn modelojn rapide kaj efike. TensorFlow ankaŭ subtenas larĝan gamon de aplikoj tra MacOS, Vindozo, Linukso kaj moveblaj platformoj. Kaj ĉar ĝi estas malferma fonto kaj havas riĉan komunuman subtenon, vi povas uzi ekzistantajn ilojn en via disvolva procezo sen devi reinventi la radojn aŭ elspezi kroman tempon por sencimigi kodon de nulo.

Krom trejnado de novaj modeloj de nulo, TensorFlow ankaŭ permesas reuzi antaŭtrejnitajn modelojn por transiga lernado aŭ fajnagordi sur specifaj problemaroj. Ĉi tio ebligas rapide konstrui kutimajn solvojn adaptitajn al apartaj problemoj utiligante ekzistantan scion konstruitan en ekzistantajn retojn. Kun ĉi tiu fleksebleco en la mano, programistoj povas komenci eksperimenti kun malsamaj arkitekturoj pli rapide ol iam antaŭe - ekfunkciigi ilin kun alta precizeco rezultoj en neniu tempo.

Google Cloud Vision

Google Cloud Vision estas potenca bild-prilabora ilo dizajnita por helpi entreprenojn analizi bildojn kaj akiri valorajn komprenojn. Ĝi baziĝas sur la sama teknologio uzata de Google Fotoj, igante ĝin fidinda kaj facile uzebla. Ĉi tiu nub-bazita ilo permesas al entreprenoj prilabori grandajn kvantojn da bildoj rapide, detekti vizaĝojn, identigi objektojn kaj ĉerpi tekston, ĉio evitante manan laboron.

Alia bonega trajto de Google Cloud Vision estas ĝia kapablo identigi objektojn el ampleksa gamo de kategorioj kiel bestoj aŭ produktoj. Kun la funkcio "detekto de emblemoj", uzantoj povas konektiĝi kun markoj kiel Facebook aŭ Instagram por detalaj informoj pri spurado kaj analizo. La funkcio "detekto de orientiloj" helpas uzantojn ekvidi orientaĵojn ĉirkaŭ ili kaj kompreni sian lokan kulturon pli bone tuj.

Krom objektaj rekonkapabloj, Google Cloud Vision ankaŭ provizas uzantojn per sentanalizo kaj ankaŭ aŭtomatigita subtitola ilo por bildoj - perfekta por tuja analizo! Aldone, ĉi tiu ilo ofertas vizaĝrekonajn kapablojn, kiuj estas bonegaj por merkataj celoj, ĉar ili detektas atributojn kiel aĝo kaj sekso kun alta precizeco. Finfine, la ŝlosilvortoj eltiraj kapabloj ebligas uzantojn rapide skani tra enigbildoj dum trovante rilatajn ŝlosilvortojn kiuj povas esti uzataj en pli postaj procezoj aŭ aplikoj.

Konklude, Google Cloud Vision estas bonega eblo kiam vi serĉas bild-prilaboran ilon por helpi entreprenojn analizi siajn bildojn pli efike ol iam antaŭe!

konkludo

Bildanalizo estas potenca ilo por kolekti komprenojn de ciferecaj bildoj. Ĝi povas esti uzata en multaj diversaj kampoj kiel medicino, aŭtomobilo kaj fotarto. La avantaĝoj de uzado de bildanalizo estas multaj kaj povas ŝpari tempon, monon kaj penon. En ĉi tiu artikolo, ni rigardis la bazojn de bildanalizo, kio ĝi estas, kaj kiel ĝi povas profitigi vin. Ni ankaŭ diskutis la diversajn specojn de analizo kaj la plej bonajn praktikojn por sukcesa bildanalizo. En konkludo, estas evidente, ke bildanalizo estas potenca ilo por kolekti komprenojn kaj fari informitajn datumajn decidojn.

resumo

La elekto de rostaĵoj por via kafo dependas de la gusto kaj forto, kiun vi preferas, kaj ankaŭ de viaj regionaj preferoj. Malsamaj rostaĵoj ofertas larĝan gamon de nomoj kaj koloraj kategorioj, sed ĝenerale, malpezaj rostaĵoj havos pli mildan guston kaj iomete pli altan kafeinenhavon dum malhelaj rostaĵoj estas pli amaraj kun malpli acideco. Popularaj specoj de ĉiu inkludas Light City, Half City, Cinnamon, City, American, Breakfast, Full City, High Continental New Orleans European Espresso Viena Italian French. Ĉu vi estas ŝatanto de helaj aŭ malhelaj kafaj seboj—aŭ ie intere—nepre demandi antaŭ ol vi aĉetas, por ke vi ricevu ĝuste tion, kion vi serĉas!

plia legado

La uzo de bildanalizo por akiri komprenon kaj tiri konkludojn el bildoj fariĝas ĉiam pli populara en larĝa gamo de industrioj, de sanservo ĝis sekureco. Se vi ŝatus lerni pli pri ĉi tiu teknologio, konsideru la jenajn rimedojn:

Artikoloj & Lerniloj
-"Bildanalizo: Kio Ĝi Estas kaj Kiel Uzi Ĝin" de Oracle
-"Enkonduko al Bildanalizo por Homoj, kiuj Neniom Scias Pri Bildanalizo" de Kent Woodard
-“8 Paŝoj Al Komprenado de Bilda Analizo kaj Pretigo en Maŝina Lernado” de Victor Charpenay
Libroj kaj Publikaĵoj
-Bilda Pretigo: Principoj kaj Aplikoj de Milan Sonka et al.
-Komputilo kaj Maŝina Vizio - Teorio, Algoritmoj, Praktikaĵoj (4-a Red.) de ER Davies
-Cifereca Bilda Pretigo kun OpenCV - Bibliografio (Ver 4.1) Kompilita De David Dardas Webinars & Podkastoj
-Komputila Vizio Per Maŝina Lernado Retebinaro gastigita de Treehouse AI
-Podkasto pri Maŝinlernado-Fundamentoj gastigita de Google Cloud Platform Estas ankaŭ multaj aliaj libroj, artikoloj, retseminarioj, podkastoj, laborrenkontiĝoj kaj aliaj rimedoj disponeblaj, kiuj povas helpi vin pli bone kompreni bildanalizan metodaron kaj kiel uzi ĝin por specifaj aplikoj.

Saluton, mi estas Kim, panjo kaj entuziasmulo pri halt-moviĝo kun fono en amaskomunikila kreado kaj reto-disvolviĝo. Mi havas grandegan entuziasmon por desegnado kaj animacio, kaj nun mi plonĝas kapunue en la halt-moviĝan mondon. Kun mia blogo, mi dividas miajn lernadojn kun vi infanoj.